金子邦彦研究室人工知能Ubuntu で動く人工知能関係 Pythonアプリケーション,オープンソースソフトウエアOpenPose, Caffe GPU版,CPU版のビルドとインストール(ソースコードを使用)(Ubuntu 上)

OpenPose, Caffe GPU版,CPU版のビルドとインストール(ソースコードを使用)(Ubuntu 上)

OpenPose は AI による姿勢,手,足,表情の認識ソフトウェア.Pythonインタフェースもある.

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

ライセンス: 「ACADEMIC OR NON-PROFIT ORGANIZATION NONCOMMERCIAL RESEARCH USE ONLY」 https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose/blob/master/LICENSE のように定められているので,利用者側で確認すること.

このページでは,Ubuntu での,OpenPose のインストール手順などをスクリーンショット等で説明する.

※ OpenPose のビルドでは cmake が必要になる.Ubuntu 18.04 に付属の cmake ではバージョンが低く適合しないので,cmake をソースコードからビルドしてインストールする手順を案内している

サイト内の関連ページ】:

先人に感謝.

前準備

Ubuntu のシステム更新

UbuntuUbuntu で OS のシステム更新を行うときは, 端末で,次のコマンドを実行する.

UbuntuUbuntu のインストールは別ページ »で説明

sudo apt -y update
sudo apt -yV upgrade
sudo /sbin/shutdown -r now

Git のインストール(Ubuntu 上)

端末で,次のコマンドを実行する.

sudo apt -y update
sudo apt -y install git

cmake 最新版のインストール(Ubuntu 上)

端末で,次のコマンドを実行する.

sudo apt -y update
sudo apt -y install build-essential
# cmake には curl, zlib が必要
sudo apt -y install zlib1g-dev libcurl4-gnutls-dev
cd /tmp
git clone https://github.com/Kitware/CMake.git
cd CMake
./configure --system-curl --system-zlib
make
sudo make install

C/C++ コンパイラー,make,パッケージツールのインストール(Ubuntu 上)

インストールするには,端末で,次のコマンドを実行する.

sudo apt -y install build-essential gcc g++ make libtool texinfo dpkg-dev pkg-config

Python3 開発用ファイル,pip, setuptools, venv のインストール(Ubuntu 上)

Python のインストールは行わない(Ubuntu のシステム Python を用いる.)

Python, pip のコマンドでの起動のまとめ.

Ubuntu のシステム Python を用いるとき, python, pip は,次のコマンドで起動できる.

Ubuntu での Python 開発環境(JupyterLab, spyder, nteract)のインストール: 別ページ »で説明している.

Python3 開発用ファイル,pip, setuptools, venv のインストール

端末で,次のコマンドを実行する.

sudo apt -y update
sudo apt -y install python-is-python3 python3-dev python-dev-is-python3 python3-pip python3-setuptools python3-venv build-essential

NVIDIA ドライバ,NVIDIA CUDA ツールキット 11.7, NVIDIA cuDNN v8.4.1 のインストールのインストール(Ubuntu 上)

Ubuntu での NVIDIA ドライバ,NVIDIA CUDA ツールキット 11.7, NVIDIA cuDNN v8.4.1 のインストール: 別ページ »で説明している.

OpenCV のインストール

端末で,次のコマンドを実行する.

sudo apt -y update
sudo apt -y install libopencv-dev

Intel Performance ライブラリのインストール

Intel Performance ライブラリを使いたいときは,インストールしておく (必ずしもインストールする必要はない)

Inter Performance ライブラリのインストールは,別ページ »で説明している.

OpenPose, Caffe のビルドとインストール

  1. NVIDIA グラフィックス・カードの確認

    CUDA 対応の GPU であるかを確認のため, 端末で,次のコマンドを実行する.

    (表示が空になるときは,NVIDIAのグラフィックス・カードが無い可能性がある).

    lspci | grep -i nvidia | grep VGA
    

    [image]

    NVIDIA グラフィックス・カードがある場合に限り, NVIDIA CUDA ツールキットNVIDIA cuDNN のインストールを行う.

  2. OpenPose, Caffe のビルドとインストール

    端末で,次のコマンドを実行する.

    GPU 版をインストールしたい場合

    /usr/local/cuda」のところは,NVIDIA CUDA ツールキット をインストールしたディレクトリに読み替えること.

    ※ NVIDIA ドライバ (https://www.nvidia.com/download/index.aspx), NVIDIA CUDA ツールキット 11.0,NVIDIA cuDNN v8.0.5 のインストール: 別ページ »で説明している.

