项目地址：

• https://github.com/ildoonet/tf-pose-estimation

GPU方式编译请安装环境

参考安装教程

项目附带数据资源

链接：链接：https://pan.baidu.com/s/138owJ3OXjnSAUigI4z5ZqA 提取码：e1k6

安装资源

models文件夹直接在tf-pose-estimation\覆盖下解压放置。

$ cd tf-pose-estimation
$ pip3 install -r requirements.txt

编译C++模块：

先安装swig，将swig设置到环境变量path中

$ cd tf-pose-estimation/tf_pose/pafprocess
$ swig -python -c++ pafprocess.i && python3 setup.py build_ext --inplace

测试：

单张图片测试

$ python run.py --model=mobilenet_thin --resize=432x368 --image=./images/p1.jpg

摄像机测试

$ python run_webcam.py --model=mobilenet_thin --resize=432x368 --camera=0