【OpenPose】のインストール方法とコンパイル詳細(約4時間)

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OpenPoseとは

OpenPoseは、人の体(膝、肘、目など)を検知し、そして検知した結果を可視化にしたライブライです。そしてこの技術はCVPR2017で発表された、DeepLearningを使った、単眼カメラでのスケルトン検出アルゴリズムが、OpenPoseという名称でライブラリ化・公開されました。

例:

shake.gif

この章では、OpenPoseのインストール方法とコンパイル詳細を主に紹介します。

OpenPoseのインストール方法

まず、
https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose/blob/master/doc/installation.md
このリンクにアクセスし、Windowsのところに移動し、書いてくれた順番で一つずつインストールしていきます。

(日本語で、そしてある程度省略したバージョンはこちら)

↑のサイトの青文字を直接クリックすると、直接該当したサイトに移動できるので、ここは参照しながらインストールしてきましょう

上のサイトの「Windows」のところに移動しましょう。

↑のサイトの青文字を直接クリックすると、直接該当したサイトに移動できるので、ここは参照しながらインストールしてきましょう

①Installation - Demoのところに、一番最初にインストールするものは:

(1)Visual Studio 2015

エディターをインストールしましょう(すでにあった場合は結構)

(2)CUDA 8

デフォルトの場所, C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0にインストールしてください

(3)cuDNN 5.1

.Zipを解凍し、中身だけ取り出してC:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0 にペーストください

2.Installation - Library

②ライブライをインストールします。

(1)Python 2.4.13 64 bits - Windows x86-64 MSI installer.

デフォルトの場所C:\Python27 (default)にインストールしてください。
そして、コマンドをだして
pip install numpy protobuf hypothesisコマンドを打ってください。

(2)Cmake: インストールしたら、パスを記録して、 

http://next.matrix.jp/config-path-win7.html

を参照して、環境変数のパスを登録しましょう

(3)Ninja:インストールしたら、パスを記録して、 

http://next.matrix.jp/config-path-win7.html

を参照して、環境変数のパスを登録しましょう

3.openposeをダウンロード

https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose/tree/windows
にアクセスし、右上の緑ボタンー「Clone or download」→「Download ZIP」を押して、openposeをダウンロードをダウンロードしましょう。
ダウンロードしたZIPを解凍し、2番目の「openpose-windows」のファイルを丸ごとC:/に移動しましょう

4.Caffeをインストール

コマンドを出して、
cd C:\openpose\3rdparty\caffe\caffe-windowsを打ちましょう。
そしてscripts\build_win.cmdを打ちましょう。
前1~3ステップ問題なければ、無事にインストールは始まります。
そしてここのインストールの所要時間は大よそ0.5時間です。

そして最後のところで、質問:
Does D:\openpose\3rdparty\caffe\caffe-windows\build\..\..\include\caffe specify a file name or directory name on the target (F = file, D = directory)?,が出たら、「D」と答えてあげましょう。

5.Visual Studioのslnを立ち上がる

{openpose_path}\windows_project\OpenPose.sln.のパスで、「OpenPose.sln」をダブルクリックして立ち上がりましょう。

次は、真ん中上の選択し、「Debug」を「Release」にし、コンパイルしましょう。

6.残りのファイル

(1)COCO model

サイトの青文字「COCO model」のサイトをアクセスし、 {openpose_folder}\models\pose\coco\のところに「pose_iter_440000.caffemodel」を入れましょう。

(2) MPI model (15 key-points, faster and less memory than COCO)

サイトの青文字「 MPI model (15 key-points, faster and less memory than COCO) 」のサイトにアクセスし、
{openpose_folder}\models\pose\mpi\のところに「pose_iter_160000.caffemodel」を入れましょう。

(3)中身全部取り出し、コピー&ペストしましょう

{openpose_folder}\3rdparty\caffe\caffe-windows\build\install\bin\にあるもの全部コピーし、{openpose_folder}\windows_project\x64\Releaseにコピーしましょう

(4) 3つファイルをコピー&ペストしましょう

{openpose_folder}\3rdparty\caffe\dependencies\libraries_v140_x64_py27_1.1.0\libraries\x64\vc14\bin\にある
1.opencv_ffmpeg310_64.dll
2.opencv_video310.dll
3.opencv_videoio310.dll

をコピーし、

{openpose_folder}\windows_project\x64\Releaseにペストしましょう。

実行しましょう

コマンドで
cd C:\openpose-windows\windows_project\x64\Releaseを打ち、
.\OpenPoseDemo.exeを打ちましょう。

そして、前の設定に問題なければ立ち合がるはずです。

他の設定を試しましょう(終了するときは「Esc」を落ちましょう)

必ずcd C:\openpose-windows\windows_project\x64\Releaseを打ってから以下のコマンド実行してください

.\OpenPoseDemo.exe --net_resolution 320x176

を打つと、FPSが上がり、遅延が減ります(パソコンのスペックに注意してください)

.\OpenPoseDemo.exe --video examples/media/video.avi

を打つと、モデルの映像が読み込まれ、自動的に分析が始まります。

.\OpenPoseDemo.exe --write_pose_json output/

を打つと、WebCamが開き、そして秒数によって、人のスケルトンの位置情報を
C:\openpose-windows\windows_project\x64\Release\output まで保存される。

 実行している途中でキーボードの「1~9」を打つと、各決めた番号のところだけが示されます。

よく使う:
.\OpenPoseDemo.exe --write_pose_json output/ --image_dir examples\photo