OpenPose环境搭建详细教程（CPU/GPU）适用于Windows 10、Python 3.7、CUDA 11.6、Visual Studio 2022

一、OpenPose简介
OpenPose是一个用于实时多人关键点检测的开源库，广泛应用于人体姿态估计和行为分析领域。通过本教程，您将学会如何在Windows 10系统上搭建OpenPose环境，并了解如何在CPU和GPU上运行OpenPose。
二、准备工作

1. 安装Windows 10操作系统，并确保系统更新至最新版本。
2. 安装Python 3.7，并确保添加到系统环境变量中。
3. 安装Visual Studio 2022，用于编译OpenPose的依赖库。
4. 根据您的需求选择安装CUDA 11.6（用于GPU运算）或仅使用CPU进行运算。
   三、安装OpenPose
5. 打开命令提示符（cmd）或PowerShell，并激活Python虚拟环境（可选）。
6. 安装OpenPose依赖库，运行以下命令：

   pip install numpy opencv-python pygame pillow matplotlib

7. 克隆OpenPose GitHub仓库到本地：

   git clone https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose.git

8. 进入OpenPose目录，并安装依赖项：

   cd openpose
   pip install -r requirements.txt

9. （仅GPU版本）安装CUDA依赖项：

   cd ..
   cv_contrib_install_deps -d /path/to/opencv/build -cu_version=11.6 -cudnn_version=8.1.0 -build_type=Release -parallel --build_dnn=ON --use_openmp=OFF --cmake_extra_flags="-DOPENCV_GENERATE_PKGCONFIG=TRUE" -python37 -py37-pip37 -p37venv -pip37 --install --build_opencv --build_dnn --build_python --build_pip --build_venv --build_wheel --wheel_dir=/path/to/opencv/dist --pip_dir=/path/to/opencv/dist/bin --venv_dir=/path/to/opencv/dist/env --python_dir=/path/to/opencv/dist/bin/python3.7 --pip_executables=pip --venv_executables=python,pip --build_type=Release --parallel --with_tests --with_contrib --with_cuda --with_dnn --with_perf_tests --with_samples --with_doc --with_videoio

   注意：上述命令中的/path/to/opencv/build和/path/to/opencv/dist需要替换为您自己的路径。
10. （仅GPU版本）编译OpenPose的C++代码：

    cmake -DBUILD_PYTHON=ON -DWITH_CUDA=ON -DCMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -G "Visual Studio 19 2019" ..
    msbuild OpenPose.sln /p:Configuration=Release /maxcpucount /t:Rebuild /p:Platform=x64 /m /flp:v=detailed;Append;LogFile=OpenPoseRebuild.log /flp:v=diag;Append;LogFile=OpenPoseDetails.log

    注意：如果您使用的是Visual Studio 2022，请将Visual Studio 19 2019替换为Visual Studio 2022。
11. （仅GPU版本）编译完成后，在OpenPose目录下运行以下命令以生成Python模块：
    ```shell
    bin\openpose-genpyd -o src\python\openpose\ build\Release\openpose.pyd build\Release\cvdnn.pyd build\Release\pybind11.pyd build\Release\dlib.pyd build\Release\face-recognition-models\dlib\frcnn-dlibface-