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  • 安装openpose

    2020-06-08 22:47:01
    2、安装的步骤 2.1、安装nvidia,cuda,cudnn 2.2、安装opencv3.4.0 2.3、安装caffe 3、具体安装步骤 3.1、安装nvidia sudo vim /etc/modprobe.d/blacklist.conf 加入: blacklist nouveau options nouveau modeset=...

    1、首先说一下环境
    ubuntu16.04
    g++ 5.5
    2、安装的步骤
    2.1、安装nvidia,cuda,cudnn
    2.2、安装opencv3.4.0
    2.3、安装caffe
    3、具体安装步骤
    3.1、安装nvidia
    sudo vim /etc/modprobe.d/blacklist.conf
    加入:
    blacklist nouveau
    options nouveau modeset=0
    reboot重启机器
    lsmod | grep nouveau
    查看nouverau禁用是否成功
    sudo apt-get install nvidia-375
    运行nvidia-smi查看 nvidia
    出现上图说明安装成功
    3.2安装cuda-8.0
    下载cuda:https://developer.nvidia.com/cuda-80-ga2-download-archive
    安装:sudo ./cuda_8.0.27_linux.run --tmpdir=/tmp --override
    出现0%长按enter直到100%
    accept同意协议
    y安装nvidia,如果已经安装选择n,后面的全选y。
    nvcc -V查看安装是否成功:
    cuda-8.0
    出现上图恭喜你成功了!
    没有出现不要急,sudo vim ~/.zshrc.

    在最后加入
    、、、
    export PATH=/usr/local/cuda-8.0/bin:PATHexportLDLIBRARYPATH=/usr/local/cuda/lib64:PATH export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:LD_LIBRARY_PATH
    、、、
    执行source ~/.zshrc
    再次运行nvcc -V验证。
    网上的资料有在./bashrc文件中加入,但是加进去执行source就会出现问题这个我暂时没有深究,知道的朋友可以交流交流。
    3.3安装cudnn
    下载:https://developer.nvidia.com/cuda-80-ga2-download-archive
    安装:
    sudo dpkg -i libcudnn7_7.1.4.18-1+cuda8.0_amd64.deb
    sudo dpkg -i libcudnn7-dev_7.1.4.18-1+cuda8.0_amd64.deb
    到这里你就离成功不远了。
    3.4安装opencv 3.4.0
    执行:
    sudo apt-get install cmake
    sudo apt-get install build-essential libgtk2.0-dev libavcodec-dev libavformat-dev libjpeg.dev libtiff4.dev libswscale-dev libjasper-dev
    下载:wget https://github.com/opencv/opencv/archive/3.4.0.zip
    解压文件,然后cd opencv-3.4.0
    mkdir build; cd build
    cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=Release -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local… //和上一句是一条命令
    make -j8
    make install
    验证:pkg-config --modversion opencv
    3.4.0
    3.5、安装caffe
    执行:
    sudo apt-get --assume-yes install build-essential
    sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compiler
    sudo apt-get install --no-install-recommends libboost-all-dev
    sudo apt-get install libopenblas-dev liblapack-dev libatlas-base-dev
    sudo apt-get install libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev
    下载:git clone https://github.com/BVLC/caffe.git

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  • openpose是基于caffe的,用之前需要使用cmake进行编译,由于之前只在pytorch运行模型,所以安装OpenPose的时候还是跳了很多坑,花了四五天的时间,最后终于能够成功运行了!(心酸),回过头来发现似乎也不是那么难...

    Ubuntu16.04 安装 OpenPose

    先说一点废话,大家可以直接跳到下面安装步骤。最近在项目上要进行人物的姿态检测,听说Openpose在姿态检测上面应用还挺广的,所以打算试着跑一下Openpose模型。openpose是基于caffe的,用之前需要使用cmake进行编译,由于之前只在pytorch运行模型,所以安装OpenPose的时候还是跳了很多坑,花了四五天的时间,最后终于能够成功运行了!(心酸),回过头来发现似乎也不是那么难。怕以后忘记,所以在头脑最清晰的时候赶紧写个博客来记录一下,但愿不是误人子弟。(~ 。~ )

