openpose pythonCPU

<think>嗯，用户想了解如何在Python中使用OpenPose并且用CPU运行。首先，我需要回忆一下OpenPose的相关信息。OpenPose是一个用于人体姿态估计的开源库，通常支持GPU加速，但用户可能没有GPU或者想用CPU运行。根据用户提供的引用内容，特别是引用[2]里提到大部分用户不需要C++ API，可以直接用Demo或者Python封装。但用户的问题是关于Python的，所以可能需要检查OpenPose的Python接口是否支持CPU模式。 然后，用户提到的引用[3]是关于Torch未启用CUDA的错误，这可能和PyTorch环境有关，但OpenPose本身主要基于C++和CMake构建，Python接口可能依赖不同的后端。不过，用户的问题是如何在CPU上使用，所以需要确保安装时不依赖CUDA。 接下来，我需要考虑OpenPose的安装步骤。通常，官方文档建议使用CMake编译，并且可以选择是否启用GPU支持。对于CPU模式，编译时需要禁用CUDA。用户可能已经尝试过安装但遇到了问题，比如需要CUDA的环境，导致错误。因此，正确的编译选项是关键。 另外，用户提供的引用[2]中的示例命令是使用C++的Demo，但用户需要Python的用法。需要确认Python接口是否同样支持CPU模式。可能用户需要安装Python的wrapper，比如pyopenpose，并且在编译时设置正确的标志，如BUILD_PYTHON和CPU_ONLY。 然后，可能需要指导用户如何通过CMake配置来编译仅支持CPU的版本，并安装Python绑定。此外，运行时的代码示例也很重要，用户需要知道如何导入pyopenpose并设置参数，比如不启用GPU，选择模型等。 还要注意可能的常见错误，比如AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled，这可能出现在依赖PyTorch的环境中，但OpenPose本身是否依赖PyTorch呢？根据引用[3]，用户可能在另一个上下文中遇到这个问题，但OpenPose主要基于Caffe或OpenCV，所以可能需要检查是否正确编译了Caffe的CPU版本。 总结步骤应该是：安装依赖项，下载源码，配置CMake禁用CUDA并启用Python，编译安装，然后测试Python代码。同时，提供示例代码，确保用户理解如何设置参数使用CPU。可能还需要提醒用户模型路径和性能问题，因为CPU模式可能较慢。</think>### 如何在Python中使用OpenPose的CPU模式 #### 1. 安装准备 OpenPose的Python接口依赖C++编译后的库文件。需通过源码编译生成CPU版本： - **步骤1**：安装依赖项 ```bash # Ubuntu/Debian sudo apt-get install cmake build-essential python3-dev # Windows需安装CMake和Visual Studio 2019以上版本 ``` - **步骤2**：下载源码 ```bash git clone https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose cd openpose ``` #### 2. 编译CPU版本 通过CMake禁用CUDA并启用Python绑定： ```bash mkdir build cd build cmake .. -DBUILD_PYTHON=ON -DUSE_CUDNN=OFF -DGPU_MODE=CPU_ONLY make -j$(nproc) # Ubuntu # Windows使用Visual Studio编译.sln工程 ``` #### 3. Python接口配置 编译完成后，Python模块`pyopenpose`会自动生成： - 添加路径到环境变量： ```python import sys sys.path.append('/path/to/openpose/build/python') # 替换实际路径 ``` #### 4. 使用CPU运行示例 ```python import pyopenpose as op params = { "model_folder": "models/", # 模型路径需指向源码中的models目录 "number_people_max": 1, "render_threshold": 0.5, "net_resolution": "-1x368", "disable_blending": False, "face": False, # 禁用面部检测以提升速度 "hand": False # 禁用手部检测 } # 初始化OpenPose op_wrapper = op.WrapperPython() op_wrapper.configure(params) op_wrapper.start() # 处理图像 image = op.Mat().from_array(cv2.imread("input_image.jpg")) # 需安装OpenCV datum = op.Datum() datum.cvInputData = image op_wrapper.emplaceAndPop(op.VectorDatum([datum])) # 显示结果 print("Body keypoints:\n", datum.poseKeypoints) cv2.imshow("Output", datum.cvOutputData) cv2.waitKey(0) ``` #### 5. 关键注意事项 - **模型文件**：需确保`models/`目录包含从官方下载的BODY_25模型（约200MB）[^1] - **性能优化**：CPU模式下建议降低分辨率（如`-1x160`），并减少检测人数 - **错误处理**：若出现CUDA相关错误（如引用[3]），需检查CMake配置是否完全禁用GPU