最近在复现openpose的代码,尝试了多种办法,参考了无数博客,依旧没能完全跑通过,环境一直有问题,中间甚至还重新装了一次系统,从win7改为了win10。
过程
这是原作者 link.https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose 的代码,实现起来实在复杂(针对渣渣的自己)。期间还在b站对照视频复现,环境配置失败。
换用unbuntu18.04 + docker 拉去下来的环境,可能是因为docker不熟练,依旧没跑成功。
然后退而求其次,复现tensorflow-openpose版本的代码,连接https://github.com/ildoonet/tf-pose-estimation。还是 有点问题,就直接找了个pytorch版本的。不过这个版本比较简单,功能比较少。只有视频录入。
准备
安装好cuda10以及对应的cudnn。然后创建一个虚拟环,
// An highlighted block
conda create -n pytorch-openpose
安装对应版本pytorch:
// An highlighted block
conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.0 -c pytorch
之后用pycharm打开github上下载过来的代码文件,选择上面创建的虚拟环境。
打开终端:
// An highlighted block
pip install -r requirements.txt
到此,环境配置完成,基本不会出现任何错误。
总结
这个版本的代码环境简单,但是有一个很大的问题,就是延迟很高,不能实时显示,基本相当于在一张张处理图片,捕获不到动作的进行。
本文档记录了在Windows 10环境下配置OpenPose PyTorch版本的过程,包括遇到的困难与解决方案。首先尝试了原作者的复杂代码和Ubuntu + Docker方式,但未成功。随后,选择了较为简单的PyTorch版本,仅支持视频录入。要配置此环境,需安装CUDA 10及对应CUDNN,创建虚拟环境并安装指定版本PyTorch。最后,虽然环境配置简单,但该版本存在延迟高、无法实时显示动作的问题。
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