映像や画像からその中に映っている人物の姿勢を推定し、データ化することができるライブラリです。映像はファイル以外にもWebカメラ(1台でも!)からもリアルタイムに解析することが可能です。ビルドできるようにする方法を紹介いたします。2017は導入済みとします)インストールに関してプライマリに参考すべきURLを記しておきます。https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose/blob/master/doc/installation.mdCUDAのインストールnVidia製のビデオカードを持っているならCUDAと呼ばれる仕組みを利用することでGPUによる並列計算を利用することができます。いうか、これがなければおそらく話にならないでしょう。いう組み合わせを前提としているので、それ以外の組み合わせだと、インストールで苦労する可能性があります。新しいものを導入することで更なる速度向上が見込まれますが、まずはビルドできてからチャレンジするべきでしょう。入手https://developer.nvidia.com/cuda-80-ga2-download-archive上記よりOSにあわせたものを入手し、インストールしてください。入手CuDNNを入手するためには、nVidiaのdeveloper登録(無料)が必要です。入手しインストールしてください。cuda8.0をインストールしたフォルダにcudaフォルダ以下をそのまま展開します。デフォルトでは下記になると思います。2015だったので、関連モジュールは2017のライブラリに対応していないことがあります。2017で2015のツールセットが使えるようにコンポーネントを導入します。立ち上げ、「ツール>ツールと機能を取得」を開きます。ツールセット」を導入してください。3.5」を導入してください。CMakeによるOpenPoseのビルド環境構築OpenPoseソースの入手と配置OpenPoseのGitHubを開き、ZIPファイルを入手します(勿論、gitから直接でも構いません)。展開したとして、話を進めます。インストールOpenPoseのビルド環境を自動生成するためのツールとしてにCMakeをインストールします。インストールしましたが、より新しいものでも問題はないと思います。古いものがインストールされているならアンインストールしてからの方が良いでしょう。CMakeによるビルド環境の構築CMakeを開き、ソースコードの場所とビルド環境を構築する場所を指定します。ここでは、それぞれ12D:/development/openposeD:/development/openpose/build_windowsとして、「Configure」を押します。ビルド環境を構築する場所が存在しない場合は、許諾ウィンドウが出るので「Yes」を押してください。開発環境を指定します。ところに「v140」と追記してください。これがないと、Configureはうまくいかない場合があります。「Finish」を押すと、必要な環境変数の生成や必要なファイルのダウンロードが始まります。数分はかかると思います。あるZIPファイルを消去してやり直してください。done」が出て、変数内容に特に怪しいところがなければ次に進みます。チェックのついていない項目を入れたい場合はチェックして再度「Configure」を押してください。その際はエラーがわかりやすいように一つ一つやることをお勧めします。ソリューションが開かれます。-write_json=”d:\output”)がうまく働かず、オプションで指定した値が反映されません。したがって、Release構成でビルドしましょう。うまくビルドできたら、IDE上から開始することができます。生成した実行ファイル(.exe)から起動したいとき生成した実行ファイル(.exe)から起動するときは、外部ファイル(DLL等)が必要なのでパスを通すか同じディレクトリに持ってくる必要があります。実際に必要なのは下記になります。ここに集めるのが一番簡単でしょう。modelsフォルダごとコピーしてください。コメントをキャンセルメールアドレスが公開されることはありません。ThemeCountry。