pythonopencv安装教程

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pythonopencv安装教程

OpenVINO简介

OpenVINO 是Intel开源的一套基于计算机视觉模型的加速框架,可以让计算机视觉模型在cpu上获得十倍及以上的加速。

其包含四大模块：

(1) 推断引擎：加载模型、加速执行、异步与同步、多线程支持。

(2) 模型优化器：模型转换、   模型压缩、  32F/16F、   模型优化 。

(3) 预训练模型： 人脸检测、  行人检测、  车辆检测、   车牌识别、   道路分割、 姿态评估等等。

(4) 教程代码：C++版本、   python版本、   教程编译。

OpenVINO是集成opencv的可以快速构建视觉应用原型系统与解决方案的一个加速库。

可应用的系统：Windows  Linux  Mac

支持编程语言：C++  python

OpenVINO安装及配置

准备工作

需要预先安装好以下：

(1) 系统：Windows；

(2) VS2015 / VS2017及以上版本，且必须包含VC++部分；

(3) Cmake3.7及以上 ；

(4) Python3.6.5或python3.7及以上版本，且必须把路径放到环境变量下，安装过程注意勾选：Add Python3.7 to PATH。

OpenVINO安装

「第一步」 ：下载OpenVINO，通过官方网站下载     并选择对应的系统，需要在官网注册账号。

在此尽量选择：“Full Package”

下载完成

「第二步」：首先以管理员身份将安装文件Extract 到指定目录(双击也可以)。

注：路径无所谓，可以任意设置，安装完成会自动删掉。

「第三步」：开始安装：

注：为了方便长期应用和软件管理，安装路径一定要和后面的统一，为了避免安装出错希望读者能和我的统一。最好不要用默认的目录。

1、开始安装：设置安装路径， 组件选择中除OpenVX以外的需要全选，也可以把OpenVX也选上，不过暂时没啥用。如果想自行选择安装，注意opencv一定要选上；

2、选择好后按照向导，点击“Next”开始安装；

3、安装完成后最好重启一下系统。

「第四步」：设置临时环境变量，

注：这种设置只是在当前cmd窗口有效，一旦关闭cmd就失效了，下次需要重复这样的操作。永久有效的方式是添加到环境变量Path(下面会介绍)。1、 按win+R键，打开cmd ，使用 “cd  C:\Intel\openvino_2019.1.148\bin” 命令，进入bin路径；

2、 设置临时环境变量，运行setupvars.bat批处理文件。(后面会设置永久环境变量)

运行demo 检测是否安装成功

1、 按win+R键，打开cmd ，使用 “cd  C:\Intel\openvino_2019.1.148\deployment_tools\demo” 命令，进入demo路径；

2、 运行demo_security_barrier_camera.bat批处理文件。出现车辆的图片则说明demo运行成功

配置Model Optimizer

OpenVINO支持Caffe, TensorFlow, MXNet, and ONNX，可以将它们训练的模型转化成IR格式供推理引擎使用。  ** IR格式模型的两个文件：

*.Xml：描述网络的拓扑结构

*.bin：包含权重和偏差的二进制数据

1、按win+R键，打开cmd ，进入 C:\Intel\openvino_2019.1.148\deployment_tools\model_optimizer\install_prerequisites 路径，执行install_prerequisites.bat批处理文件为支持的所有架构应用配置。

注意：

1、运行过程会自动安装TensorFlow及一些所需要的库，请保持网络畅通，耐心等待！

2、也可以单独配置你所需要的框架，按上述方式运行对应的批处理程序就OK

编译并运行演示程序

1、启动Windows命令行终端，进入 C:\Intel\openvino_2019.1.148\deployment_tools\inference_engine\samples 路径，运行 build_samples_msvc.bat 批处理文件，完成openVINO工具套件自带范例的编译工作，编译结果默认保存在“C:\Users\1\Documents\Intel\OpenVINO\inference_engine_samples_build”路径下，

2、在“C:\Users\1\Documents\Intel\OpenVINO\inference_engine_samples_build”路径下，双击 Sample.sln, 打开解决方案设置“解决方案配置”框中选择Debug模式，然后在“解决方案资源管理器”中选中ALL_BUILD,在其右键菜单中选择“生成(U)”，编译并生成Debug模式下的Samples可执行文件和相关库。

OpenVINO开发环境配置

1、启动VS2017 ，新建c++控制台项目

2、在Debug   x64 模式下，打开属性管理器

3、配置包含目录与库目录，通用属性->VC++目录-> 设置包含目录与库目录。(1)包含目录：C:\Intel\openvino_2019.1.148\deployment_tools\inference_engine\src\extension C:\Intel\openvino_2019.1.148\deployment_tools\inference_engine\samples\common\format_reader C:\Intel\openvino_2019.1.148\deployment_tools\inference_engine\include

C:\Intel\openvino_2019.1.148\opencv\include\opencv2

C:\Intel\openvino_2019.1.148\opencv\include

(2)库目录：

C:\Intel\openvino_2019.1.148\deployment_tools\inference_engine\lib\intel64\Debug

C:\Intel\openvino_2019.1.148\opencv\lib

C:\Users\1\Documents\Intel\OpenVINO\inference_engine_samples_build\intel64\Debug

4、配置 附加依赖项： 链接器->输入->附加依赖项

inference_engined.lib

cpu_extension.lib

format_reader.lib

opencv_world410d.lib

opencv_pvl410d.lib

5、我的电脑->属性->高级系统设置->环境变量->  配置环境变量->系统变量 设置如下系统变量：C:\Users\1\Documents\Intel\OpenVINO\inference_engine_samples_build\intel64\Release C:\Intel\openvino_2019.1.148\deployment_tools\inference_engine\bin\intel64\Release C:\Users\1\Documents\Intel\OpenVINO\inference_engine_samples_build\intel64\Debug C:\Intel\openvino_2019.1.148\deployment_tools\inference_engine\bin\intel64\Debug

C:\Intel\openvino_2019.1.148\opencv\bin

D:\install_software\cmake\cmake-3.14.3-win64-x64\bin

验证配置是否成功

在第五部分的工程中输入如下图的代码，若成功运行则说明配置成功。