    总的环境:Ubuntu16.04 + CUDA10.0 + CUDNN7.5 + Python3.7 + Opencv3 + Anaconda


    一、安装NVIDIA驱动

    显卡驱动的安装,我就不误人子弟了,大家可百度找到一些很好的教程。在终端输入命令:

    nvidia-smi
    

    若能正常打印显卡的信息,则说明显卡驱动正常安装。
    在这里插入图片描述


    二、安装CUDA10.0 + CUDNN7.5

    经过测试,CUDA10.0+CUDNN7.5是可以运行OpenPose的。

    经验建议,如果你的显卡计算能力达到了7.5 (2080 Ti 之类的),不要下载CUDA8.0,否则编译caffe时会报错。

    1、下载CUDA

    进入 历史版本下载链接,选择合适的CUDA类型下载,这儿选的是CUDA10.0:
    在这里插入图片描述

    2、安装cuda相关依赖

    sudo apt-get install freeglut3-dev build-essential libx11-dev libxmu-dev libxi-dev libgl1-mesa-glx libglu1-mesa libglu1-mesa-dev
    

    3、安装cuda

    1.1 进入文件所在目录,用下列命令安装
    sudo sh cuda_10.0.130_410.48_linux.run
    
    1.2 安装,会让你先读文章,一直按空格就可以。
    Do you accept the previously read EULA?
    accept/decline/quit: accept
     
    Install NVIDIA Accelerated Graphics Driver for Linux-x86_64 450.57?
    (y)es/(n)o/(q)uit: n
     
    Install the CUDA 10.0 Toolkit?
    (y)es/(n)o/(q)uit: y
     
    Enter Toolkit Location
    [ default is /usr/local/cuda-10.0 ]:
     
    Do you want to install a symbolic link at /usr/local/cuda?
    (y)es/(n)o/(q)uit: y
     
    Install the CUDA 10.0 Samples?
    (y)es/(n)o/(q)uit: y
    
    1.3 配置环境变量
    # 打开~/.bashrc
    gedit ~/.bashrc
    
    # 在开头加入以下三排
    export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-10.0/lib64
    export PATH=$PATH:/usr/local/cuda-10.0/bin
    export CUDA_HOME=$CUDA_HOME:/usr/local/cuda-10.0
    
    # source一下
    source ~/.bashrc
    

    4、安装cudnn(注意要和cuda版本相符合)

    1、下载相应的cudnn版本,点击此处,我下载的是cudnn-10.0-linux-x64-v7.5.0.56
    在这里插入图片描述

    2、大家可能会发现下载的压缩包后缀名为solitairetheme8,那该怎么解压呢? 其实它内部就是tgz的方式,我们只需将要改个后缀名就可以了。

    mv cudnn-10.0-linux-x64-v7.5.0.56.solitairetheme8 cudnn-10.0-linux-x64-v7.5.0.56.tgz
    

    3、解压并将一些文件复制到cuda中。

    sudo tar -xzf cudnn-10.0-linux-x64-v7.5.0.56.tgz
    
    # 把cudnn.h和libcudnn*复制到cuda安装的目录去
    sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include/
    sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64/
    
    # 添加权限
    sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h
    sudo chmod a+r /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*
    

    三、编译前准备工作

    1、安装相关依赖(可能有重复的)
    sudo apt-get install libprotobuf-dev 
    sudo apt-get install libleveldb-dev
    sudo apt-get install libsnappy-dev 
    sudo apt-get install libopencv-dev
    sudo apt-get install libhdf5-serial-dev
    sudo apt-get install protobuf-compiler
    sudo apt-get install libgflags-dev
    sudo apt-get install libgoogle-glog-dev
    sudo apt-get install liblmdb-dev
    sudo apt-get install libatlas-base-dev
     
    sudo apt-get install -y libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libhdf5-serial-dev
    sudo apt-get install -y protobuf-compiler libatlas-base-dev libhdf5-serial-dev libboost-all-dev libboost-all-dev
    
    2、下载OpenPose, GitHub链接
    git clone https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose.git
    
    3、下载Caffe,GitHub链接
    git clone https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/caffe.git
    

