OpenPose 安装配置与测试

男娘i 2022-06-11 01:54 587阅读 0赞

**1.关于OpenPose**  
介绍：OpenPose是一个由CMU开源的实时多人关键点检测库，它实现了一个人人体、手部和脸部关键点检测的实时系统（共130个关键点）。  
github地址：[https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose][https_github.com_CMU-Perceptual-Computing-Lab_openpose]

**2.系统配置**  
操作系统：Win7 x64  
IDE：Viusal studio 2015  
GPU：GT 720  
CUDA： 8.0

2.1安装CUDA,CuDNN，Visual Studio2015  
(1)CUDA安装：[https://developer.nvidia.com/cuda-downloads][https_developer.nvidia.com_cuda-downloads]  
按照提示直接安装即可。

(2)CuDNN安装：[https://developer.nvidia.com/cudnn][https_developer.nvidia.com_cudnn]  
这一步需要注册一个账号，并填写一个问卷，完成后即可下载。CuDNN下载后解压，添加 \[yourPath\]\\cuda 和\[yourPath\]\\cuda\\bin 到环境变量 并按照如下操作：  
\[yourPath\]\\cuda\\bin\\cudnn64\_5.dll —> （拷贝至）  
\[yourPath\]\\Program Files\\NVIDIA GPU Computing Toolkit\\CUDA\\v8.0\\bin  
\[yourPath\]\\cuda\\include\\cudnn.h —> （拷贝至）  
\[yourPath\]\\NVIDIA GPU Computing Toolkit\\CUDA\\v8.0\\include  
\[yourPath\]\\cuda\\lib\\x64\\cudnn.lib —>（拷贝至）  
\[yourPath\]\\NVIDIA GPU Computing Toolkit\\CUDA\\v8.0\\lib\\x64

(2)安装Visual Studio 2015  
尝试过使用Visual Studio 2013 进行编译，出现很多错误，改用VS2015后正常（可能跟工程配置或使用了C++14 的新特性有关）。

2.2下载相关依赖  
下载上述GitHub上的OpenPose，运行openpose-master/windows路径下的批处理文件”download\_3rdparty\_and\_models.bat“，会自动下载工程需要的caffe，opencv以及相关model。  
![这里写图片描述][SouthEast]  
下载完成后，下载的caffe，opencv及相关库文件在在openpose-master/3rdparty/windows下：  
![这里写图片描述][SouthEast 1]  
下载的人体，手部以及脸部的caffemodel文件在openpose-master\\models下的pose，hand和face各自文件夹中：  
![这里写图片描述][SouthEast 2]

(3)运行  
打开工程，切换到release模式，直接编译运行。  
可能会遇到的问题：  
A. GPU out of memory -> GUP内存不够，换用更高内存的GUP；或更改相关参数（见后文）  
B. GPU compute capacity mismatch -> GUP的compute capacity与CuDNN 不匹配。CuDNN要求GPU的compute capacity大于3.0. 之前使用Tesla c2050遇到了这样的情况。GPU的compute capacity详见[https://developer.nvidia.com/cuda-gpus][https_developer.nvidia.com_cuda-gpus]，这里有Nvida官方提供的各型号GPU的相关数据。

**3.测试**  
程序运行会自动检测可用的摄像头，也可以设置为使用本地图片或视频进行测试，使用本地图片测试需要修改openpose.cpp:  
（1）读取测试图片文件夹（工程自带了一些测试图片，存放在openpose-master\\examples\\media）：  
![这里写图片描述][SouthEast 3]  
（2）保存测试结果文件夹（在openpose-master\\examples\\media 下新建一个resultImg文件夹）：  
![这里写图片描述][SouthEast 4]  
使用GT720显卡测试单张图片出现 GPU out of memory问题，因一时没有更大容量的GPU，修改了程序中一些参数得以正常运行。主要修改的参数netInputSize，faceNetInputSize，handNetInputSize。修改后的参数如下图，其中注释为程序中默认设置的参数。注意size的长宽需要为16的整数倍。  
关于netInputSize,代码中的注解:  
/\*\*  
\* CCN (Conv Net) input size.  
\* The greater, the slower and more memory it will be needed, but it will potentially increase accuracy.  
\* Both width and height must be divisible by 16.  
\*/

修改后进行测试，本机上使用GT720的FPS为0.6（由于显卡容量限制，这里只检测人体关键点，未开启人脸和手部关键点检测），部分测试结果（图片来自网络）：  
![这里写图片描述][SouthEast 5]  
![这里写图片描述][SouthEast 6]

![这里写图片描述][SouthEast 7]

由于修改了netInputSize，会导致结果比默认参数情况下差。

使用K40c 显卡进行测试，使用工程默认netInputSize，只进行人体关键点检测，FPS在4.0左右。同时进行人体，手部和脸部的关键点检测（工程默认只进行人体关键点检测，检测人脸和手部关键点需要在在代码中修改开启）并修改netInputSize参数分别为512x256,256x256,256x256 FPS在1.2左右，部分结果如下：  
![这里写图片描述][SouthEast 8]  
![这里写图片描述][SouthEast 9]  
![这里写图片描述][SouthEast 10]  
![这里写图片描述][SouthEast 11]

测试中使用windows自带的截图工具从网页上截图并保存为jpg格式，后缀为”.JPG”(大写)无法完成测试，工程自带的图片，后缀为”.jpg”(小写)可以正常测试。将截取保存的图片使用画图工具”另存为JPEG”，得到的图片后缀为”.jpg”,可以正常测试。可能是程序问题。

[https_github.com_CMU-Perceptual-Computing-Lab_openpose]: https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose
[https_developer.nvidia.com_cuda-downloads]: https://developer.nvidia.com/cuda-downloads
[https_developer.nvidia.com_cudnn]: https://developer.nvidia.com/cudnn
[SouthEast]: /images/20220611/2ea48dfee3a14f2b9e010a16c8a4461f.png
[SouthEast 1]: /images/20220611/913c8a8a13cf44e7b3407cbf30aca363.png
[SouthEast 2]: /images/20220611/dec21138233a4c20a54a073e8e832c35.png
[https_developer.nvidia.com_cuda-gpus]: https://developer.nvidia.com/cuda-gpus
[SouthEast 3]: /images/20220611/b437705a882448629f92a4c5afcb6244.png
[SouthEast 4]: /images/20220611/2a149008021147bebe373ba84a1a8002.png
[SouthEast 5]: /images/20220611/4acec6cf686046fcb2fb335b5983efd7.png
[SouthEast 6]: /images/20220611/70b7fbefbc444fe8953e70e405348a3d.png
[SouthEast 7]: /images/20220611/962882ace81845e89a38ec4ac1a5d921.png
[SouthEast 8]: /images/20220611/3c04708e22a34830a2d7b99365b4e520.png
[SouthEast 9]: /images/20220611/b4c73904ab2c433fbb0e4a9126b89dad.png
[SouthEast 10]: /images/20220611/d54638cd88f148cfb4dec00e0c395c77.png
[SouthEast 11]: /images/20220611/2a60502d63634452a359508817af200f.png