配置 human_pose_estimation_demo 的开发环境

本文主要是介绍配置 human_pose_estimation_demo 的开发环境，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

配置 human_pose_estimation 的开发环境

主要讲述如何在 VS2017 IDE 里面配置 OpenIVNO 的演示案例 human_pose_estimation_demo 开发环境。

1. 开发环境说明

系统版本：windows 10
OpenVINO 版本：2020 1
IDE ：VS2017

2. 创建项目

打开 VS017 ，新建项目，在新建项目时选择空项目
然后将 OpenVINO human_pose_estimation_demo 文件夹下面的 include 和 src 文件夹以及 main.cpp 复制到新建项目目录下
然后将复制过来的文件分别添加到项目的头文件和源文件
此时运行 main.cpp 文件，会发现存在许多错误，下一步我们就是需要进行一系列的配置来消除这些错误。

3. VS2017 配置

这里主要在 VS2017 里面配置 包含目录 ，库目录 以及链接器输入。

3.1 配置包含目录

单击视图，点击其他窗口，在点击属性管理器
完成之后，我们就可以看到属性管理器了，然后在属性管理器里面点击 Debug | x64 ，另外将调试也设置为 Debug x64 。

接下来我们就在 VC++ 包含目录添加一下内容（具体还是要看自己的电脑文件夹，此仅供参考）：

C:\Users\LWL\Documents\Intel\OpenVINO\omz_demos_build\thirdparty
C:\IntelSWTools\openvino_2020.1.033\deployment_tools\open_model_zoo\demos\common
C:\IntelSWTools\openvino_2020.1.033\deployment_tools\inference_engine\samples\cpp\common
E:\human_pose_estimation\human_pose_estimation\include
C:\IntelSWTools\openvino_2020.1.033\deployment_tools\inference_engine\include
C:\Users\LWL\Documents\Intel\OpenVINO\omz_demos_build\thirdparty\gflags\include
C:\IntelSWTools\openvino_2020.1.033\opencv\include

如果出现这个错误
请在属性页面，点击 C/C++ ，再点击命令行，然后在里面添加 /D _CRT_SECURE_NO_WARNINGS ，最后点击确定即可。
到此为止，我们的包含目录配置完成。

3.2 配置库目录

在 VC++ 库目录添加以下内容：

C:\Users\LWL\Documents\Intel\OpenVINO\omz_demos_build\intel64\Debug
C:\IntelSWTools\openvino_2020.1.033\deployment_tools\inference_engine\lib\intel64\Debug
C:\IntelSWTools\openvino_2020.1.033\opencv\lib

3.3 配置链接器输入

在链接器->输入里面添加以下内容

opencv_calib3d420d.lib
opencv_core420d.lib
opencv_dnn420d.lib
opencv_features2d420d.lib
opencv_flann420d.lib
opencv_gapi420d.lib
opencv_highgui420d.lib
opencv_imgcodecs420d.lib
opencv_imgproc420d.lib
opencv_ml420d.lib
opencv_objdetect420d.lib
opencv_photo420d.lib
opencv_stitching420d.lib
opencv_video420d.lib
opencv_videoio420d.lib
inference_engine_c_apid.lib
inference_engine_nn_builderd.lib
inference_engined.lib
monitors.lib
gflags_nothreads_static.lib
pdh.lib
shlwapi.lib
kernel32.lib
user32.lib
gdi32.lib
winspool.lib
shell32.lib
ole32.lib
oleaut32.lib
uuid.lib
comdlg32.lib
advapi32.lib

4 配置环境变量

最后一步就是添加环境变量了。我们需要在环境变量添加以下内容：

C:\IntelSWTools\openvino_2020.1.033\opencv\bin
C:\Users\LWL\Documents\Intel\OpenVINO\omz_demos_build\intel64\Debug
C:\Users\LWL\Documents\Intel\OpenVINO\omz_demos_build\intel64\Release
C:\IntelSWTools\openvino_2020.1.033\deployment_tools\inference_engine\bin\intel64\Debug
C:\IntelSWTools\openvino_2020.1.033\deployment_tools\inference_engine\bin\intel64\Release
C:\IntelSWTools\openvino_2020.1.033\deployment_tools\inference_engine\external\tbb\bin
C:\IntelSWTools\openvino_2020.1.033\deployment_tools\ngraph\lib

环境变量配置完成之后，我们就可以去运行程序了。

5.运行 human_pose_estimation

由于在运行 human_pose_estimation 需要输入参数，所以我们需要添加命令行参数
在 Debug 属性页面，点击调试，点击命令参数

在里面添加

-i C:\Users\LWL\Desktop\sample-videos-master\classroom.mp4 -m C:\Users\LWL\Desktop\human-pose-estimation-0001.xml -d CPU

其中 -i 参数默认为 cam，使用摄像头作为输入。也可以在 -i 后面加视频文件路径，使用视频输入。
-m 参数为模型文件下的 xml 文件。
-d 参数为使用执行的设备，这里使用 CPU 来执行。
如果不知道怎么下载模型，请参考文章：OpenVINO 学习笔记（3）：执行 OpenVINO Demos
运行结果（注意要以管理员身份运行）