оценка позы тела openpose руководство по установке

алгоритм

​

 

Уроки крови и слез, openpose был установлен за неделю до того, как установка прошла успешно.Далее поговорим о том, как успешно установить и скомпилировать openpose.

Поскольку я использую это приложение на сервере, CUDA и Cudnn системы были установлены заранее, поэтому мои следующие руководства основаны на успешной установке cuda и cudnn.

Согласно руководству по установке на официальном гутхабе openposeGitHub.com/CMU-восприятие…Нужно установить opencv и caffe, здесь есть проблема, я застрял здесь. Большинство людей будут устанавливать opencv и caffe отдельно, а затем компилировать и устанавливать openpose.Проблема в том, что при установке caffe мы можем перейти на официальный адрес caffe на github.github.com/BVLC/caffeЗагрузите исходный код для установки, но если вы загрузите, скомпилируете и установите caffe здесь, а затем запустите пример, предоставленный Openpose. будет сообщено, поэтому при компиляции и установке При caffe обязательно скачайте указанную версию caffe, адрес такойGitHub.com/CMU-восприятие…

Если скачать эту версию caffe для компиляции и установки, то проблем не будет.

Процесс установки описан в трех частях:

(1) Установите opencv

(2) Компиляция кафе

(3) Скомпилируйте openpose

1. Установите opencv:

Лучше всего установить версию 3.0, а не версию 4.0 и выше. GitHub - opencv/opencv: Open Source Computer Vision LibraryВыбирайте внимательно

​

После загрузки версии войдите в процесс установки:

(1) Установите некоторые зависимые файлы:

   sudo apt-get install build-essential

    sudo apt-get install cmake git libgtk2.0-dev pkg-config libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev 

(2) Разархивируйте сжатый пакет и войдите в распакованную папку opencv:

     mkdir build

     cd build

     cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=Release -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local ..

     make  -j7

     sudo make install

Пока opencv установлен, напишите небольшой код, чтобы проверить, успешно ли он работает:

#include<iostream>
#include<opencv2/opencv.hpp>

using namespace std;
using namespace cv;

int main()
{
  Mat img = imread("me.png");
  imshow("ME",img);
  waitKey(0);
  return 0;
}

Это небольшая картинка, которая показывает картинку.Если картинка может отображаться, это означает, что Opencv успешно установлен. Имя файла апплета — test.cpp. Синтаксис компиляции

 g++  -std=c++11 test.cpp -o test pkg-config --cflags --libs opencv

После компиляции генерируется тестовый файл и запускается исполняемый файл ./test

Результат отображения показан на рисунке:

​

2. Скомпилируйте CAFFE

После загрузки исходного кода caffe, указанного openpose, разархивируйте сжатый пакет, а затем войдите в папку с исходным кодом.

Создайте новый файл makefile.config Откройте файл, скопируйте и вставьте следующий код в новый файл и сохраните

## Refer to http://caffe.berkeleyvision.org/installation.html
# Contributions simplifying and improving our build system are welcome!

# cuDNN acceleration switch (uncomment to build with cuDNN).
USE_CUDNN := 1

# CPU-only switch (uncomment to build without GPU support).
# CPU_ONLY := 1

# uncomment to disable IO dependencies and corresponding data layers
# USE_OPENCV := 0
# USE_LEVELDB := 0
# USE_LMDB := 0
# This code is taken from https://github.com/sh1r0/caffe-android-lib
# USE_HDF5 := 0

# uncomment to allow MDB_NOLOCK when reading LMDB files (only if necessary)
#	You should not set this flag if you will be reading LMDBs with any
#	possibility of simultaneous read and write
# ALLOW_LMDB_NOLOCK := 1

# Uncomment if you're using OpenCV 3
 OPENCV_VERSION := 3

# To customize your choice of compiler, uncomment and set the following.
# N.B. the default for Linux is g++ and the default for OSX is clang++
# CUSTOM_CXX := g++

# CUDA directory contains bin/ and lib/ directories that we need.
CUDA_DIR := /usr/local/cuda-9.0
# On Ubuntu 14.04, if cuda tools are installed via
# "sudo apt-get install nvidia-cuda-toolkit" then use this instead:
# CUDA_DIR := /usr

# CUDA architecture setting: going with all of them.
# For CUDA < 6.0, comment the *_50 through *_61 lines for compatibility.
# For CUDA < 8.0, comment the *_60 and *_61 lines for compatibility.
# For CUDA >= 9.0, comment the *_20 and *_21 lines for compatibility.

