Open-Pose运行成功过程

本文参考的其他博客如下（他们都写的很好，但是还是有一点问题）：
https://blog.csdn.net/lvcoc/article/details/83109005
https://blog.csdn.net/eereere/article/details/80176007

1. 开源代码

代码点击这里https://github.com/ildoonet/tf-pose-estimation
下载好代码后，了解代码中的readme。

或者直接输入git命令（注意 $ 符号使用 git 来运行的，下面有 git 的下载链接）
$ git clone https://www.github.com/ildoonet/tf-pose-estimation
$ cd tf-pose-estimation

readme中提到需要该版本，但是阅读其他大神博客发现不是必要条件，我之前就是在这里折腾了很久，新建tensorflow版本之类的，安装库，搞了很久，奈何没有早点阅读到他们的博客，

本文所用设备

win10 + tensorflow-gpu 1.4.0 + spyder
gpu训练需要的加速库 cuda 8.0 和 匹配cudnn，安装的方法教程有很多，这里省略

安装库

按照教程来

git 下载链接https://git-scm.com/downloads/
安装完之后

使用 git bash 运行命令
pip install -r requirements.txt
你可以查看一下里面的内容就是安装库的
（注意该命令我运行了很久，很多次都是失败的，可能是国内的原因，建议多次尝试）

编译后期C++ 库

1. 需要安装 swig ，win 不能pip ，只能下载然后将有 swig.exe 的路径加入到path环境变量
   下载地址 http://www.swig.org/download.html
   查看是否能调用swig cmd输入 swig --help
2. 进入 下载的文件夹，
   cd tf_pose/pafprocess
   运行代码
   swig -python -c++ pafprocess.i && python3 setup.py build_ext --inplace

下载图文件

你将会使用到该图

$ cd models/graph/cmu
$ bash download.sh

测试静态图

这里使用的是 cmu 里面的图，如果没有反应肯定是没有下载这里的图了，我之前就是没有下载cmu图，使用的是cmd运行的，只有运行时间，不显示图片，

我就从上面的信息开始找问题，然后发现 需要加载图模型，然后我把。。。。说多了

在这里弄了很久，一直都是报错

import tensorflow.contrib.tensorrt as trt ModuleNotFoundError: No module named ‘tensorflow.contrib.tensorrt’

然后看别人的评论说把这句话注释掉就好了，发现真的这样子。这些都是我尝试的，累啊

然后在命令窗口运行发现只出现运行时间没有结果，然后才想到打开spyder
运行发现可以了。
运行命令
python run.py --model=mobilenet_thin --resize=432x368 --image=./images/p5.jpg

有时候觉得，别人明明写的步骤很详细了，但就是不一样，那你肯定是阅读的不仔细了，少了东西才会报错。

运行video

相应位置加上

parser.add_argument('--resize-out-ratio', type=float, default=4.0, help='if provided, resize heatmaps before they are post-processed. default=1.0')

注释这个
# humans = e.inference(image)
改成这个

humans = e.inference(image, resize_to_default=(w > 0 and h > 0), 
                             upsample_size=args.resize_out_ratio)

就能运行video。
运行命令

python run_video.py --model=mobilenet_thin --resolution=432x368 --video=./etcs/xx.mp4

建议使用spyder ，因为你用命令可能还是没有东西，我的就是这样子。

保存视频

    #新加的
    fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc('M', 'P', '4', '2')
#    outVideo = cv2.VideoWriter('save.avi',fourcc,fps,size)
    name_video = './etcs/' + str(args).split('/')[-1].split('.')[0] + '_video.avi'
    outVideo = cv2.VideoWriter(name_video, fourcc, fps, (int(width), int(height)))
    
    if cap.isOpened() is False:
        print("Error opening video stream or file")
    while cap.isOpened():
        ret_val, image = cap.read()

#        humans = e.inference(image)
        #将上面改为的
        humans = e.inference(image, resize_to_default=(w > 0 and h > 0), 
                             upsample_size=args.resize_out_ratio)
        
        if not args.showBG:
            image = np.zeros(image.shape)
        image = TfPoseEstimator.draw_humans(image, humans, imgcopy=False)

        cv2.putText(image, "FPS: %f" % (1.0 / (time.time() - fps_time)), (10, 10),  cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0), 2)
        cv2.imshow('tf-pose-estimation result', image)
        #新加的代码
        outVideo.write(image)
        

注意上面的代码，都不是很难懂得，看单词都能猜到语句是用来做什么的

留下一个问题，每次运行完都会视频窗口都会 无响应

加上 waitkey 后不会卡死了，但是会出现异常，没关系，因为还能接着运行，