[AI学习：SPIN -win-安装SPIN-工具过程 SPIN win 电脑安装=accoda 环境-第二篇：解决报错]

1-概述

（1）概述

上篇已经说了，最近学习AI，看到了SPIN这个工具，可以将图片转换位3D模型，我们继续来尝试，并且将问题记录。

前篇文章：[AI学习：SPIN -win-安装SPIN-工具过程 SPIN win 电脑安装=accoda 环境-第一篇：布置环境]

我们之前布置了环境，之后往后遇到很多问题，今天来继续操作。

（2）操作流程-解决问题

1-问题：ModuleNotFoundError: No module named ‘tensorboard’

如下图所示，就碰到首个问题，

1）问题原因

SPIN 的部分代码（utils/base_trainer.py）里引入了：

from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter

这需要依赖 TensorBoard（用于训练日志和可视化），而当前的 Python 环境（spin）里没有安装它。

2）解决方法

pip install tensorboard

安装完成后重新运行：

python demo.py --checkpoint data/model_checkpoint.pt --img examples/front.jpg --json examples/front_bbox.json

2-问题：ModuleNotFoundError: No module named ‘smplx’

1）问题原因

SPIN 在加载 SMPL 模型时会用到 smplx 这个库。
这个库是由 Max Planck Institute (MPI) 发布的开源 Python 包，用于加载和操作 SMPL/SMPL-X 模型。

也就是说，smplx 是 读 .pkl 文件（SMPL 模型） 的接口，没有它，SPIN 就无法从 .pkl 文件构建人体网格。

2）解决方法

在当前的 conda 环境（spin）下执行以下命令：

pip install smplx

如下所示，完成后会有相应显示：

Successfully installed smplx-0.1.28

但是后来发现，SPIN 原始项目（2019 年的代码）确实依赖较早版本的 smplx，
新版（0.1.28 之后）接口略有变动，会导致 SPIN 的 models/smpl.py 出现不兼容导入错误。

因此降级到 smplx==0.1.13 是兼容 SPIN 的最佳选择。

3-问题：ImportError: Unable to load OpenGL library; Could not find module ‘OSMesa’ …

1）问题原因

SPIN 使用了 pyrender + PyOpenGL 来在窗口里显示 3D 模型。
但 Windows 默认没有 OSMesa（那是 Linux 无头渲染库）。

2）解决方法

这里尝试改代码：

• 这行是错的：from SPIN.utils.smpl import SMPL
  SPIN 项目里 SMPL 类在 models 包 里，而不是 utils。
  改成：from models import SMPL
• 其余导入基本没问题；你已经把 PROJECT_ROOT 加进 sys.path，这样 models/、utils/ 都能被正确找到。
  

最后代码如下：中间过程忘记了。

# demo_norender.py
import os, sys, json, pickle
import cv2
import torch
import numpy as np
from torchvision import transforms# ensure project root on path
PROJECT_ROOT = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
if PROJECT_ROOT not in sys.path:sys.path.insert(0, PROJECT_ROOT)from models.hmr import hmr as HMR
from utils.geometry import rotation_matrix_to_angle_axis
from utils.imutils import crop
from utils.smpl import SMPLSMPL_MEAN_PARAMS_PATH = r"data\SMPL_mean_params.npz"
DEVICE = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu'def load_image_with_bbox(img_path, bbox_json):img = cv2.imread(img_path)if img is None:raise FileNotFoundError(f"Cannot read image: {img_path}")img = img[:, :, ::-1]  # BGR -> RGBwith open(bbox_json, 'r', encoding='utf-8') as f:bbox = json.load(f)['bbox']  # [x, y, w, h]x, y, w, h = bboxcenter = np.array([x + w / 2.0, y + h / 2.0], dtype=np.float32)scale  = max(w, h) / 200.0# Some repo versions: crop returns img only; SPIN's returns (img, _, _, _)out = crop(img, center, scale, (224, 224))rgb_img = out[0] if isinstance(out, tuple) else outnormalize = transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406],std=[0.229, 0.224, 0.225])to_t = transforms.Compose([transforms.ToTensor(), normalize])return to_t(rgb_img).unsqueeze(0).to(DEVICE).float()def to_obj(verts, faces, out_path):with open(out_path, 'w') as f:for v in verts:f.write(f"v {v[0]} {v[1]} {v[2]}\n")for fa in faces + 1:  # 1-basedf.write(f"f {fa[0]} {fa[1]} {fa[2]}\n")def main(ckpt, img, bbox_json, outdir):os.makedirs(outdir, exist_ok=True)# 1) HMR modelmodel = HMR(SMPL_MEAN_PARAMS_PATH).to(DEVICE).eval()# 2) load checkpoint (compatible with PyTorch >=2.6 warning)try:ckpt_dict = torch.load(ckpt, map_location=DEVICE, weights_only=False)except TypeError:# older torch without weights_onlyckpt_dict = torch.load(ckpt, map_location=DEVICE)except Exception as e:print("Retry with legacy pickle:", e)ckpt_dict = torch.load(ckpt, map_location=DEVICE, weights_only=False, pickle_module=pickle)if 'model' in ckpt_dict:model.load_state_dict(ckpt_dict['model'], strict=False)else:# some checkpoints may store directlymodel.load_state_dict(ckpt_dict, strict=False)# 3) SMPL layer (uses smplx under the hood, trimmed to 10 betas)smpl = SMPL(os.path.join('data', 'smpl'), batch_size=1, num_betas=10).to(DEVICE)# 4) image + bboxx = load_image_with_bbox(img, bbox_json)# 5) forwardwith torch.no_grad():pred_rotmat, pred_betas, _ = model(x)   # rotmat: [1,24,3,3], betas: [1,?]# ensure 10 betas to match trimmed shapedirsif pred_betas.shape[-1] > 10:pred_betas = pred_betas[:, :10]# 6) rotmat -> axis-angle(72)pose_aa = rotation_matrix_to_angle_axis(pred_rotmat).reshape(1, 72)# 7) SMPL forwardout = smpl(betas=pred_betas,body_pose=pose_aa[:, 3:],global_orient=pose_aa[:, :3])# 8) exportverts = out.vertices[0].detach().cpu().numpy()faces = smpl.facesobj_path = os.path.join(outdir, 'result.obj')to_obj(verts, faces, obj_path)np.savez(os.path.join(outdir, 'params.npz'),betas=pred_betas.detach().cpu().numpy()[0],pose=pose_aa.detach().cpu().numpy()[0])print('Done:', obj_path)if __name__ == "__main__":import argparseap = argparse.ArgumentParser()ap.add_argument('--checkpoint', default='data/model_checkpoint.pt')ap.add_argument('--img', required=True)ap.add_argument('--json', required=True)ap.add_argument('--outdir', default='out_norender')args = ap.parse_args()main(args.checkpoint, args.img, args.json, args.outdir)

