背景：最近公司需要立項(xiàng)關(guān)于體態(tài)識別的人工智能項(xiàng)目，經(jīng)組長調(diào)研首選openpose，然后我首先開始在centos搭建openpose，耗時(shí)兩天均已失敗告終，一開始直接在centos環(huán)境內(nèi)搭建，各種莫名其妙的問題。后來嘗試用docker的Ubuntu鏡像搭建，后面證實(shí)這種做法僅適合CPU_ONLY的模式，或者如果想在docker內(nèi)搭建需要用docker-gpu版。最終還是找了一臺機(jī)器專門刷了個(gè)Ubuntu1604從零開始搭建，耗時(shí)一天半終于搭建成功。記錄一下，方便后面少踩坑。

硬件環(huán)境：顯卡GeForce GTX1060 5G

系統(tǒng)：Ubuntu1604（12個(gè)邏輯核心數(shù)）因?yàn)閷硎且龇?wù)器用的，所以沒刷桌面環(huán)境

基礎(chǔ)環(huán)境

一、搭建個(gè)SSH服務(wù)，方便遠(yuǎn)程操作。（過程略）

二、在英偉達(dá)的官網(wǎng)上查找你自己電腦的顯卡型號下載相應(yīng)的驅(qū)動：?https://www.geforce.cn/drivers?，然后安裝。

OPENPOSE環(huán)境

一：源碼下載

選擇合適的目錄：

? ?1， git clone?https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose.git

? ?,2，cd openpose/3rdparty/ && sudo rm -rf caffe/ pybind11/

? ?,3，git clone?https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/caffe.git

? ?,4，git clone?https://github.com/pybind/pybind11.git

? ? 5，cd ../models && sudo ./getModels.sh

? ? 6，cd ../scripts/ubuntu && sudo bash ./install_deps.sh

二，cuda和cudnn，protobuf安裝

? ? 注意：根據(jù)自己GPU的驅(qū)動版本選擇cuda和cudnn版本，參考（https://blog.csdn.net/wanzhen4330/article/details/81699769），protobuf（caffe要求版本為2.6.0或者2.6.1）本人用的2.6.1

? ? 安裝過程百度(cuda安裝完成后會有一些環(huán)境配置)，版本對上一般問題不大。

三，其他工具和依賴

????cmake和opencv都是用apt-get安裝Ubuntu1604默認(rèn)版本即可。

? ? cmake-gui裝一個(gè)，使用xshell隧道代理，可是在本機(jī)使用遠(yuǎn)程的cmake以及后期效果查看

xshell使用

? ? ? ? 這一項(xiàng)設(shè)置同時(shí)可以在cmake的時(shí)候省去很多問題定位的麻煩。

cmake-gui執(zhí)行configure和generate后

cd 到build目錄

sudo make -j`nproc`

注意：caffe和openpose看別人的教程可以分開編譯也可以一起編譯。這里本人是分開編譯的。因?yàn)樵诰幾gopenpose的時(shí)候需要在cmake-gui選擇openpose_lib和openpose_include目錄。這個(gè)要caffe編譯通過后才會有（試過直接一起編譯，但是會因?yàn)椴糠衷驅(qū)е聀ython_api無法編譯成功）。

編譯通過后測試：

cd /home/openpose/openpose/build/examples/tutorial_api_python/（根據(jù)你的目錄cd）

python3 01_body_from_image.py(效果如下圖)

測試效果圖

以上總結(jié)，cmake-gui解決了大問題，幫你自動定位需要的依賴路徑，可視化配置，比較清晰的提醒你問題所在。

單獨(dú)下載的內(nèi)容如下圖，其他都是直接apt-get安裝：