TensorFlow 2.0姿態估計快速入門

這是有關如何在Linux上安裝、設置和測試 OpenPose的Tensorflow 2.0實現的快速入門教程。要進行測試請安裝Anaconda / Miniconda（Miciconda3）。

步驟1：創建一個新的虛擬環境

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

步驟2：激活您的虛擬環境

<code>conda activate AIMachine/<code>

步驟3：安裝Python

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

步驟4：安裝最新版本的Tensorflow

<code>conda install tensorflow/<code>

步驟5：創建一個新的工作目錄並進入該文件夾。

<code>mkdir myWorkspace
cd myWorkspace/<code>

步驟6：克隆姿態估計庫

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

步驟7：進入文件夾並安裝需求

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

步驟8：安裝 SWIG

<code>conda install swig/<code>

第9步：構建用於後期處理的C ++庫

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

步驟10：安裝OpenCV

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

步驟11：安裝 tf-slim 庫

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

第12步：下載Tensorflow圖形文件（pb文件）

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

步驟13：進行快速測試

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

第14步：運行網絡攝像頭測試

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

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關鍵字: Python Bash 測試