OpenCV自带dnn的Example研究（4）— openpose
这个博客系列，简单来说，今天我们就是要研究
6个文件，看看在最新的OpenCV中，它们是如何发挥作用的。
在配置使用的过程中，需要注意使用较高版本的VS避免编译器兼容问题；由于DNN程序的运行依赖于训练成功的模型，因此需要预先下载准备；此外如果出现各种报错，需要对症下药。
此外，由于需要使用common.hpp文件，所以需要引入dnn目录到include中
用到的数据集都放在：
链接：https://pan.baidu.com/s/1WPoXU3VodErPHZo6Yc21xA
提取码：01no
如果你没找到，那一定是我忘了。
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有了前面的基础，现在我们实现openpose应该是比较有把握的，浏览代码，能够发现这几行代码可以根据pretrained的caffemodel不同，实现不同的处理效果。
这里隐约地体现出dnn模块插件的特性，所需要注意的是还必须根据不同模型采取不同配置：
这肯定是项目的难点。
原代码写的不是太好，在这几个地方都没有参数的判空操作。根据注释，应该这样写调用参数。
看看这个能否识别出来
一口气，一次性将调试参数写对：
--model
=e
:
/
template
/pose_iter_440000.caffemodel
--proto
=e
:
/
template
/openpose_pose_coco.prototxt
--image
=e
:
/
template
/whatisyourname.jpeg
--dataset
=COCO
感觉很奇怪呀，不过我对openpose这块不是很熟悉，换一张正面的图。
正正规规的。
这个就很正，不过速度堪忧。
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