（一）AlphaPose
1.项目介绍
项目GitHub地址：GitHub - Amanbhandula/AlphaPose: AlphaPose Implementation in Pytorch along with the pre-trained wights
注：这只是AlphaPose项目的简化版本，原版地址为：GitHub - MVIG-SJTU/AlphaPose: Real-Time and Accurate Full-Body Multi-Person Pose Estimation&Tracking System，这里以简化版本为例说明。
背景：本机操作系统为win 10，通过win 10上的pycharm远程连接Linux服务器运行该项目。由于本机上没有摄像头，所以只测试了图片和视频，没有测试摄像头（如果想测试摄像头可以参考文末视频）。
2.环境介绍
（1）cuda 10.2（参考视频推荐10.1）
查看cuda版本：
import torch print(torch.version.cuda)
（2）cudnn 7.6.5（参考视频推荐7.6）
查看cudnn版本：
import torch print(torch.backends.cudnn.version()) # 输出7605对应版本为7.6.5
（3）pytorch （参考视频推荐cuda 10.1对应的版本，选定了pytorch版本（4）和（5）也就安装好了）
（4）torch 1.10.0 （参考视频推荐1.7.1）
查看torch版本：
import torch torch.__version__ # 注意这里是双下划线
（5）torchvision 0.11.1 （参考视频推荐0.8.2）
查看torchvision版本：
import torchvision torchvision.__version__ # 注意这里是双下划线
结果如图1所示：
图1
（6）python 3.8
3.pycharm配置AlphaPose环境
参考：https://blog.csdn.net/weixin_42419611/article/details/115797628
4.下载模型
参考文末视频链接P13
5.依赖项
可以直接用pip命令运行requirements.txt文件来安装依赖项，但是不知道为什么我的pip命令运行不起来，只能手动下载requirements.txt中的包（手动下载方法如下），然后再通过Xftp拉到Linux服务器上，放到/data/z*y/anacoda3/envs/NewPytorch/lib/python3.8/site-packages目录下即可（这个目录在之后用到很多次，主要是包的问题）。但是要注意！把下载好的包解压缩后拉到Linux服务器时，要将名字改为和requirements.txt文件中的名字一样，否则运行的时候还会找不到包。
手动下载依赖项的两种方法：
（1）在这个地址下载所需要的包：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/pypi/web/simple/
下载时，在上面这个链接后面直接添加所需要的包名，如要下载visdom这个包：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/pypi/web/simple/visdom
（2）在GitHub中查找要下载的包名进行下载
附：使用pip时所报的错误，即使按照网上所说换成如下豆瓣源也不行
pip install visdom -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com
Looking in indexes: http://pypi.douban.com/simple/
WARNING: Retrying (Retry(total=4, connect=None, read=None, redirect=None, status=None)) after connection broken by 'NewConnectionError('<pip._vendor.urllib3.connection.HTTPConnection object at 0x7f46159fcac0>: Failed to establish a new connection: [Errno -2] 未知的名称或服务')': /simple/visdom/
total一直从4到0，运行不成功。
6.问题及解决
（1）问题：
from scipy.__config__ import show as show_config
ModuleNotFoundError: No module named 'scipy.__config__'
原因：scipy和numpy版本不兼容，scipy版本太高，没有scipy.__config_（可以去Linux服务器中/data/z*y/anacoda3/envs/NewPytorch/lib/python3.8/site-packages目录下看看scipy文件夹中是否有这个文件）
解决：降低scipy版本（我这里下载的是1.3.2），重新手动下载。
另外，可以通过pip show numpy查看numpy版本，我这里是1.21.2。
（2）问题：AttributeError: module 'cv2' has no attribute 'VideoWriter_fourcc'
原因：opencv3.0中才有这个函数
解决：删除之前的opencv包，重新手动下载opencv_contrib_python-3.4.11.39-cp38-cp38-manylinux2014_x86_64.whl和opencv_python-3.4.11.39-cp38-cp38-manylinux2014_x86_64.whl
（3）问题：AssertionError: Cannot capture source
原因：没有找到源
解决：在README.txt中找到这一行参数（图2）复制到指定位置（图4中所示位置）即可。
图2
注：A、如果是测试视频，复制图2中这行参数；如果测试图片，复制图2中上面那一行参数。
B、如果是测试视频，${path to video}改为测试视频所在的目录（要绝对路径，否则会出问题），具体到视频的名字；如果测试图片，${img_directory}改为测试图片所在的目录（这里不用绝对路径，/examples/demo即可），而不用具体到图片名字（因为将其当作list处理了）。