    注意,不要下载https://github.com/BVLC/caffe下的caffe,可能现在的openpose或者CUDA10.0并不支持了,后面会报错。

    4、下载pybind11, GitHub链接
    git clone https://github.com/pybind/pybind11.git
    

    在一顿疯狂clone之后,我们目录下应该有openpose, caffe, pybind11三个文件夹。

    5、复制caffe和pybind11到openpose中

    在这里插入图片描述

    在openpose/3rdparty下,有caffe和pybind11两个空文件夹,我们需要将clone的caffe和pybind11下的所有文件复制到这儿来。

    cp -r caffe/* openpose/3rdparty/caffe/
    cp -r pybind11/* openpose/3rdparty/pybind11/
    
    6、安装CMake-GUI
    sudo apt-get install cmake-gui
    
    6、下载models
    cd openpose/models
    ./getModels.sh
    

    可能会下载得比较慢,如果太慢,可复制链接地址用迅雷下。

    模型存放的位置:

    pose_iter_584000.caffemodel : openpose/model/pose/body_25
    pose_iter_440000.caffemodel : openpose/model/pose/coco
    pose_iter_160000.caffemodel : openpose/model/pose/mpi
    pose_iter_116000.caffemodel : openpose/model/face/
    pose_iter_102000.caffemodel : openpose/models/hand/
    

    pose_iter_584000

    pose_iter_440000

    pose_iter_160000

    pose_iter_116000

    pose_iter_102000


    四、编译OpenPose

    1、打开CMake-GUI

    在这里插入图片描述
    我们要在openpose下新建一个build文件夹。然后点击Configure,选择Unix Makefiles.
    在这里插入图片描述
    显示Configuring done,说明成功。需要一提的是,如果我们想使用python来调用openpose,就需要在黑色箭头处将此处勾选上(默认未勾选)。
    在这里插入图片描述
    最后点击Generate。

    2、编译OpenPose

    然后选择回到终端下,在openpose/build下,输入如下命令:

    make -j8
    

    8表示我的CPU核心数,比如,四核CPU可以使用make -j4。

    经过漫长的等待后,显示如下,表示已经成功编译了。

    在这里插入图片描述

    五、小试牛刀

    输入命令测试视频:

    ./build/examples/openpose/openpose.bin --video examples/media/video.avi
    

    在这里插入图片描述


    运行python示例代码:

    cd ./build/examples/tutorial_api_python/
    python 01_body_from_image.py
    

    在这里插入图片描述

    六、OpenPose重新安装

    cd ./build
    sudo make clean
    sudo ldconfig
    cd ..
    rm -rf build/
    mkdir build
    cd build/
    


    参考文档

    展开全文
  • Jetson nano 安装 openpose步骤

    Jetson nano 安装 openpose步骤(全程需连接自带源,请准备工具,内存卡要大于16G,MobaXterm)

    一、准备

    1、下载原版系统镜像https://developer.nvidia.com/embedded/downloads
    2、烧写镜像balenaEtcher到内存卡
    3、这个步骤其实很纠结,源修改问题,国内连接速度慢,404,我是先备份原版系统源,修改为清华源,为了安装全局访问连接工具,具体如何安装访问工具请通过搜索引擎搜索

    4.先备份原本的source.list文件

    sudo cp /etc/apt/sources.list /etc/apt/sources.list.bak  
    

    5.修改source

    进入source.list

    sudo vim /etc/apt/sources.list
    

    复制内容到sources.list

    deb http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu-ports/ bionic main multiverse restricted universe
    deb http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu-ports/ bionic-security main multiverse restricted universe
    deb http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu-ports/ bionic-updates main multiverse restricted universe
    deb http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu-ports/ bionic-backports main multiverse restricted universe
    deb-src http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu-ports/ bionic main multiverse restricted universe
    deb-src http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu-ports/ bionic-security main multiverse restricted universe
    deb-src http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu-ports/ bionic-updates main multiverse restricted universe
    deb-src http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu-ports/ bionic-backports main multiverse restricted universe
    

