TensorFlow 2.0姿态估计快速入门

这是有关如何在Linux上安装、设置和测试 OpenPose的Tensorflow 2.0实现的快速入门教程。要进行测试请安装Anaconda / Miniconda（Miciconda3）。

步骤1：创建一个新的虚拟环境

<code>conda create — name AIMachine/<code>

步骤2：激活您的虚拟环境

<code>conda activate AIMachine/<code>

步骤3：安装Python

<code>conda install python==3.7.6/<code>

步骤4：安装最新版本的Tensorflow

<code>conda install tensorflow/<code>

步骤5：创建一个新的工作目录并进入该文件夹。

<code>mkdir myWorkspace
cd myWorkspace/<code>

步骤6：克隆姿态估计库

<code>git clone https://github.com/gsethi2409/tf-pose-estimation.git/<code>

步骤7：进入文件夹并安装需求

<code>cd tf-pose-estimation
pip install -r requirements.txt/<code>

步骤8：安装 SWIG

<code>conda install swig/<code>

第9步：构建用于后期处理的C ++库

<code>cd tf_pose/pafprocess
swig -python -c++ pafprocess.i && python3 setup.py build_ext --inplace/<code>

步骤10：安装OpenCV

<code>pip install opencv-python/<code>

步骤11：安装 tf-slim 库

<code>pip install git+https://github.com/adrianc-a/tf-slim.git@remove_contrib/<code>

第12步：下载Tensorflow图形文件（pb文件）

<code>cd models/graph/cmu
bash download.sh
cd ../../../<code>

步骤13：进行快速测试

<code>python run.py --model=mobilenet_thin --resize=432x368 --image=./images/p1.jpg/<code>

第14步：运行网络摄像头测试

<code>python run_webcam.py --model=mobilenet_thin --resize=432x368 --camera=0/<code>

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關鍵字: Python Bash 测试