下载安装Visual Studio：

Visual Studio 2015下载地址：http://download.microsoft.com/download/B/4/8/B4870509-05CB-447C-878F-2F80E4CB464C/vs2015.com_chs.iso
注：安装Visual Studio一定要注意版本最好是2015~2017版本，不然有可能会出现兼容性的问题。

安装时，一定要将C++的模块全点上

下载CUDA、cuDNN以及安装：

我使用的显卡配置：NVIDIA GeForce RTX 2070
系统版本：Windows 10

下载CUDA

下载CUDA地址：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
如下图所示：

这里有CUDA的各个版本，我选择的CUDA v10版本，点击进入下面页面，选择和你计算机系统一致的版本，并下载到本地：

下载cuDNN

下载cuDNN地址：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download
注：没有账号需要注册账号，账号登录后，找到自己对应的CUDA版本

以CUDA v10为例：

点击箭头位置以后，选择Windows版本（自己所用的操作系统）

CUDA的安装

下载完成之后，进行CUDA v10的安装（我是直接一直点的，默认的安装）：

在CUDA安装完成后，将cuDNN压缩包CUDA文件夹下的文件解压到 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0目录下（如下图）：
cuDNN压缩包文件展示：

CUDA\v10.0目录：

oppenpose的相关文件准备

百度网盘下载文件

下面是我上传的openpose的仓库源码，以及相关模型、数据包以及文件使用说明的百度网盘地址：
百度网盘：https://pan.baidu.com/s/1XIx55z0RPzqJIlTmUhr2Ew
提取码： xn55

其他方法下载

如果你嫌网盘下载太慢的话，可使用下面的方法（也可以在GitHub上的CMU-Perceptual-Computing-Lab仓库下下载）：
打开此网站：https://gitee.com/zaizaihenmangdene/openpose 下载解压

打开openpose文件，看到下图的两个标记文件夹（注：build文件夹是我自己创的，后面会使用）

Models下的文件夹：

3rdparty\windows下的文件夹：

运行这些bat文件，它会下载相应的模型和其他需要的文件（注：一定要把这些要下载的东西下载下来）；如果你觉得下载慢的话，你可以将这些bat文件用记事本打开，复制下载网站地址在迅雷上下载。

这个时候你还要下载caffe（注：这个caffe和windows文件下的caffe不同）和pybind11这两个文件：
下面是我给的码云上的下载地址（也可以去CMU-Perceptual-Computing-Lab下的openpose仓库下去找相应文件夹下的文件）：
Caffe下载地址：https://gitee.com/zaizaihenmangdene/caffe
pybind11下载地址：https://gitee.com/zaizaihenmangdene/pybind11

下载安装Cmake和使用

安装Cmake

下载的地址：https://cmake.org/download/ 安装很简单我就不介绍了

Cmake的使用

安装好之后打开Cmake
选择openpose文件夹路径和build文件夹路径点击configure会弹出如下图的提示框，推荐使用Visual Studio 14 2015的，反正其他的我一运行就报错，下面是64位的（电脑是多少位的就选多少位的），最后点击Finish

运行之后，因为要用python的所以点上BUILD_PYTHON 然后再次点击configure运行

运行完之后，点击图中的Generate 当下面出现Generate done 后，点击Open Project跳转到Visual Studio页面

Visual Studio方案配置

在此页面将箭头位置改成Release

最后右键点击解决方案’OpenPose’ 会出现生成解决方案

在静静的等待完成过后，如果你很幸运没有错误出现，那么恭喜你应该是成功了；如果有错的话可能是下载的有些文件有问题，那么就重新在下载一遍吧。