人体骨骼关键点提取+云服务器

Question

在云服务器的乌班图系统上如何编译openpose? 如何在autodl云服务器上编译openpose?

Answer 1

晚上好🌙🌙🌙
本答案参考通义千问

在云服务器的Ubuntu系统上（如AutoDL、阿里云、腾讯云等）编译 OpenPose，需要确保系统环境满足其依赖项，并按照正确的流程进行安装和编译。以下是一个详细的步骤指南，包括关键点提取、编译OpenPose的方法以及在AutoDL云服务器上的特别说明。

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一、准备工作

1. 系统要求

• 操作系统：Ubuntu 20.04 或更高版本
• GPU支持（可选）：NVIDIA CUDA 和 cuDNN（用于加速）
• CMake >= 3.10
• Python 3.x（推荐3.8或以上）
• OpenCV（建议4.5+）

2. 安装依赖库

sudo apt update
sudo apt install -y build-essential cmake git libgl1 libsm6 libxrender1 libxext6 python3-pip python3-dev

如果使用GPU：

# 安装CUDA（根据显卡型号选择版本）
# 参考：https://developer.nvidia.com/cuda-downloads

# 安装cuDNN（需注册NVIDIA账号下载）
sudo dpkg -i cudnn-local-repo-*.deb
sudo apt install -y libcudnn8=8.* libcudnn8-dev=8.*

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二、获取OpenPose源码

git clone https://github.com/CMU-Perceptual-Systems/openpose.git
cd openpose

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三、编译OpenPose（推荐使用CMake）

1. 创建构建目录

mkdir build
cd build

2. 配置CMake（支持CPU/GPU）

✅ CPU版本（无需GPU）

cmake ..

✅ GPU版本（需CUDA支持）

cmake -DCMAKE_CUDA_COMPILER=/usr/local/cuda/bin/nvcc ..

如果提示找不到nvcc，请确认CUDA是否正确安装。

3. 编译

make -j$(nproc)

-j$(nproc) 表示并行编译，加快速度。

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四、验证编译结果

./build/examples/openpose/openpose_demo

如果成功运行，会显示OpenPose的图形界面并开始实时人体关键点检测。

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五、在AutoDL云服务器上的特别说明

1. AutoDL特点

• 提供预装CUDA和PyTorch的镜像
• 支持一键启动GPU实例（如RTX 3090/4090）

2. 在AutoDL中编译OpenPose的步骤

✅ 步骤1：登录AutoDL并创建实例

• 选择合适的GPU实例（如“RTX 3090”）
• 使用默认Ubuntu镜像（已包含CUDA和CUDNN）

✅ 步骤2：安装必要依赖（如果未自动安装）

sudo apt update
sudo apt install -y build-essential cmake git libgl1 libsm6 libxrender1 libxext6 python3-pip python3-dev

✅ 步骤3：克隆OpenPose代码

git clone https://github.com/CMU-Perceptual-Systems/openpose.git
cd openpose

✅ 步骤4：配置和编译

mkdir build && cd build
cmake ..  # 如果有GPU，可以添加 -DCMAKE_CUDA_COMPILER=/usr/local/cuda/bin/nvcc
make -j$(nproc)

✅ 步骤5：测试运行

./build/examples/openpose/openpose_demo

注意：AutoDL可能不支持GUI显示，因此你可能需要通过命令行运行，或者将输出保存为文件。

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六、常见问题及解决方案

| 问题 | 解决方案 | |------|----------| | CMake not found | 安装CMake：sudo apt install cmake | | nvcc not found | 确认CUDA安装路径是否正确，检查/usr/local/cuda/bin/nvcc是否存在 | | OpenCV not found | 安装OpenCV：sudo apt install libopencv-dev | | No GUI available | 使用--no_display参数运行：./openpose --no_display ... |

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七、修改后的Python脚本（示例）

如果你希望使用Python调用OpenPose，可以使用如下代码：

import subprocess

# 调用OpenPose命令行工具
command = [
    './build/examples/openpose/openpose_demo',
    '--image_dir', 'input_images/',
    '--output_json', 'output_json/'
]

subprocess.run(command)

注意：此脚本需要在OpenPose的build/examples/openpose/目录下运行，或者指定完整路径。

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八、总结

✅ 编译OpenPose的关键步骤：

1. 安装系统依赖
2. 克隆OpenPose源码
3. 创建构建目录并配置CMake
4. 执行编译（make -j）
5. 验证编译结果

✅ AutoDL上的注意事项：

• 已内置CUDA环境
• 可能不支持GUI，建议使用命令行方式运行
• 使用--no_display避免报错

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如需进一步优化性能或集成到Web应用中，也可以考虑使用 OpenPose的Python接口 或 TensorFlow/PyTorch模型 进行部署。如需帮助，欢迎继续提问！