人体行为识别（骨架提取），搭建openpose环境，VS2019(python3.7)+openpose

这几天开始接触人体行为识别，经过多方对比后，选择了现在最热的人体骨架提取开源库，openpose。

下面就不多说了，直接开始openpose在win10下的配置：

需求如下：1. VS2019      据说VS2015以上的版本就可以，VS201x主要是为了通过cMake生成的.sln文件生成可执行exe文件、dll文件，和一些程                                                  序运行所必需的文件，下载VS2019 community版本就可以，有微软账号（免费申请）就可以免费用；

2. Python3.7+Pycharm      想要在Python环境下运行的需要安装这两个，当然也可以是其他的组合，不过还是推荐最新版本的，而且                                                                        Pycharm真的很棒；

3.cmake-3.15.3-win64-x64      https://cmake.org/download/ 打开官方网站下载即可，选择最新版本的，这个版本可以生成VS2019的                                                                           文件，VS2017。。。。也可以选旧版本的，不过这个向下兼容，下载最新的就可以；

4.cudnn（最新）+cuda（最新）      这两个怎么装百度一下就可以了，很简单，但是推荐在装好VS201x后安装，不然可能会出现一些                                                                                   问题，不会的可以留言问我；

5.openpose      在GitHub上下载最新的openpose源文件，网址如下https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose。

以上差不多就是配置openpose所必须的东西了，接下来是具体的步骤：

1.假设你已经装好了VS2019，Python3.7+Pycharm，cudnn（最新）+cuda（最新）；然后两个下载并解压好的Cmake和OpenPose（我这里为openpose-master，不同的下载方式可能还会有不同的命名方式，不过都无伤大雅）源文件如下图红色下划线所指：

2.文件路径如下，打开cmake-gui.exe；

打开cmake-gui.exe如下，按照我所用红色下划线标注的填写，对应的路径修改为自己的，如果你跟我一样放在A盘，并且文件名都一样就可以           不用改，build_pan_20190913可以改成别的名字；

3.需要在Python中运行的，在这里打勾：

需要下载全部动作识别模型文件的，在找到这些选项打勾，默认只选BODY_25，这个模型识别关节点最多，有20多个，而且是标准CUDA运行       的，后面的COCO，MPI各有不同的优缺点，建议下载：

没有下载或者下载不成功也可以先通过Cmake编译以后再下载，路径如下，双击getModels.bat即可

4.回到Cmake，先点Configure，结束而且成功后再点Generate，此过程费时非常长，建议点完Configure后去吃个饭，回来可能就快好了。。

5.然后在如下图所示中会有这样一个文件：

如果你已经装好了VS201x，可以直接双击打开，之后会这样显示：

这里改成我这样，用Release模式：

然后生成解决方案，快捷键Ctrl+Shift+B，至此，所有配置完毕。

解决方案管理器中目录如下，打开示例程序，如果你的显卡足够好（显存需要4GB左右）而且有摄像头，可以直接按F5运行。

如果不行，就需要改一下东西，来让电脑运行起来（openpose需要的资源真的非常多）：

1.显存不够就会报错：error == cudaSuccess (2 vs. 0)  out of memory  ，这个意思就是显存不够了，这时我们就需要修改头文件，鼠标放在flags.hpp上，按F12跳转到flag.hpp，如下：

修改   net_resolution,           "-1x368"，只需要修改368的数值就可以显著的降低显存使用率，但是相应的会降低准确度，我这里改成了-1x256，基本上2GB显存就可以运行了。

2.如果没有摄像头，就会报错找不到摄像头，这时我们就需要修改让程序打开视频文件，修改这个参数为视频文件位置，注意是程序里是反斜杠，相应的你需要在这个目录下放入视频文件，我这里完整目录为A:\openpose-master\examples\media\dance.mp4：

3.如果你需要不用body_25，而用coco或者MPI，相应可以更改  model_pose 这个参数，还有更多的可以更改的参数，自己读一读后面的注释就可以了。

经过一番配置，具体的运行结果如下：

可以看出来帧数真的很低啊，不过识别度真的非常高，接下来就可以愉快的玩耍了！！！