caffe openpose/Realtime Multi-Person 2D Pose Estimation using Part Affinity Fields配置（轉）
Realtime Multi-Person 2D Pose Estimation using Part Affinity Fields 是CVPR2017的一篇論文，作者稱是世界上第一個基於深度學習的實時多人二維姿態估計。
優酷演示地址：鏈接
前幾天作者公布了windows下的代碼，下面來說說如何配置：
英文配置地址可以參考作者的github：https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose/blob/master/doc/installation.md#windows
首先你得裝好CUDA8，cudnn5.1，vs2015. 其他版本都不行，只有vs2015可以裝
作者說要下載Python 2.4.13 64 bits，其實我的anaconda2也可以（2.7的那個版本）
cmake，ninja（我下載了，但是貌似沒用到）
下載windows版的 openpose https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose/tree/windows
並解壓，我放在D盤。下載model ，作者給了2個，
http://posefs1.perception.cs.cmu.edu/Users/tsimon/Projects/coco/data/models/coco/pose_iter_440000.caffemodel （精度高，速度較慢）下載後放到 D:\openpose-windows\models\pose\coco下
http://posefs1.perception.cs.cmu.edu/Users/tsimon/Projects/coco/data/models/mpi/pose_iter_160000.caffemodel（速度快，但是精度低）
下載後放到D:\openpose-windows\models\pose\mpi\下
打開D:\openpose-windows\3rdparty\caffe\caffe-windows\scripts 下的build_win.cmd，開始編譯。
提示出錯hash 什麽不匹配的，原因是網的問題，https://github-production-release-asset-2e65be.s3.amazonaws.com/39632178/8053cdd0-0068-11e7-8b60-c46f580c47e0?X-Amz-Algorithm=AWS4-HMAC-SHA256&X-Amz-Credential=AKIAIWNJYAX4CSVEH53A%2F20170531%2Fus-east-1%2Fs3%2Faws4_request&X-Amz-Date=20170531T072412Z&X-Amz-Expires=300&X-Amz-Signature=1860d1ab5ee6598f6a93e6230d1b74a09200e95e22d72021043f5176b9d73de3&X-Amz-SignedHeaders=host&actor_id=28419338&response-content-disposition=attachment%3B%20filename%3Dlibraries_v140_x64_py27_1.1.0.tar.bz2&response-content-type=application%2Foctet-stream 下載後復制到D:\openpose-windows\3rdparty\caffe\dependencies\download下。再編譯，等待半個小時，就會編譯完畢。（若出現no c compiler could be found 請參考我另一篇博文）
接著 打開 D:\openpose-windows\windows_project\OpenPose.sln 右鍵點擊OpenPoseDemo 生成，此時會報錯。提示 找不到D:\openpose-windows\3rdparty\lib\Release caffe.lib 。其實它在 D:\openpose-windows\3rdparty\caffe\lib\Release下，路徑的問題。
把release下的的兩個文件 放到D:\openpose-windows\3rdparty\lib\Release下 就OK 了。 再編譯 又提示錯誤，說找不到pythoh27（其實也可以在build_win.cmd下 把Python的路徑改成你自己的python路徑，這樣這裏就不會報錯。）右鍵OpenPoseDemo，屬性，連接器，常規，附加庫目錄，把你的python路徑加進去，我為了防止出錯，把2個路徑都加了。
再生成，就成功了。順便再生成一下openpose（貌似沒什麽東西生成）
此時你會在D:\openpose-windows\windows_project\x64\Release下找到OpenPoseDemo.exe。但是你雙擊它會提示你缺少各種東西。
作者說把{openpose_folder}\3rdparty\caffe\caffe-windows\build\install\bin\ 下的所有DLL文件復制到{openpose_folder}\windows_project\x64\Release.下
但是我沒有找到這個路徑。我把D:\openpose-windows\3rdparty\caffe\caffe-windows\scripts\build\tools\Release下的所有DLL文件復制過去。
再把{}openpose_folder}\3rdparty\caffe\dependencies\libraries_v140_x64_py27_1.1.0\libraries\x64\vc14\bin\下的
opencv_ffmpeg310_64.dll, opencv_video310.dll 和opencv_videoio310.復制到{openpose_folder}\windows_project\x64\Release下。
此時打開OpenPoseDemo.exe，發現還是缺少一些東西，我在D:\openpose-windows 下搜索缺少的文件，並復制到{openpose_folder}\windows_project\x64\Release下。
此時，發現oppenpose可以打開了，但是提示找不到model，其實是路徑的問題，打開OpenPose.sln ，雙擊OpenPoseDemo下的openpose.cpp.
在第66行，手動設定models的絕對路徑，比如我的是這個：
保存，並再次編譯。發現oppenpose終於可以打開了！
有些同學可能會提示報錯 out of memory （比如說我），其實就是顯存不夠，爆顯存了（1G GT650M傷不起啊
）
打開OpenPose.sln ，雙擊OpenPoseDemo下的openpose.cpp.
在第67行、68行 修改網絡的大小，我設定成如上的大小，1G顯存也可以跑了。
大功告成！
如果想在視頻下跑，可以在cmd下使用如下命令:windows_project\x64\Release\OpenPoseDemo.exe --video examples/media/video.avi
如果是圖片的話bin\OpenPoseDemo.exe --image_dir examples/media/
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