计算机设置：

• 这是我正在使用的笔记本电脑的链接：华硕ROG Zephyrus G14 14英寸笔记本电脑
• 它具有NVIDIA GeForce GTX 1650显卡。(这是一张像样的卡-对于我们的演示目的来说，它可以很好地工作)。
• 这是Windows桌面，我们需要在上面安装Linux。我在双引导模式下在上面安装了Ubuntu18.04。
• 由于Ubuntu使用NVIDIA显卡，如果我们不禁用英特尔显卡，Ubuntu安装将会卡住。使用此链接可获得有关Ubuntu安装的帮助。
• 安装Ubuntu后，我们需要为GPU安装最新的NVIDIA驱动程序。点击此链接。

安装Docker和NVIDIA Container Runtime：

我们需要一个特殊版本的Docker才能使用NVIDIA GPU。这称为NVIDIA Container Runtime，您可以按照此处的说明进行安装：https://docs.nvidia.com/datacenter/cloud-native/container-toolkit/install-guide.html#installing-on-ubuntu-and-debianhttps://docs.nvidia.com/datacenter/cloud-native/container-toolkit/install-guide.html#installing-on-ubuntu-and-debian

下载Openpose Dockerfile：

OpenPose Docker文件相当复杂。我最终创建了自己的Dockerfile，它可以做我想做的一切。这是基于https://hub.docker.com/r/cwaffles/openpose，的，但我添加了一些修复程序以确保它在我的机器上工作。https://hub.docker.com/r/cwaffles/openpose

git clone https://github.com/hmurari/openpose-docker.git

构建开放姿势Docker容器：

• 安装OpenCV(具有对NVIDIA的CUDA/CUDNN支持，安装包含所有非免费功能的OpenCV contrib文件)
• 安装OpenPose
• 为Openpose和OpenCV安装Python绑定
• 下载所需的CaffeModel
• 下载测试文件以测试身体姿势检测。

docker build -t openpose .

在启动Docker容器之前运行此命令。这将赋予Docker容器对主机资源(如Display)的完全访问权限。

sudo xhost +si:localuser:root

运行Docker容器

为了运行docker容器，我们需要授予它显示(以便屏幕上可以出现一个显示窗口)、Camera(假设网络摄像头枚举在/dev/Video0)的访问权限。还授予它使用主机IPC资源的访问权限。

sudo docker run --gpus all -e DISPLAY=$DISPLAY -v /tmp/.X11-unix/:/tmp/.X11-unix --ipc=host --device=/dev/video0:/dev/video0 -it openpose:latest /bin/bash

此示例从网络摄像头捕获帧，并从图像中检测身体姿势。在我的电脑上，这是一个健康的12-15fps运行。

$python3 body_from_camera.py