Raspbian OS安裝OpenVINO工具包
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注意：
本文引用地址：http://www.antipu.com.cn/article/202008/416602.htm這些步驟適用于32位Raspbian * 9 OS（Stretch），這是Raspberry Pi *板的官方操作系統(tǒng)。
這些步驟已通過Raspberry Pi 3 *驗證。
除非另有說明，否則本指南中的所有步驟均必需
需要互聯(lián)網(wǎng)連接才能按照本指南中的步驟操作。
介紹
OpenVINO?工具包可快速部署模擬人類視覺的應用程序和解決方案。該工具包基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN），可擴展英特爾?硬件的計算機視覺（CV）工作負載，從而最大限度地提高性能。OpenVINO工具包包括英特爾?深度學習部署工具包（英特爾?DLDT）。
用于Raspbian * OS的OpenVINO?工具包僅包含推理引擎和MYRIAD插件。您可以將其與英特爾?Movidius?神經(jīng)計算棒（英特爾?NCS）或插入其中一個USB端口的英特爾?神經(jīng)計算棒2一起使用。
包含在安裝包中
用于Raspbian OS的OpenVINO工具包是一個包含預安裝頭文件和庫的存檔。默認情況下安裝以下組件：
零件 | 描述 |
這是運行深度學習模型的引擎。它包含一組庫，可以輕松推理與應用程序的集成。 | |
為英特爾?硬件編譯的OpenCV *社區(qū)版本。 | |
一組簡單的控制臺應用程序，演示如何在您的應用程序中使用英特爾深度學習推理引擎。 |
注意：該軟件包不包含模型優(yōu)化程序。要將模型轉換為中間表示（IR），您需要將其單獨安裝到主機。
開發(fā)和目標平臺
硬件
Raspberry Pi *板，采用ARM * ARMv7-A CPU架構。檢查uname -m返回armv7l。
英特爾?Movidius?可視處理單元（VPU）之一：
英特爾?Movidius?神經(jīng)計算棒
英特爾?神經(jīng)計算棒2
操作系統(tǒng)
Raspbian * Stretch，32位
軟件
CMake * 3.7.2或更高版本
概觀
本指南提供了有關如何為Raspbian * OS安裝OpenVINO?工具包的逐步說明。為每種類型的兼容硬件提供鏈接，包括下載，初始化和配置步驟。將涵蓋以下步驟：
安裝OpenVINO?工具包
安裝外部軟件依賴項
設置環(huán)境變量
添加USB規(guī)則
運行對象檢測示例以驗證推理引擎安裝
運行人臉檢測模型推斷（用于OpenCV *）以驗證OpenCV安裝
了解Raspberry Pi的工作流程
安裝用于Raspbian * OS軟件包的OpenVINO?Toolkit
本指南假設您下載了用于Raspbian * OS的OpenVINO工具包。如果您沒有該工具包軟件包的副本，請l_openvino_toolkit_raspbi_p_<version>.tgz從英特爾?官方地址下載最新版本，然后返回本指南繼續(xù)安裝。
注意：用于Raspbian OS的OpenVINO工具包是在沒有安裝程序的情況下分發(fā)的，因此除了用于Linux * OS的OpenVINO?工具包的英特爾?分發(fā)版之外，您還需要執(zhí)行額外的步驟。
打開終端*或您首選的控制臺應用程序。
轉到下載OpenVINO工具包的目錄。本文檔假定這是您的~/Downloads目錄。如果沒有，請?zhí)鎿Q~/Downloads文件所在的目錄。
cd~ / Downloads /
默認情況下，包文件保存為l_openvino_toolkit_raspbi_p_<version>.tgz。
創(chuàng)建安裝文件夾。
sudo mkdir -p / opt / intel / openvino
解壓縮檔案：
sudo tar -xf l_openvino_toolkit_raspbi_p_ <version> .tgz --strip 1 -C / opt / intel / openvino
setupvars.sh通過替換<INSTALLDIR>安裝文件夾的絕對路徑來修改腳本：
sudo sed -i“s | <INSTALLDIR> | / opt / intel / openvino |” /opt/intel/openvino/bin/setupvars.sh
現(xiàn)在安裝了OpenVINO工具包組件。仍需要其他配置步驟。繼續(xù)下一部分以安裝外部軟件依賴項，配置環(huán)境并設置USB規(guī)則。
安裝外部軟件依賴項
構建推理引擎示例應用程序需要CMake *版本3.7.2或更高版本。要安裝，請打開Terminal *窗口并運行以下命令：
sudo apt install cmake
CMake已安裝。繼續(xù)下一部分以設置環(huán)境變量。
設置環(huán)境變量
在編譯和運行OpenVINO工具包應用程序之前，必須更新多個環(huán)境變量。運行以下腳本以臨時設置環(huán)境變量：
來源/opt/intel/openvino/bin/setupvars.sh
（可選）關閉shell時將刪除OpenVINO環(huán)境變量。作為選項，您可以永久設置環(huán)境變量，如下所示：
echo“source /opt/intel/openvino/bin/setupvars.sh”>>?/ .bashrc
要測試您的更改，請打開一個新終端。您將看到以下內容：
[setupvars.sh]初始化OpenVINO環(huán)境
繼續(xù)下一部分，為英特爾?Movidius?神經(jīng)計算棒和英特爾?神經(jīng)計算棒2設備添加USB規(guī)則。
添加USB規(guī)則
將當前Linux用戶添加到users組：
sudo usermod -a -G用戶“$（whoami）”
注銷并登錄以使其生效。
要對英特爾?Movidius?神經(jīng)計算棒或英特爾?神經(jīng)計算棒2進行推斷，請安裝運行install_NCS_udev_rules.sh腳本的USB規(guī)則：
sh /opt/intel/openvino/install_dependencies/install_NCS_udev_rules.sh