4-问题：ModuleNotFoundError: No module named ‘SPIN’

1）问题原因

这其实是导入路径的问题，不是 SPIN 没安装。

在 demo_norender.py 里写了：

from SPIN.utils.smpl import SMPL

但 Python 并不会自动识别当前文件夹名字 “SPIN” 作为一个模块。
Windows 下文件夹名字大写（SPIN）和包导入路径（spin）也区分不了。

2）解决方法

尝试使用正确写法：

from models import SMPL

后来尝试了如下写法

import os, sys, json, cv2, torch, numpy as np
from torchvision import transforms# === 添加项目根路径 ===
PROJECT_ROOT = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
if PROJECT_ROOT not in sys.path:sys.path.insert(0, PROJECT_ROOT)# === 正确导入 ===
from models import hmr, SMPL
from utils.imutils import crop

5-问题：ModuleNotFoundError: No module named ‘SPIN’ 和 ModuleNotFoundError: No module named ‘utils.smpl’

1）问题原因

这里其实修改的 demo_norender.py 里导入路径还不对。

2）解决方法

尝试使用：如下代码

# demo_norender.py —— Windows 无 OpenGL 版本，直接输出 OBJ 和可视化图
import os, sys, json, cv2, torch, numpy as np
from torchvision import transforms# === 关键：确保能导入项目内部模块 ===
PROJECT_ROOT = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
if PROJECT_ROOT not in sys.path:sys.path.insert(0, PROJECT_ROOT)# === 正确导入路径 ===
from models import hmr, SMPL
from utils.imutils import crop

同时保证文件夹结构

SPIN/├── demo_norender.py        ✅ 你正在运行的脚本├── models/│     ├── __init__.py│     ├── smpl.py           ✅ SMPL类定义│     └── hmr.py├── utils/│     ├── __init__.py│     ├── imutils.py        ✅ 包含 crop 函数│     └── ...├── data/│     ├── model_checkpoint.pt│     └── smpl/│          ├── SMPL_NEUTRAL.pkl│          ├── SMPL_MALE.pkl│          └── SMPL_FEMALE.pkl└── examples/├── front.jpg└── front_bbox.json（如果没有可忽略）

6-问题：FileNotFoundError: Missing SMPL model files. Expected files under ‘data/smpl’:

1）问题原因

FileNotFoundError: Missing SMPL model files. Expected files under 'data/smpl':
- data/smpl\SMPL_NEUTRAL.pkl
- data/smpl\SMPL_FEMALE.pkl
- data/smpl\SMPL_MALE.pkl

意思是：SPIN 找不到 3 个 SMPL 的 .pkl 模型。把它们放到 C:\Users\Admin\SPIN\data\smpl\

2）解决方法

1. 把 3 个 .pkl 放到正确位置并改名

来源：你下载的 SMPL_python_v.1.1.0.zip。解压后能找到：

• basicModel_neutral_lbs_10_207_0_v1.1.0.pkl

• basicModel_m_lbs_10_207_0_v1.1.0.pkl

• basicModel_f_lbs_10_207_0_v1.1.0.pkl

放置与改名（PowerShell，先确保当前在 C:\Users\Admin\SPIN）：

# 1) 建目录
mkdir -Force data\smpl# 2) 假设你把zip解压到了 C:\Users\Admin\Downloads\SMPL_python_v.1.1.0\
#    （如果路径不同，替换成你的实际路径）
Copy-Item "C:\Users\Admin\Downloads\SMPL_python_v.1.1.0\smpl\models\basicModel_neutral_lbs_10_207_0_v1.1.0.pkl" data\smpl\SMPL_NEUTRAL.pkl
Copy-Item "C:\Users\Admin\Downloads\SMPL_python_v.1.1.0\smpl\models\basicModel_m_lbs_10_207_0_v1.1.0.pkl"        data\smpl\SMPL_MALE.pkl
Copy-Item "C:\Users\Admin\Downloads\SMPL_python_v.1.1.0\smpl\models\basicModel_f_lbs_10_207_0_v1.1.0.pkl"        data\smpl\SMPL_FEMALE.pkl# 3) 核对
dir data\smpl

看到三个文件就 OK（注意：一定是 .pkl 文件本体，不要放 zip，也不要出现 .pkl.pkl 的双扩展名）。

（3）总结

问题还是太多了，这也是最折磨人地方，准备再分开写吧。