    “Esc”结束输入,“:wq!”保存退出

    6.更新软件列表,保存到本地

    sudo apt-get update
    

    7-8为安装全局访问工具,具体通过搜索引擎搜索

    9.切换回自带的源

    mv /etc/apt/sources.list.bak sources.list
    

    10.更新软件列表,保存在本地

    sudo apt-get update
    

    11.更新软件

    sudo apt-get upgrade
    

    过程漫长

    二、检查自带软件是否正常工作

    1. 检查CUDA

    Jetson-nano原版镜像安装了CUDA10.0版本,如果运行

    nvcc -V
    

    不成功,需要你把CUDA的路径写入环境变量

    sudo vim  ~/.bashrc
    

    在.bashrc文件最后添加

    export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-10.0
    export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.0/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
    export PATH=/usr/local/cuda-10.0/bin:$PATH
    

    保存退出

    重载文件

    source ~/.bashrc
    

    source后,此时再执行nvcc -V执行结果如下

    zmm@Jetson:~$ nvcc -V
    nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
    Copyright (c) 2005-2018 NVIDIA Corporation
    Built on Sun_Sep_30_21:09:22_CDT_2018
    Cuda compilation tools, release 10.0, V10.0.166
    zmm@Jetson:~$
    
    2.检查OpenCV

    Jetson-nano原版镜像安装OpenCV版本,可以使用命令检查OpenCV是否安装就绪

    pkg-config opencv4 --modversion
    

    如果OpenCV安装就绪,会显示版本号,我的版本是4.1.1

    3.检查cuDNN

    Jetson-nano原版镜像安装cuDNN,并有例子可供运行,我们运行一下例子,也正好验证上面的CUDA

    cd /usr/src/cudnn_samples_v7/mnistCUDNN   #进入例子目录
    sudo make     #编译例子
    sudo chmod a+x mnistCUDNN # 为可执行文件添加执行权限
    ./mnistCUDNN # 执行
    

    成功会显示Test passed!

    zmm@Jetson:/usr/src/cudnn_samples_v7/mnistCUDNN$ ./mnistCUDNN
    /************************************/
    Test passed!
    

    三、准备文件

    1.前往下面连接下载源代码,需要下载的有openpose,caffe,pybind11,将下载的caffe、pybind11复制到openpose/3rdparty/目录下,目录下存在的这两个名称的空文件夹,更改名称为文件夹下删除之前的名称;
    https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Labmputing-Lab
    
    2.前往下面链接下载protobuf2.6;
    https://github.com/google/protobuf/releases/download/v2.6.1/protobuf-2.6.1.tar.gz
    
    tar -zxvf protobuf-2.6.1.tar.gz
    
    sudo apt-get install build-essential #安装依赖
    
    cd protobuf-2.6.1/
    
    ./configure #配置安装文件
    
    make #编译
    
    make check #检测编译安装环境
    
    sudo make install #安装
    

    检查环境变量是否有protoc

    protoc --version
    

    若出现以下报错

    protoc: error while loading shared libraries: libprotocbuf.so.9: cannot open shared
    

    创建 bprotobuf.conf文件

    sudo chmod 777 -R /etc/ld.so.conf.d
    sudo vim /etc/ld.so.conf.d/bprotobuf.conf
    #添加的内容
    /usr/local/lib
    

    创建好bprotobuf.conf文件后,在 /etc/ld.so.conf.d/目录下输入命令:

    sudo ldconfig
    

    检查环境变量是否有protoc

    protoc --version
    libprotoc 2.6.1
    
    3.cmake-gui安装

    jetson nano的原版系统镜像是Ubuntu 18,所以需要cmake>=3.12

    #卸载低版本cmake
    sudo apt purge cmake-qt-gui
    #安装依赖
    sudo apt-get install qtbase5-dev
    

