前段时间为了应付课程作业，学习了一下openpose，的确大有可为，皮套丁真指日可待，但配置环境的确挺无语的
OpenPose 是一个开源计算机视觉库，用于实时多人关键点检测和多线程处理，使用 OpenCV 和 Caffe 编写。它是由卡内基梅隆大学与 Facebook AI Research 合作开发的。OpenPose 能够检测身体部位的二维位置，例如头部、颈部、肩膀、肘部、手腕、臀部、膝盖和脚踝的位置，以及手、脚和面部特征点（如眼睛、鼻子和嘴巴）的二维位置。它还可以使用单个 RGB 相机估算这些身体部位的三维位置OpenPose 可以用于各种应用，包括人机交互、运动分析、医疗保健和娱乐。由于其能够以高精度进行实时多人姿势估计，因此在计算机视觉和机器学习领域备受欢迎。
话不多说，开搞
在Windows部署openpose需要用到Cmake编译环境
用到的东西：
VS2019 ：Download Visual Studio Tools - Install Free for Windows, Mac, Linux (microsoft.com)
openpose源码 ：https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose
cmake下载 ：Download | CMake
cuda、cudun，本文这两个安装配置也是需要的，因为我们是要使用的GPU去跑的 ，之后会在写一篇关于cuda安装教程（
但CMake里是有选项的 还有 CPU openCL 剩下就是cuda：我们今天的小小帮手。
要是你的电脑没有显卡的话，那就寄掉力。只能使用CPU了。
小朋友们你们下好了没
下好了我们就要开始喽 \ (∩_∩) /
准备工作
cmake下载安装
进入下载页面
直接下最新的，但是可以追求稳定，往后推几个版本。(●’◡’●)
openpose
先安上再说
open pose下完，解压过后的文件目录，当然这是完全体，要是上官网上下的话是要少一个build文件夹的
可以直接在open pose的目录下新建文件夹build
在build文件夹下启动cmake-gui图形化操作页面
刚打开的确全部飘红，是因为环境没配，模型没下
改一下路径
放到openpose解压后的对应路径下，配置一下，然后点击configure配置一下
根据自己的vs版本进行配置，之后第二个框如果不选的话默认是x64架构，直接点击finsh就可以（真人快打音效(●ˇ∀ˇ●)
然后就是漫长的等待时间，因为有很多模型没有下载，还有pylind11的一些配置文件也没下载，当时下了一晚上也没下完，前一天晚上啥样，第二天也还是啥样。还不如自己下模型
点击models下面的这个getModels文件，芜湖准备起飞
有一说一还是机房的网速快，宿舍都是几kb的下，有点蚌埠住
这些也全部点一下
还是有点问题的
就是caffe和bybind11这两个文件夹是空的，需要再去下git一下就能找到
下载下来，解压到对应文件夹，再点击congfigure就不会出现报错了
congfigure后，飘红
点上BUILD_PYTHON，然后继续点congfigure
看到红的地方还能点，继续点，三个全点上
继续呗，还能说啥，最后一个了，点叭，带着我的意志。
然后就没问题了，(●’◡’●)开心捏
然后再点generate，就生成了一个可执行的sln文件
就进到vs2019的编译环境中力，家人们快来看看现在的进展吧o(￣▽￣)ブ
右键单击，再最下面一栏有属性
在调试一栏的命令参数中进行填写命令
–video 路径 文件名 // 这是对目标视频进行姿态识别
–net_resolution 320x320 //喂喂喂，这个就是可有来头了，因为鄙人电脑显卡是GTX 1650的，说实话显存4G，运行起来真的是一滩浓稀，但这个命令可以有效的减少网络流量
据项目作者所说，要运行 openpose，至少需要 4G 。默认情况，caffe 会占用大约 12G，如果使用 cudnn 的话，就能降低至 2.2G，这个是针对人体25个关键点检测而言的，如果是 COCO 的话，大概是 1.5G 碰到上述问题，可以通过减小网络大小来解决，但准确率会减小。
嗨呀，能使不就行了，还要啥自行车，准确率什么的往后稍稍。
完成力，小朋友们你们完成了🐎
点击确定
就可以编译运行了
第一次编译，时间上可能会有点长，稍等片刻，可以先上个撤硕，回来后估计就编译完了
完成力。大功告成
那么今天的智慧创想就到这里，小朋友们你们学会了嘛。学不会的小朋友也不要气馁，继续加油哦。
快来和苏璞老师说再见叭ヾ(•ω•`)o