Qu'est-ce qu'OpenPose

OpenPose est une bibliothèque qui détecte le corps humain (genoux, coudes, yeux, etc.) et visualise les résultats détectés. Et cette technologie a été annoncée lors du CVPR2017, un algorithme de détection de squelette avec une caméra monoculaire utilisant DeepLearning a été transformé en bibliothèque et publié sous le nom d'OpenPose.

Exemple:

Ce chapitre présente principalement comment installer et compiler OpenPose.

Comment installer OpenPose

Premier, https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose/blob/master/doc/installation.md Allez sur ce lien, allez dans Windows et installez un par un dans l'ordre dans lequel vous les avez écrits.

(Cliquez ici pour la version en japonais et omise dans une certaine mesure)

** Si vous cliquez directement sur les lettres bleues sur le site ↑, vous pouvez aller directement sur le site correspondant, alors installons en vous référant à ceci **

Allons à "Windows" sur le site ci-dessus.

** Si vous cliquez directement sur les lettres bleues sur le site ↑, vous pouvez aller directement sur le site correspondant, alors installons en vous référant à ceci **

① Installation - La première chose à installer dans Demo est:

(1)Visual Studio 2015 Installez l'éditeur (si vous en avez déjà un)

(2)CUDA 8 Installez à l'emplacement par défaut , C: \ Program Files \ NVIDIA GPU Computing Toolkit \ CUDA \ v8.0 (3)cuDNN 5.1 Décompressez .Zip, retirez uniquement le contenu et collez-le dans `` C: \ Program Files \ NVIDIA GPU Computing Toolkit \ CUDA \ v8.0

2.Installation - Library ② Installez la bibliothèque. (1)Python 2.4.13 64 bits - Windows x86-64 MSI installer. Installez à l'emplacement par défaut C: \ Python27 (par défaut). Et émettre une commande pip install numpy protobuf hypothesisTapez la commande.

(2) Cmake: après l'installation, enregistrez le chemin et

http://next.matrix.jp/config-path-win7.html

Enregistrons le chemin de la variable d'environnement en faisant référence à

(3) Ninja: après l'installation, enregistrez le chemin et

http://next.matrix.jp/config-path-win7.html

Enregistrons le chemin de la variable d'environnement en faisant référence à

3. Téléchargez openpose

https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose/tree/windows Allez et appuyez sur le bouton vert en haut à droite - "Cloner ou télécharger" -> "Télécharger ZIP" pour télécharger openpose. Décompressez le fichier ZIP téléchargé et déplacez le deuxième fichier "openpose-windows" entier vers `C: /`

4. Installez Caffe

Émettre une commande

`\openpose\3rdparty\caffe\caffe-Frappons les fenêtres.`


 Puis tapez `` `` scripts \ build_win.cmd```.
 S'il n'y a aucun problème dans les étapes 1 à 3 précédentes, l'installation démarrera avec succès.
 Et le temps d'installation ici est d'environ 0,5 heure.

 Et enfin, la question:

#### **`Does D:\openpose\3rdparty\caffe\caffe-windows\build\..\..\include\caffe specify a file name or directory name on the target (F = file, D = directory)?,Si vous obtenez, répondez "D".`**

5. Lancez le sln Visual Studio

`{openpose_path}\windows_project\OpenPose.sln.Avec le chemin de "OpenPose.Double-cliquez sur "sln" pour démarrer.`




 Ensuite, sélectionnez le centre supérieur, définissez «Debug» sur «Release» et compilez.

## 6. Fichiers restants
(1)COCO model
 Allez sur le site avec les lettres bleues "COCO model" sur le site et mettez "pose_iter_440000.caffe model" à la place de `` `` {openpose_folder} \ models \ pose \ coco \ `` ``.

(2) MPI model (15 key-points, faster and less memory than COCO) 
 Aller sur le site en lettres bleues "Modèle MPI (15 points clés, plus rapide et moins de mémoire que COCO)"

#### **`{openpose_folder}\models\pose\mpi\À la place de "pose"_iter_160000.Mettons "modèle caffe".`**
```Mettons "modèle caffe".


### (3) Sortez tout le contenu, copiez et collez
```{openpose_folder}\3rdparty\caffe\caffe-windows\build\install\bin\```Copiez tout dans```{openpose_folder}\windows_project\x64\release```Copions vers

### (4) Copiez et collez 3 fichiers

#### **`{openpose_folder}\3rdparty\caffe\dependencies\libraries_v140_x64_py27_1.1.0\libraries\x64\vc14\bin\C'est dedans`**

1.opencv_ffmpeg310_64.dll 2.opencv_video310.dll 3.opencv_videoio310.dll

Copier et

{openpose_folder}\windows_project\x64\releaseFaisons du pesto.

Courons

Avec une commande

`\openpose-windows\windows_project\x64\Hit Release,`



#### **`.\OpenPoseDemo.Frappons exe.`**

Et s'il n'y a pas de problème avec le paramètre précédent, vous devriez pouvoir y assister.

Essayez d'autres paramètres (supprimez «Échap» lorsque vous avez terminé)

** Assurez-vous de taper `` cd C: \ openpose-windows \ windows_project \ x64 \ Release '', puis exécutez la commande suivante **

.\OpenPoseDemo.exe --net_resolution 320x176 Si vous frappez, le FPS augmentera et le délai diminuera (veuillez faire attention aux spécifications de votre ordinateur).

.\OpenPoseDemo.exe --video examples/media/video.avi Lorsque vous appuyez sur, l'image du modèle est chargée et l'analyse démarre automatiquement.

.\OpenPoseDemo.exe --write_pose_json output/ Lorsque vous appuyez sur, WebCam s'ouvre, et par le nombre de secondes, les informations de localisation du squelette de la personne

`\openpose-windows\windows_project\x64\Release\Il est enregistré en sortie.`



### Si vous appuyez sur "1-9" sur le clavier pendant qu'il fonctionne, seuls les nombres que vous avez choisis seront affichés.


 J'utilise souvent:

#### **`.\OpenPoseDemo.exe --write_pose_json output/ --image_dir examples\photo`**

[PYTHON] [OpenPose] méthode d'installation et détails de compilation (environ 4 heures)