    到Cmake官网https://cmake.org/download/下载源代码,解压缩后进入文件夹执行命令

    ./configure --qt-gui
    ./bootstrap && make -j4 && sudo make install -j4
    

    -j*为编译线程,视条件确定

    执行cmake-gui 会有cmake的桌面版弹窗出现。

    四、编译源码

    sudo cmake-gui #打开桌面版cmake
    mkdir openpose/build #创建build文件夹
    

    where is the source code :选择openpose源码文件夹

    where to build the binaries:选择工程文件文件夹

    点击下方Configure,等待配置,下载相关文件,直到Configure Done。会出现一些选项,使用openpose自带caffe需与图片相同。

    点击下方Generate,直到Generate Done

    cmake-gui 参数
    编译,等待,没报error,编译成功。

    cd openpose/build
    sudo make -j4
    

    -j*为编译线程,视条件确定

    五、运行

    1.使用USB摄像头
    #所在目录为openpose
    ./build/examples/openpose/openpose.bin -camera_resolution 320x160 -net_resolution 64x32
    

    数字部分为16的倍数。

    2.使用本地视频
    #所在目录为openpose
    ./build/examples/openpose/openpose.bin --video examples/media/video.avi --net_resolution 64x32
    

    数字部分为16的倍数。

    3.使用图片
    #所在目录为openpose
    ./build/examples/openpose/openpose.bin --image_dir examples/media/ --net_resolution 64x32
    

    数字部分为16的倍数。

    展开全文
  • ubuntu18完全安装Openpose指南

    千次阅读 2019-10-17 22:52:19
    ubuntu18完全安装Openpose指南 可谓是历经千辛万苦,配了我整整两个星期才配好这个环境。有必要记录一下,不走弯路,也给后面的人一些启示,按下面指南大概总时间两小时就能配好。 环境列表:ubuntu18.04 ​ cuda9.0...

    ubuntu18完全安装Openpose指南

    可谓是历经千辛万苦,配了我整整两个星期才配好这个环境。有必要记录一下,不走弯路,也给后面的人一些启示,按下面指南大概总时间两小时就能配好。

    环境列表:ubuntu18.04

    ​ cuda9.0+cuda7.13

    ​ opencv3.4.1

    ​ caffe+openpose

    ​ 显卡 gtx950m

    切记:一步一步来,不要急。我会把很难下载的东西,下载速度很慢的东西放一个百度网盘(文末下载)上来,先下载那个最少可以省去一大堆不必要等待时间。

    下面进入正题:

    第一步

    首先安装ubuntu18.04:参考博客https://blog.csdn.net/yuanjiteng/article/details/102468968

    如果你安装的是16版本的话,下面的就只对你有参考意义,报错就百度吧。安装16版本时在进入页面卡住了就是有显卡驱动的问题,建议还是用18版本,安装大概熟悉流程后30分钟装一次。

    第二步 安装nvidia驱动 cuda cudnn

    先看一遍这个博客:https://blog.csdn.net/wshixinshouaaa/article/details/83272282

    安装显卡驱动有两种方式

    第一种 依次点击:设置——软件和更新——附加驱动,选择对应的驱动 然后重启,ctrl+alt+t进入终端,输入nvidia-smi如有显卡信息表,则表示成功(这里我出来的是430 和390)我选的是390。

    第二种 在终端输入 删除原来驱动:

    ​ sudo apt-get purge nvidia*

    然后添加显卡驱动PPA,安装驱动

    sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa
    sudo apt update
    sudo apt install nvidia-390
    

    同样重启电脑。

    我用的第一种方式,问题不大。输入 nvidia-smi

    出来显卡信息成功,也可以试试nvidia settings 命令看看

    安装cuda9.0 cudnn7.13

    最好不要安装cuda10.0版本,实测采坑,后面有个问题超级难处理。

    可以使用

    gcc -V
    gcc --version
    g++ -V
    g++ -version
    nvcc-V #(暂时没用)
    

    等命令查看g++版本信息,ubuntu18自带的是7以上版本,安装cuda9.0需要进行降级操作。

    这里下载我会放网盘。

    下载CUDA9.0 。选择linux>x86_64>ubuntu>16.04>runfile(local) 下载base和patch123

    下载cuda9.0和cuDNN的对应版本,安装第5,6,7三个 deb包,需要注册一下。

    下载cuDNN v7.1.3 。需要注册 选择cudnnv7.13 April 17 2018 for cuda 9.0

    接下来进行降级操作,这里建议降到5就可以,不用到4,不然后面又要弄回来5。

    sudo apt-get install gcc5.5
    sudo apt-get install g++5.5
    #安装
    cd /usr/bin
    sudo mv gcc gcc.bak
    sudo ln -s gcc-5.5 gcc
    sudo mv g++ g++.bak
    sudo ln -s g++-5.5 g++
    备份、重新链接
    gcc -v g++ -v
    看版本信息,这里我没有试过,可以先用4.8版本试试,也就是把上面5.5改4.8
    