C、不管是测试视频还是图片，后面的--outdir之后的路径都要改为绝对路径，否则最后处理之后的图片不能被保存。
打开Edit Configuarions，如图3所示。
图3
将图2中复制的参数粘贴到图4位置即可。
图4
注：A、如果测试图片，左侧选中demo；如果测试视频，左侧选中video_demo。
B、测试视频--video /data/z**y/PoseEstimation/AlphaPose/examples/testvideo/1.mp4 --outdir examples/resvideo/ --save_video --sp
测试图片--indir examples/demo --outdir /data/z**y/PoseEstimation/AlphaPose/examples/resimg --save_img --vis --sp
（4）问题：测试图片时，
data_loader = ImageLoader(im_names, batchSize=args.detbatch, format='yolo').start()
NameError: name 'im_names' is not defined
具体如图5所示：
图5
原因：无法获取输入图像的名字，可能参数没有配置好
解决：如图4所示。
（5）问题：TypeError: 'module' object is not callable
定位到demo.py第72行：im_names_desc =tqdm(range(data_len))
原因：https://blog.csdn.net/coding_zhang/article/details/89403135
解决：将该行改为：im_names_desc = tqdm.tqdm(range(data_len))
（6）问题：[W CudaIPCTypes.cpp:15] Producer process has been terminated before all shared CUDA tensors released. See Note [Sharing CUDA tensors]
具体如图6所示：
图6
解决：图4中的parameter最后要加上--sp，单线程。
（7）问题：最后没有报错，但是也没有生成处理之后的图片或者视频，或者是运行后的图像或视频未被保存。
原因：A、保存路径不是绝对路径
B、没有指定要保存图片或视频
C、测试图像时，参数没有加--vis，所以图像无法实时显示；测试视频时，视频本身就无法实时显示，只能通过保存的文件查看。
解决：A、参考问题（3）的注
B、图4中的parameter最后要加上--save_img（保存图像）或者--save_video（保存视频）
C、测试图像时，图4中的parameter最后要加上--vis（图像可见）
如果还未解决，见问题（8）。
另外，可以参考opt.py文件，里面对参数都有详细说明，如图7所示。
图7
（8）问题：qt.qpa.xcb: could not connect to display
具体如图8所示：
图8
原因：处理之后的图片无法显示。配置XManager 11+XShell 7即可。
解决：配置DISPLAY变量（先查看本机的DISPLAY变量，只能通过XShell输入echo $DISPLAY，不知道为什么在cmd中查不出来），运行之后，提示要下载Xmanager。
然后在pycharm中添加DISPLAY变量，方法参考该链接：https://blog.csdn.net/qq_34907927/article/details/116597908
Xmanager和pycharm配置参考：https://www.bbsmax.com/A/QV5Zyx3eJy/
（9）问题：测试视频时，AssertionError: Cannot capture source
原因：没找到源
解决：见问题（3）、注B
（10）问题：
qt.qpa.xcb: could not connect to display
qt.qpa.plugin: Could not load the Qt platform plugin "xcb" in "/data/z**y/anacoda3/envs/NewPytorch/lib/python3.8/site-packages/cv2/qt/plugins" even though it was found.
This application failed to start because no Qt platform plugin could be initialized. Reinstalling the application may fix this problem.
为了找到更详细的报错信息，
edit configuration输入环境变量QT_DEBUG_PLUGINS为1。
图9
详细错误：
QElfParser: '/data/z**y/anacoda3/envs/NewPytorch/bin/2to3-3.8' is not an ELF object"'/data/z**/anacoda3/envs/NewPytorch/bin/2to3-3.8' is not an ELF object"not a plugin
具体错误如图10所示：
图10
原因：A、edit configurations参数错误。最后是--save_video而不是--vis（和测试图片时不一样）。
B、edit configurations中DISPLAY参数错误，通过Xshell查找（查找方法参考问题（8））。
解决：A、见问题（3）、注B
B、修改edit configurations中DISPLAY参数的
（11）问题：Producer process has been terminated before all shared CUDA tensors released
原因：edit configurations参数没有指明单线程。
解决：最后加上--sp就可以了，完整见问题（3）、注B
（12）问题：图片清晰度以及图片一闪而过的问题。
解决：参考https://blog.csdn.net/Zhangrx_/article/article/details/107810537