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最近机器人的热度有点高，想着要做些应用技术储备，偶然的机会发现了OpenPose，就从它开始吧！OpenPose是由卡内基梅隆大学开发的开源实时多人姿态估计库。它基于深度学习算法，能精确识别图像或视频中的人体姿态，检测头部、手、肢体等关节点，还可实现 3D 姿态重建、面部表情和手势识别。其应用场景广泛，涵盖游戏、运动分析、手语翻译、安防监控、医疗康复等领域。

在一些展会上已经有这样的演示：架一台摄像机对着观众，实时识别真人动作，然后让机器人（灵巧手）同步模仿。挺有意思的吧！感觉OpenPose能够派上用场。

从Github拉取了源代码。查看官方文档，开篇就说Forget about the OpenPose code, just download the portable Windows binaries (or compile the code from source) and use the demo by following this tutorial! 呃，好吧，咱得听劝，先玩一玩它的Demo程序也好，对OpenPose的能力有个感性认识。

从这里下载已经编译好的Demo程序。如果你的电脑GPU强劲，建议下载openpose-1.7.0-binaries-win64-gpu-python3.7-flir-3d_recommended.zip；否则就下载CPU版吧：openpose-1.7.0-binaries-win64-cpu-python3.7-flir-3d.zip。下载完成后，本地解压，然后在控制台窗口进入到openpose目录，再运行如下命令：

bin\OpenPoseDemo.exe --video examples/media/video.avi

不出意外的话，意外出现了：

Error:

Caffe trained model file not found: models\pose/body_25/pose_iter_584000.caffemodel.

原来，机器学习模型是要单独下载的！运行Demo程序目录下models子目录里的getBaseModels.bat，结果还是失败！要到OpenPose源代码目录，运行models子目录里的getModels.bat，再将下载下来的模型文件拷贝到Demo程序目录下对应的models子目录。

再次运行上述命令行，就可以看到效果了：

只不过，运行速度“惊人”啊つ﹏⊂大概15秒刷新一帧。记录一下我的电脑配置：Intel第11代酷睿i5 CPU，2.4GHz 8核，16GB RAM，Intel集成显卡，Win10系统1809。做个对比测试：在另外一台配置较好（Intel第13代酷睿i9 CPU，2.2GHz 32核，16GB RAM，NVIDIA GeForce RTX 4060独立显卡，Win11系统23H2）的电脑上运行CPU版，性能没有明显改善，但运行GPU加速版情况就好了很多，帧率可以达到11fps。

这个Demo程序支持丰富的命令行参数，不仅能接受视频文件输入，也能直接从摄像头获取数据，甚至本地的静态图片文件也是可以的，如下：

bin\OpenPoseDemo.exe --image_dir examples/media/

还可以在命令行加参数--write_json，将检测到的关节点写入到一个JSON文件：

bin\OpenPoseDemo.exe --image_dir examples/media/ --write_json output_jsons/

以COCO_val2014_000000000428.jpg这个文件为例，其对应的输出文件为COCO_val2014_000000000428_keypoints.json，查看其内容可以发现，关节点存储在pose_keypoints_2d数组中，每3个数表示一个点（x, y, c），其中c表示confidence （置信度）。JSON格式的详细说明参见官方文档。

如果想输出脸部关节点，命令行加--face即可；如果想加上手掌，加--hand即可。其他的控制参数就不在此一一列举了，可以参考官方文档，挨个儿试一遍，有利于对OpenPose能力建立更加立体的认识。为后续研读OpenPose源代码打好基础 (ง •_•)ง

注：加上--hand参数后，CPU版本Demo无法运行，GPU版可以，但性能会急剧下降，帧率从11fps降到了0.4fps。