    运行

    sudo sh cuda_9.0.176_384.81_linux.run

    读文章按空格

    然后 accept

    注意 第三个选项问是否安装NVIDIA Accelerated Graphics Driver驱动,选否:

    其他都是是

    输入

    sudo sh cuda_9.0.176.1_linux.run
    sudo sh cuda_9.0.176.2_linux.run

    sudo sh cuda_9.0.176.3_linux.run

    安装另外三个包

    添加环境变量
    sudo gedit ~/.bashrc

    在末尾添加:
    export PATH=/usr/local/cuda-9.0/bin${PATH:+:$PATH}
    export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-9.0/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}

    export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-9.0

    测试CUDA

    cd /usr/local/cuda-9.0/samples/1_Utilities/deviceQuery
    make
    sudo ./deviceQuery

    显示pass就成功。

    安装cudnn:

    sudo dpkg -i libcudnn7_7.1.3.16-1+cuda9.0_amd64.deb
    sudo dpkg -i libcudnn7-dev_7.1.3.16-1+cuda9.0_amd64.deb
    sudo dpkg -i libcudnn7-doc_7.1.3.16-1+cuda9.0_amd64.deb
    进行测试:

    /home/cai/NVIDIA_CUDA-9.0_Samples/1_Utilities/deviceQuery
    sudo make
    ./deviceQuery

    显示GPU信息就成功。

    卸载参考上面博客。

    第三步 安装opencv3.4.1

    安装依赖项:

    sudo apt-get install build-essential
    sudo apt-get install cmake git libgtk2.0-dev pkg-config libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev
    sudo apt-get install python-dev python-numpy libtbb2 libtbb-dev libjpeg-dev libpng-dev libtiff5-dev libdc1394-22-dev         # 处理图像所需的包
    sudo apt-get install libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libv4l-dev liblapacke-dev
    sudo apt-get install libxvidcore-dev libx264-dev         # 处理视频所需的包
    sudo apt-get install libatlas-base-dev gfortran          # 优化opencv功能
    sudo apt-get install ffmpeg
    

    确保上面依赖项安装了

    然后其他参看下面博客安装:

    https://blog.csdn.net/cocoaqin/article/details/78163171

    第四步 安装caffe和openpose

    先列出来坑,

    1.不要去使用github上下载的新版本caffe

    2.把caffe-master放在openpose的3dparty里面的caffe下面安装

    3.使用多线程时先nproc看自己有多少线程,不要盲目make -j8用 make -jnproc比较好,

    注意!注意!注意!:
    caffe 编译使用5.0以上gcc,3.0以下的protobuf(建议2.6.1)我用的是3.0可以没事。建议2.7的python。

    下载网盘里的应该就没这么多问题。

    使用

    g++ --version

    protobuf --version

    查看他们的版本,如果不符合先解决这个问题,看下面博客更改版本解决问题:

    https://www.jianshu.com/p/0cad02ad323b

    然后编译caffe,参考下面文章:

    https://blog.csdn.net/qq_35468937/article/details/81514198#五、Caff搭建

    忽略它的第二步,选择自己用的caffe安装没问题。

    接下来就是openpose编译安装:

    如果上面caffe按操作来不踩坑,建议参考下面博客编译openpose一般没问题:

    https://blog.csdn.net/qq_27838651/article/details/89282776

    结束。能看到这里祝你好运!

    下面是所有安装用到的东西请下载

    链接:https://pan.baidu.com/s/1ud2XTUPQmTLcz3_mOgfqzg&shfl=sharepset
    提取码:uqx6

    链接: https://pan.baidu.com/s/1NQeE_NtOIsyG5XUnSNZymw&shfl=shareset 提取码: 4zu3

    两个一样的,如果失效了就留言吧也许会回。

    展开全文
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空空如也

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