    Intel MKL を使いたいときは「-DUSE_MKL=OFF」を「-DUSE_MKL=ON」に変える.このとき, 「/opt/intel/compilers_and_libraries/linux/mkl/include/mkl」のところは,Intel MKL の mkl.h があるディレクトリに読み替えること.Intel MKL のインストールのインストールは,別ページ »で説明している.

      sudo apt -y install libopencv-dev libhdf5-dev libboost-dev libboost-filesystem-dev libboost-system-dev libboost-thread-dev libboost-regex-dev libatlas-base-dev libprotobuf-dev protobuf-compiler protobuf-c-compiler libgoogle-glog-dev libleveldb-dev liblmdb-dev 
      sudo rm -rf /usr/local/openpose
      sudo mkdir /usr/local/openpose
      sudo chmod 755 /usr/local/openpose
      sudo chown -R ${USER} /usr/local/openpose
      cd /usr/local
      sudo git clone --recursive https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose
      sudo chown -R ${USER} /usr/local/openpose
      cd /usr/local/openpose
      sudo rm -f CMakeCache.txt
      CUDA_PATH="/usr/local/cuda" CFLAGS="-I/usr/local/cuda/include -I/opt/intel/compilers_and_libraries/linux/mkl/include" LDFLAGS="-L/usr/local/cuda/lib64" \
      cmake -DDOWNLOAD_BODY_COCO_MODEL=ON \
      -DBUILD_EXAMPLES=ON \
      -DINSTRUCTION_SET=AVX2 \
      -DUSE_MKL=OFF \
      -DBUILD_CAFFE=ON \
      -DBUILD_PYTHON=ON \
      -DGPU_MODE=CUDA \
      -DCUDNN_INCLUDE=/usr/local/cuda/include \
      -DCUDNN_LIBRARY=/usr/lib/x86_64-linux-gnu .
      CUDA_PATH="/usr/local/cuda" CFLAGS="-I/usr/local/cuda/include -I/opt/intel/compilers_and_libraries/linux/mkl/include" LDFLAGS="-L/usr/local/cuda/lib64" sudo make -k 
      sudo make -k install
    

    CPU 版をインストールしたい場合

    Intel MKL を使いたいときは「-DUSE_MKL=OFF」を「-DUSE_MKL=ON」に変える.このとき, 「/opt/intel/compilers_and_libraries/linux/mkl/include」のところは,Intel MKL の mkl.h があるディレクトリに読み替えること.Intel MKL のインストールのインストールは,別ページ »で説明している.

      sudo apt -y install libopencv-dev libhdf5-dev libboost-dev libboost-filesystem-dev libboost-system-dev libboost-thread-dev libboost-regex-dev libatlas-base-dev libprotobuf-dev protobuf-compiler protobuf-c-compiler libgoogle-glog-dev
      sudo rm -rf /usr/local/openpose
      sudo mkdir /usr/local/openpose
      sudo chmod 755 /usr/local/openpose
      sudo chown -R ${USER} /usr/local/openpose
      cd /usr/local
      git clone https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose
      sudo chown -R ${USER} /usr/local/openpose
      cd /usr/local/openpose
      sudo rm -f CMakeCache.txt
      CFLAGS="-I/opt/intel/compilers_and_libraries/linux/mkl/include" cmake -DDOWNLOAD_BODY_COCO_MODEL=ON \
      -DBUILD_EXAMPLES=ON \
      -DINSTRUCTION_SET=AVX2 \
      -DUSE_MKL=OFF \
      -DBUILD_CAFFE=ON \
      -DBUILD_PYTHON=ON \
      -DGPU_MODE=CPU_ONLY .
      CFLAGS="-I/opt/intel/compilers_and_libraries/linux/mkl/include" make -k
      sudo make -k install
    
  3. モデルのダウンロード
    cd /usr/local/openpose/models
    sudo bash /usr/local/openpose/models/getModels.sh
    
  4. 動作確認
    cd /usr/local/openpose
    ./examples/openpose/openpose.bin --video ./examples/media/video.avi
    
  5. .bin ファイルを /usr/local/bin 下にコピー
    cd /usr/local/openpose
    sudo make -k install
    cd /usr/local/openpose/examples
    sudo chmod 755 */*.bin
    sudo cp */*.bin /usr/local/bin/
    sudo /sbin/ldconfig