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tags: openpose
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# openpse 環境建立
## 2021/2/26

### [輸出關節資料格式](https://hackmd.io/yTVNHs8ARruIXRDWq_imdA?both)

### 安裝環境

作業系統：windows
編輯器：Visual Studio 2017 Enterprise
GPU(顯示卡): GeForce RTX 2070
Python版本： 3.7
CMake版本 : 3.19.1

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### 安裝openpose之影片方式(但因為要使用python編譯，在影片第7、8步驟會更改)：
[Installing Openpose on windows 10 | HumanPose pose estimation](https://www.youtube.com/watch?v=QC9GTb6Wsb4&ab_channel=JaskaranSingh)
### 步驟流程

#### (1)安裝驅動程式：GeForce Experience

驅動程式：[GEFORCE® 驅動程式](https://www.nvidia.com/zh-tw/geforce/drivers/)

驅動成功後，打以下指令出現NVIDIA資訊，代表驅動成功

nvidia-smi


找不到nvidia-smi指令?

原因：沒加系統環境
解決方法：將NVIDIA驅動式安裝路徑C:\Program Files\NVIDIA Corporation\NVSMI新增至環境變數，重新開啟命令提示字元，輸入nvidia-smi即可輸出顯示卡(GPU)效能參數。
[nvidia-smi命令在windows上打不開和nvidia-smi顯示參數說明](https://blog.csdn.net/weixin_41010198/article/details/86707550)

#### 補充說明

如果筆電(PC)本身有GPU(nvidia)，電腦驅動之後把NVIDIA驅動路徑加到環境變數[nvidia-smi]才能找到nvidia-smi。
(https://blog.csdn.net/weixin_41010198/article/details/86707550)


#### (2)運算軟體：CUDA 11.0 (依照電腦的NVIDIA版本)

CUDA下載官網：[CUDA Toolkit 11.0 Download](https://developer.nvidia.com/cuda-11.0-download-archive)

CUDA下載方式有兩種，第一種是在nvidia developer下載CUDA時出現的network是暫存 local 是即使沒有網路也能安裝，所以建議裝local版。

nvcc –V

顯示CUDA的版本表示安裝CUDA toolkit成功

#### (3)深度學習網路函式庫：cudnn 8.0.4(依照CUDA版本)

cuDNN下載官網：[cuDNN Archive](https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive)

下載完後，要cuDNN的bin資料夾，丟至CUDA的bin資料夾


[CUDA 與 CuDNN 安裝](https://qqmanlin.medium.com/cuda-%E8%88%87-cudnn-%E5%AE%89%E8%A3%9D-e982d92162af)

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#### (4)下載 Openpose
openpose載點：https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose
1.在openpose資料夾中建置build資料夾外
2.網址下載caffe、pybind11
caffe : https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/caffe
pybind11 : https://github.com/pybind/pybind11
3.下載之後對3rdparty資料中的 caffe、pybind11做更換(因為原本的資料夾是空的)。#檔名要相同

#### (5)下載 Cmake
cmake載點：https://cmake.org/download/
在source code中選擇之前下載的openpose-master，build the binaries選擇之前新建的build資料夾，按configure之後選擇第一個visual stidio 15 2017、第二個選x64，之後就完成了。CMake在Configrure後，紅色勾選欄要將「BUILD_PYTHON」打勾。
紅色勾選欄要將「COCO_MODEL」打勾(依個人需求)。
打完按generate。
其中遇到的問題：
解決方法：下載缺失檔案放到C:\Windows\System32路徑下
vcruntime140_1d.dll載點：https://www.dll-files.com/vcruntime140_1d.dll.html
#### (6)建置python

把上面改成Release


之後在 方案openpose上點右鍵，選 建置方案


或者在工具列上按 建置
建置完成在這個路徑下會找到這三個檔案


完成後成後將終端機路徑只到上圖路徑
打 : python openpose_python.py

#### (7) 啟動使用python建立的openpose

在cmd下輸入

python openpose_python.py

就可執行


但如果出現No module named "cv2"


要打下面這個指令，安裝OpenCV套件

pip install opencv-python

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### Anaconda
[Anaconda 3 安裝教學及說明](https://medium.com/ai-for-k12/anaconda-3-%E5%AE%89%E8%A3%9D%E6%95%99%E5%AD%B8%E5%8F%8A%E8%AA%AA%E6%98%8E-3542d8e6a224)

當中在Anaconda有分成命令式及圖形化的新增方式

(1)命令式
安裝完Anaconda 3後，開啟 Anaconda Prompt

Anaconda Prompt 打conda env list知道目前有甚麼虛擬環境，

conda env list

接下來建立Python版本的虛擬環境

conda create -name Openpose python=3.7 
#新增名稱為Openpose的Python3.7虛擬環境

(2)圖形化

ANACONDA NAVIGATOR test 確認虛擬環境有安裝什麼再create一個新的環境

進入環境指令：activate Openpose

activate Openpose


[用conda建立及管理python虛擬環境](https://medium.com/python4u/%E7%94%A8conda%E5%BB%BA%E7%AB%8B%E5%8F%8A%E7%AE%A1%E7%90%86python%E8%99%9B%E6%93%AC%E7%92%B0%E5%A2%83-b61fd2a76566)

在Anaconda Prompt 使用conda指令安裝CUDA：

conda install cudatoolkit=11.0
conda install cudnn=11.1

[CUDA Toolkit 和 cuDNN 的安裝](https://tf.wiki/zh_hant/basic/installation.html
)

Toolkit安裝流程：自訂 下一步 下一步