根据下面三个链接的信息是可以清楚的成功安装CPU版本的openpose的。GPU的我没尝试目前，不过网上也有很多教程。
环境：
- windows 11 64bit；
- Visual Studio 2019 Community
- PyCharm 2021.3 Community
安装链接：
windows11下编译openpose并通过pyCharm调用
问题：
cmake配置出现No CMAKE_CXX_COMPILER could be found问题解决
当时也是出了这个问题，然后看了很多帖子，比如Visual Studio的安装路径不能有中文，然后还可能是Cmake版本问题，还有就是清除cmake缓存。
最终解决：
Visual Studio安装的时候需要装上C++选项，然后我应该是SDK版本问题，我刚开始没管，以为系统有，后面我修改了一下SDK，就是在intsaller里面多装了一个SDK11，后面就好了。反正多分析一下，多想一下，就很好解决了。
通过openpose得到关键点：
后面通过openpose，设置参数等得到人体关键点，然后需要注意的是参数的设置。
首先我们需要搭建我们所需要的模型，这样可以方便使用以及调用。
链接：
openpose环境搭建（详细教程CPU/GPU）windows 10+python 3.7+CUDA 11.6+VS2022
除了这一个外，上面三个链接里面也有相关内容。
搭建好之后，就可以根据代码进行测试了。
#-*- codeing = utf-8 -*-
#@Time ： 2022/12/12 11:49
#@Author : Tom
#@File : openposetestdemo.py
#@Software : PyCharm
import os
import sys
import cv2
from sys import platform
import argparse
# get absolute path
dir_path = os.path.dirname(os.path.realpath(__file__))
# get bin directory
os.environ['PATH'] = os.environ['PATH'] + ';' + dir_path + '/bin;'
import pyopenpose as op
print(op)
print("成功引入pyopenpose")
parser = argparse.ArgumentParser()
# 测试图片的路径要改一下，自己修改
parser.add_argument("--image_path",
default="image/000003_0.jpg",
help="Process an image. Read all standard formats (jpg, png, bmp, etc.).")
args = parser.parse_known_args()
# Custom Params (refer to include/openpose/flags.hpp for more parameters)
params = dict()
params["model_folder"] = "models/"
# Add others in path?
for i in range(0, len(args[1])):
curr_item = args[1][i]
if i != len(args[1])-1: next_item = args[1][i+1]
else: next_item = "1"
if "--" in curr_item and "--" in next_item:
key = curr_item.replace('-','')
if key not in params: params[key] = "1"
elif "--" in curr_item and "--" not in next_item:
key = curr_item.replace('-','')
if key not in params: params[key] = next_item
# Construct it from system arguments
# op.init_argv(args[1])
# oppython = op.OpenposePython()
# 修改参数
# 修改分辨率，可以降低对显存的占用 （16的倍数）
params["net_resolution"] = "256x192"
params["write_json"] = "jsonPose"
# get 18 points
params["model_pose"] = "COCO"
# Starting OpenPose
opWrapper = op.WrapperPython()
opWrapper.configure(params)
opWrapper.start()
# Process Image
datum = op.Datum()
# get image input ndarray
imageToProcess = cv2.imread(args[0].image_path)
datum.cvInputData = imageToProcess
opWrapper.emplaceAndPop(op.VectorDatum([datum]))
keypoints = datum.poseKeypoints
# print(keypoints.shape[1])
# Display Image
print("Total %d posekeypoints" % (keypoints.shape[1]))
print(" Body keypoints: \n" + str(datum.poseKeypoints))
cv2.imshow("OpenPose 1.7.0 - Tutorial Python API", datum.cvOutputData)
cv2.waitKey(0)
这里面的代码最好是看一下，看一下之后再对图片路径以及参数进行设置，就能得到我们想要的。我需要的是得到18个关键点，模型设置为COCO即可。
关于参数不懂得可以自行搜索一下：
目前的使用也就是到这了。