	CUDA_ARCH :=	-gencode arch=compute_30,code=sm_30 \
		-gencode arch=compute_35,code=sm_35 \
		-gencode arch=compute_50,code=sm_50 \
		-gencode arch=compute_52,code=sm_52 \
		-gencode arch=compute_60,code=sm_60 \
		-gencode arch=compute_61,code=sm_61 \
		-gencode arch=compute_61,code=compute_61

# BLAS choice:
# atlas for ATLAS (default)
# mkl for MKL
# open for OpenBlas
BLAS := atlas
# Custom (MKL/ATLAS/OpenBLAS) include and lib directories.
# Leave commented to accept the defaults for your choice of BLAS
# (which should work)!
# BLAS_INCLUDE := /path/to/your/blas
# BLAS_LIB := /path/to/your/blas

# Homebrew puts openblas in a directory that is not on the standard search path
# BLAS_INCLUDE := $(shell brew --prefix openblas)/include
# BLAS_LIB := $(shell brew --prefix openblas)/lib

# This is required only if you will compile the matlab interface.
# MATLAB directory should contain the mex binary in /bin.
# MATLAB_DIR := /usr/local
# MATLAB_DIR := /Applications/MATLAB_R2012b.app

# NOTE: this is required only if you will compile the python interface.
# We need to be able to find Python.h and numpy/arrayobject.h.
PYTHON_INCLUDE := /usr/include/python2.7 \
		/usr/lib/python2.7/dist-packages/numpy/core/include
# Anaconda Python distribution is quite popular. Include path:
# Verify anaconda location, sometimes it's in root.
# ANACONDA_HOME := $(HOME)/anaconda
# PYTHON_INCLUDE := $(ANACONDA_HOME)/include \
		# $(ANACONDA_HOME)/include/python2.7 \
		# $(ANACONDA_HOME)/lib/python2.7/site-packages/numpy/core/include

# Uncomment to use Python 3 (default is Python 2)
# PYTHON_LIBRARIES := boost_python3 python3.5m
# PYTHON_INCLUDE := /usr/include/python3.5m \
#                 /usr/lib/python3.5/dist-packages/numpy/core/include

# We need to be able to find libpythonX.X.so or .dylib.
PYTHON_LIB := /usr/lib
# PYTHON_LIB := $(ANACONDA_HOME)/lib

# Homebrew installs numpy in a non standard path (keg only)
# PYTHON_INCLUDE += $(dir $(shell python -c 'import numpy.core; print(numpy.core.__file__)'))/include
# PYTHON_LIB += $(shell brew --prefix numpy)/lib

# Uncomment to support layers written in Python (will link against Python libs)
# WITH_PYTHON_LAYER := 1

# Whatever else you find you need goes here.
INCLUDE_DIRS := $(PYTHON_INCLUDE) /usr/local/include /usr/include/hdf5  /usr/include /usr/include/hdf5/serial
LIBRARY_DIRS := $(PYTHON_LIB) /usr/local/lib /usr/lib /usr/lib/x86_64-linux-gnu /usr/lib/x86_64-linux-gnu/hdf5 /usr/lib/x86_64-linux-gnu/hdf5/serial

# If Homebrew is installed at a non standard location (for example your home directory) and you use it for general dependencies
# INCLUDE_DIRS += $(shell brew --prefix)/include
# LIBRARY_DIRS += $(shell brew --prefix)/lib

# NCCL acceleration switch (uncomment to build with NCCL)
# https://github.com/NVIDIA/nccl (last tested version: v1.2.3-1+cuda8.0)
# USE_NCCL := 1

# Uncomment to use `pkg-config` to specify OpenCV library paths.
# (Usually not necessary -- OpenCV libraries are normally installed in one of the above $LIBRARY_DIRS.)
# USE_PKG_CONFIG := 1

# N.B. both build and distribute dirs are cleared on `make clean`
BUILD_DIR := build
DISTRIBUTE_DIR := distribute

# Uncomment for debugging. Does not work on OSX due to https://github.com/BVLC/caffe/issues/171
# DEBUG := 1

# The ID of the GPU that 'make runtest' will use to run unit tests.
TEST_GPUID := 0

# enable pretty build (comment to see full commands)
Q ?= @

Это и файл включают выбор использования CUDA и CUDNN, потому что я хочу использовать эти две вещи, поэтому они оба настроены на использование, обратите внимание на

CUDA_DIR := /usr/local/cuda-9.0

Путь должен быть установлен на ваш собственный путь CUDA, а префикс /usr/local должен быть таким же.Просто посмотрите, совпадает ли ваша версия CUDA, и вы можете улучшить ее в соответствии со своей.

затем беги

make all

make test

make  runtset

Во время компиляции, если возникает фатальная ошибка:.h: нет такой инструкции по ошибке файла или каталога, тогда это означает, что инструкция компиляции не найдена.h, затем открываем терминал, запускаем locate ****.h, чтобы увидеть, где находится файл, затем переходим к makefile.config, находим поле INCLUDE_DIRS := и добавляем соответствующий каталог в конец.

3. Скомпилируйте openpose

Сначала войдите в папку исходного кода openpose, а затем создайте папку сборки:

make build

cd build

cmake  -D CUDA_TOOLKIT_ROOT=/usr/local/cuda-9.0  -D BUILD_CAFFE=OFF -D Caffe_INCLUDE_DIRS=/home/tcr/test_caffe/caffe/include -D Caffe_LIBS=/home/tcr/test_caffe/caffe/build/lib/libcaffe.so ..

make -j nproc

​

Категории