您已準備好編譯并運行對象檢測示例以驗證推理引擎安裝。
構建和運行對象檢測示例
按照以下步驟使用OpenVINO工具包中的推理引擎樣本運行預先訓練的人臉檢測網(wǎng)絡。
導航到您具有寫入權限的目錄，并創(chuàng)建樣本構建目錄。此示例使用名為的目錄build：
mkdir build && cd build
構建對象檢測示例：
cmake -DCMAKE_BUILD_TYPE =發(fā)布-DCMAKE_CXX_FLAGS =“ - march = armv7 -a”/ opt / intel / openvino / deployment_tools / inference_engine / samples
make -j2 object_detection_sample_ssd
下載預先訓練的人臉檢測模型或從主機復制：
要下載.bin帶權重的文件：
wget --no-check-certificate https://download.01.org/opencv/2019/open_model_zoo/R1/models_bin/face-detection-adas-0001/FP16/face-detection-adas-0001.bin
要下載.xml具有網(wǎng)絡拓撲的文件：
wget --no-check-certificate https://download.01.org/opencv/2019/open_model_zoo/R1/models_bin/face-detection-adas-0001/FP16/face-detection-adas-0001.xml
運行示例并指定模型和輸入圖像的路徑：
./armv7l/Release/object_detection_sample_ssd -m face-detection-adas-0001.xml -d MYRIAD -i <path_to_image>
應用程序輸出一個圖像（out_0.bmp），其中檢測到的面對包圍在矩形中。
繼續(xù)下一部分以驗證OpenCV安裝。
使用OpenCV * API運行人臉檢測模型推理
要驗證OpenCV *安裝，請使用推理引擎后端運行OpenCV深度學習模塊。這是一個Python *示例，它與預先訓練的人臉檢測模型一起使用：
下載預先訓練的人臉檢測模型或從主機復制：
要下載.bin帶權重的文件：
wget --no-check-certificate https://download.01.org/opencv/2019/open_model_zoo/R1/models_bin/face-detection-adas-0001/FP16/face-detection-adas-0001.bin
要下載.xml具有網(wǎng)絡拓撲的文件：
wget --no-check-certificate https://download.01.org/opencv/2019/open_model_zoo/R1/models_bin/face-detection-adas-0001/FP16/face-detection-adas-0001.xml
創(chuàng)建一個名為的新Python *文件，openvino_fd_myriad.py并在其中復制以下腳本：
將cv2導入為cv
＃加載模型。
net = cv.dnn.readNet（'face-detection-adas-0001.xml'，
的臉檢測用ADAS-0001.bin'）
＃指定目標設備。
net.setPreferableTarget（cv.dnn.DNN_TARGET_MYRIAD）
＃閱讀圖像。
frame = cv.imread（'/ path / to / image'）
＃準備輸入blob并執(zhí)行推理。
blob = cv.dnn.blobFromImage（frame，size =（672,384），ddepth = cv.CV_8U）
net.setInput（BLOB）
out = net.forward（）
＃在框架上繪制檢測到的面部。
用于out.reshape（-1,7）中的檢測：
置信度=浮點數(shù)（檢測[2]）
xmin = int（檢測[3] * frame.shape [1]）
ymin = int（檢測[4] * frame.shape [0]）
xmax = int（檢測[5] * frame.shape [1]）
ymax = int（檢測[6] * frame.shape [0]）
如果信心> 0.5：
cv.rectangle（frame，（xmin，ymin），（xmax，ymax），color =（0,255,0））
＃將幀保存到圖像文件。
cv.imwrite（'out.png'，frame）
運行腳本：
python3 openvino_fd_myriad.py
在此腳本中，OpenCV *從中間表示（IR）格式和圖像加載人臉檢測模型。然后它運行推理并使用檢測到的面保存圖像。
恭喜，您已完成用于Raspbian * OS安裝的OpenVINO?工具包。您已完成本指南中所有必需的安裝，配置和構建步驟。
如果您想了解有關Raspberry Pi的OpenVINO工作流程的更多信息，請閱讀下一個主題。
Raspberry Pi *的工作流程
如果要將模型用于推理，則必須將模型轉換為由推理引擎用作輸入的.bin和.xml中間表示（IR）文件。Raspberry Pi上的OpenVINO?工具包支持僅包括英特爾?分布式OpenVINO?工具包的推理引擎模塊。此平臺不支持模型優(yōu)化程序。要獲得優(yōu)化模型，您可以使用以下選項之一：
從英特爾?開源技術中心下載適用于OpenVINO版本的一套即用型預訓練模型：
有關OpenVINO 2019 R1版本的型號，請訪問https://download.01.org/opencv/2019/open_model_zoo/R1/。
有關OpenVINO 2018 R5版本的型號，請訪問https://download.01.org/openvinotoolkit/2018_R5/open_model_zoo/。
有關預訓練模型的更多信息，請參閱預訓練模型文檔
想要查看更多OpenVINO相關技術與資料，請戳>> http://www.antipu.com.cn/openvino
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