openpose WIN11
时间: 2023-08-26 09:06:02 浏览: 67
Openpose是一个用于人体姿态估计的开源库,可以提取人体骨骼关键点。根据引用[1]提供的信息,你在Windows 11 64位环境下使用了CUDA和cuDNN,并且下载了Openpose 1.7.0版本。你还下载了依赖的caffe和pybind11,并进行了编译和配置。根据引用[2]的说明,你使用Visual Studio打开了OpenPose.sln文件,并设置OpenPoseDemo为启动项目。接着,你根据引用[3]的指引,解压了Openpose 1.7.0压缩包,并将提前下载好的caffe和pybind11放入相应的文件夹。然后,你使用CMake_gui进行编译,并生成了Openpose的解决方案。最后,你在VS中编译并运行了OpenposeDemo。
总结起来,你在Windows 11环境下成功配置了Openpose,并且可以在Python中调用它进行人体姿态估计。
相关问题
openpose缺点
OpenPose是一个非常强大的姿势估计和人体动作识别库,但它也有一些缺点。以下是OpenPose的一些缺点:
1. 需要较高的计算资源:OpenPose需要大量的计算资源来进行姿势估计和人体动作识别。它对显存和处理器的要求较高,特别是在实时应用中。
2. 对硬件要求较高:为了获得最佳性能,OpenPose需要一块具有足够显存的高性能显卡。如果你的显卡显存较低,可能无法运行OpenPose或者性能较差。
3. 对摄像头的依赖:OpenPose在某些应用中需要使用摄像头来捕捉实时视频,并进行姿势估计和人体动作识别。如果没有摄像头,或者摄像头质量较差,可能会影响OpenPose的性能和准确性。
4. 对环境光线的敏感性:OpenPose对环境光线的敏感性较高。如果环境光线较暗或者光线不均匀,可能会影响OpenPose的姿势估计和人体动作识别的准确性。
5. 对姿势变化的限制:OpenPose对于一些极端姿势或者快速动作的识别可能存在一定的限制。在某些情况下,OpenPose可能无法准确地捕捉到复杂的姿势或者快速的动作。
虽然OpenPose有一些缺点,但它仍然是一个非常强大和广泛应用的姿势估计和人体动作识别库。通过合理的硬件配置和环境设置,可以最大程度地发挥OpenPose的优势。
openpose opencl
OpenPose是一个开源的人体姿势估计和追踪库。根据引用中提供的信息,在运行OpenPose命令时,您可以通过添加"--num_gpu"和"--num_gpu_start"标志来配置使用AMD卡进行加速。例如,"./build/examples/openpose/openpose.bin --num_gpu 1 --num_gpu_start 2"。
根据引用,您可以通过运行以下命令来测试OpenPose,预期的视觉结果应类似于doc/02_output.md#ui-and-visual-output中显示的结果:
- Ubuntu和Mac:
./build/examples/openpose/openpose.bin --video examples/media/video.avi
- Windows - Portable Demo:
bin\OpenPoseDemo.exe --video examples/media/video.avi
根据引用,您还可以通过添加"--face"和/或"--hand"标志来在任何命令中启用人脸和手部关键点检测。例如:
- Ubuntu和Mac:
./build/examples/openpose/openpose.bin --image_dir examples/media/ --face --hand
./build/examples/openpose/openpose.bin --video examples/media/video.avi --face --hand
./build/examples/openpose/openpose.bin --face --hand
- Windows - Portable Demo:
bin\OpenPoseDemo.exe --image_dir examples/media/ --face --hand
bin\OpenPoseDemo.exe --video examples/media/video.avi --face --hand
bin\OpenPoseDemo.exe --face --hand
至于openpose opencl,请您提供更多相关信息,我将尽力回答您的问题。