openpose安装使用教程

最新推荐文章于 2025-11-13 16:18:07 发布
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#windows #python #openpose

本文提供了一个详细的步骤来安装OpenPose并使用GPU版本。首先从指定链接下载OpenPose的最新GPU版本，接着下载所需的模型文件。最后，在命令行界面运行特定命令以测试安装是否成功。
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一、openpose环境搭建 1、下载openpose git clone https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose.git 可以根据上面的连接通过window下载也可以在ubuntu的teminal里输入上面的命令，但是最近国内的网络比较垃圾，自己也没有vpn因此还是下载下来保存在了百度网盘里，需要的在下面的连接自取。...
OpenPose实时多人二维姿态估计库介绍
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OpenPose 的核心创新在于其自下而上（Bottom-Up）的算法流程和部分亲和场（PAFs）。自下而上的流程第一步：检测所有关键点。首先，一个卷积神经网络（CNN）会扫描整个图像，预测出一个包含所有可能人体关键点的“热度图”。热度图中每个“热点”代表一个特定类型关键点（如左肩、右膝）可能存在的位置。第二步：将关键点组装成人体。在检测出所有独立的关键点后，需要解决“哪个关键点属于哪个人”的问题。部分亲和场（PAFs）PAFs 是解决上述问题的关键。
实战——OPenPose讲解及代码实现
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08-14 5472
一些细节例如匈牙利匹配算法、PAF权值计算、模型结构改进等在这里并没有过多介绍；并且对于现在OPenpoe的使用，主要是将其编译成一个库，作为Python程序的调用；并且相比于本次的代码，其实时性很好，符合大部分落地场景的需求；如果有想要本次项目源码的，可以在评论区留下邮箱，也欢迎大家一起讨论，后续也会探讨更多最新的技术；
关键点检测算法-OpenPose
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我们提出了一个方法，能够在一张图中高效的识别出多人的2D姿态。该方法运用了非参数表示（non-parametric representation），我们称之为部分亲和域（PAFs：Part Affinitu Fields）,用它来学习怎样将身体部分和个体联系起来。这个结构编码了全局信息，并允许一个贪婪的从底向上的解析步骤，这在实现实时性能时，有着高度的精准且无须考虑图像中人的数量。这个结构被设计成相同顺序预测过程的两个分支，来联合学习部分位置（关节点）以及它们之间的关联（相邻的关节点的连接关系）。
Openpose的简单使用
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可以直接使用的openpose代码，操作简单，已经将模型下载好并放进工程了，可以直接运行。
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OpenPoseDemo的用法gflags.ccgflags_completions.ccgflags_reporting.cclogging.ccvlog_is_on.ccflags.hpp gflags.cc 位于Flags from C:\Users\guillaume\work\caffe-builder\build_v140_x64\packages\gflags\gflags_download-prefix\src\gflags_download\src\gflags.cc: -flagfile
openpose安装配置傻瓜版教程
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生成成功，这里是基本没有问题了，但是需要改几个设置：如下 开启build python宏，使得能在python环境下编译，并且重新生成，然后visual studios打开。如下： 出现这个界面的话，基本就cmake对了 然后生成编译的接口文件，只要生成两个文件openposedemo，如下： 还有一个pyopenpose，这个比较重要，就是openpose 的python接口，你想用python开发的话，一定要开启。 到这里，基本都完成了，接着打开测试文件，注意测试文件的路径地址，部分人会出现地.
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1.请描述Qt4在Linux环境下安装的详细过程及环境变量的修改方法。 2.请描述Qt5在Linux环境下安装的详细过程及环境变量的修改方法。 3.编写一段简单的Qt代码，并写出使用qmake工具编译的过程。
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