openpose安装windows

OpenPose 是一个用于人体姿态估计的开源库，它可以在 Windows 系统上进行安装和使用。以下是关于 OpenPose 在 Windows 上安装的详细步骤和相关信息。

一、准备工作

1. 安装 Python：OpenPose 是基于 Python 开发的，因此需要先安装 Python。建议安装 Python 3.6 或更高版本。可以从 Python 官方网站（https://www.python.org/）下载并安装适合 Windows 系统的版本。

2. 安装 Visual Studio：OpenPose 依赖于一些 C++ 库和工具，因此需要安装 Visual Studio。可以从 Microsoft 官方网站（https://visualstudio.microsoft.com/）下载并安装适合 Windows 系统的版本。建议安装 Visual Studio 2017 或更高版本。

3. 安装 CUDA 和 cuDNN（可选）：如果需要使用 GPU 进行加速，还需要安装 CUDA 和 cuDNN。CUDA 是 NVIDIA 推出的并行计算平台和编程模型，cuDNN 是 NVIDIA 推出的深度学习加速库。可以从 NVIDIA 官方网站（https://www.nvidia.com/）下载并安装适合 Windows 系统的版本。

二、安装 OpenPose

1. 下载 OpenPose 代码：可以从 OpenPose 官方 GitHub 仓库（https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose）下载最新版本的代码。可以使用 Git 命令或直接下载 ZIP 包进行安装。

2. 配置环境变量：将 Python 和 Visual Studio 的安装路径添加到系统环境变量中，以便在命令行中能够直接访问它们。

3. 安装依赖库：在命令行中进入 OpenPose 代码目录，运行以下命令安装依赖库：

```

pip install -r requirements.txt

```

4. 编译 OpenPose：在命令行中进入 OpenPose 代码目录，运行以下命令编译 OpenPose：

```

mkdir build && cd build

cmake..

cmake --build. --config Release

```

5. 运行 OpenPose：在命令行中进入 OpenPose 代码目录的 build 子目录，运行以下命令运行 OpenPose：

```

./Release/examples/openpose/openpose.bin --image_dir examples/media --display 0

```

上述命令将在 examples/media 目录下的所有图像中检测人体姿态，并将结果显示在屏幕上。如果需要处理文件，可以将 --image_dir 参数替换为 --video 参数，并指定文件的路径。

三、使用 OpenPose

1. 导入 OpenPose 库：在 Python 代码中，可以使用以下语句导入 OpenPose 库：

```python

import cv2

import numpy as np

import openpose as op

```

2. 加载模型：在使用 OpenPose 之前，需要加载预训练的模型。可以使用以下语句加载 OpenPose 的 COCO 模型：

```python

params = dict()

params["model_folder"] = "models/"

opWrapper = op.WrapperPython()

opWrapper.configure(params)

opWrapper.start()

```

上述代码将加载 OpenPose 的 COCO 模型，并创建一个 OpenPose 包装器对象 opWrapper。

3. 读取图像：使用以下语句读取图像：

```python

image = cv2.imread("image.jpg")

```

上述代码将读取名为 image.jpg 的图像，并将其存储在变量 image 中。

4. 处理图像：使用以下语句处理图像：

```python

datum = op.Datum()

datum.cvInputData = image

opWrapper.emplaceAndPop(op.VectorDatum([datum]))

```

上述代码将将图像传递给 OpenPose 包装器对象 opWrapper 进行处理，并将处理结果存储在变量 datum 中。

5. 显示结果：使用以下语句显示处理结果：

```python

cv2.imshow("OpenPose", datum.cvOutputData)

cv2.waitKey(0)

cv2.destroyAllWindows()

```

上述代码将显示处理后的图像，并等待用户按下任意键关闭窗口。

四、注意事项

1. 硬件要求：OpenPose 的运行需要一定的计算资源，特别是在处理高分辨率图像或时。如果计算机的硬件配置较低，可能会导致运行速度较慢或出现错误。

2. 模型选择：OpenPose 提供了多种不同的模型，包括 COCO 模型、MPI 模型等。不同的模型适用于不同的场景和需求，可以根据实际情况选择合适的模型。

3. 参数调整：OpenPose 提供了一些可调整的参数，例如置信度阈值、检测人数限制等。可以根据实际情况调整这些参数，以获得更好的检测效果。

4. 许可证：OpenPose 是一个开源库，但在使用时需要遵守其许可证协议。请确保在使用 OpenPose 之前已经阅读并同意了其许可证协议。

OpenPose 是一个功能强大的人体姿态估计库，可以在 Windows 系统上进行安装和使用。通过按照上述步骤进行安装和配置，并使用适当的代码进行调用，就可以在自己的项目中使用 OpenPose 进行人体姿态估计了。