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OpenVINO開發(fā)配置應必備哪些基礎知識?

英特爾物聯(lián)網(wǎng) ? 來源:英特爾物聯(lián)網(wǎng) ? 作者:英特爾物聯(lián)網(wǎng) ? 2021-05-18 09:10 ? 次閱讀
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通過第一篇文章我們已經(jīng)了解什么是OpenVINO,它的諸多功能與全應用場景支持人工智能落地的能力。本篇我們將重點介紹OpenVINO開發(fā)流程與開發(fā)必備的基礎知識與相關API函數(shù)對象。

環(huán)境配置

在具體介紹OpenVINO開發(fā)流程與開發(fā)必備基礎知識之前,我們首先需要配置好OpenVINO的開發(fā)環(huán)境,這里我們以Win10系統(tǒng)下OpenVINO C++/Python SDK開發(fā)與應用集成為例來完成整個教程的配置與代碼演示?;赩S2017+OpenVINO2021.02版本的環(huán)境配置可以總結(jié)為如下幾個步驟:

1. 打開VS2017,新建一個控制臺應用,圖示如下:

圖1

2. 打開屬性管理器

打開屬性管理器,選擇x64/release然后配置包含路徑,庫路徑、通過鏈接器添加lib文件,這部分的配置圖示如下:

包含目錄配置

482a70a8-b4ff-11eb-bf61-12bb97331649.png

庫路徑配置

48500e26-b4ff-11eb-bf61-12bb97331649.png

鏈接器:

487150e0-b4ff-11eb-bf61-12bb97331649.png

圖2

opencv_calib3d451.lib

opencv_core451.lib

opencv_dnn451.lib

opencv_features2d451.lib

opencv_flann451.lib

opencv_gapi451.lib

opencv_highgui451.lib

opencv_imgcodecs451.lib

opencv_imgproc451.lib

opencv_ml451.lib

opencv_objdetect451.lib

opencv_photo451.lib

opencv_stitching451.lib

opencv_video451.lib

opencv_videoio451.lib

inference_engine.lib

inference_engine_c_api.lib

inference_engine_ir_reader.lib

inference_engine_legacy.lib

inference_engine_lp_transformations.lib

inference_engine_onnx_reader.lib

inference_engine_preproc.lib

inference_engine_transformations.lib

最后配置環(huán)境變量,添加以下環(huán)境變量到系統(tǒng)的path中去,圖示如下:

489749a8-b4ff-11eb-bf61-12bb97331649.png

對于開發(fā)環(huán)境配置環(huán)節(jié),如果還有不清楚的,可以參考OpenVINO中文社區(qū)的技術自愿者分享的視頻,地址如下:

https://www.bilibili.com/video/BV1Hz4y1U7g6

設備查詢與開發(fā)基礎知識

完成上述配置以后,重啟VS2017,創(chuàng)建一個新的cpp文件,添加下面的代碼到cpp文件中

48cb44f6-b4ff-11eb-bf61-12bb97331649.png

運行結(jié)果如下:

圖3

上述控制臺輸出來自InferenceEngine::Core的設備查詢函數(shù)GetAvailableDevices,它可以查詢當前系統(tǒng)支持IE推理的硬件支持,該函數(shù)如下:

std::vector<:string style="font-size: inherit;color: inherit;line-height: inherit;">InferenceEngine::GetAvailableDevices() const

參數(shù): 無

返回的支持設備的列表vector

下面的就是加載圖像與顯示圖像,使用的兩個函數(shù)來自OpenVINO中的OpenCV組件支持,兩個相關函數(shù)如下:

讀取圖像

Mat cv::imread(
const String & filename,
int flags = IMREAD_COLOR
)

參數(shù) filename表示文件路徑(包含文件名)

第二個參數(shù)為默認參數(shù)

加載成功返回的圖像像素的矩陣數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)Mat,默認讀取加載為彩色圖像,三個通道順序為BGR。

顯示圖像

void cv::imshow(
const String & winname,
InputArray mat
)

參數(shù) winname表示窗口名稱,本例中為“輸入窗口”

參數(shù) mat表示圖像矩陣Mat(顯示圖像的內(nèi)存表示)

最終執(zhí)行結(jié)果圖上圖3所示。對上述代碼,我們可以通過進一筆的簡化,要知道在C++11中,聲明類型可以自動識別,通過auto來表示可以避免代碼過長,同時支持for循環(huán)的時候通過auto自動識別每個item的類型,所以上述查詢設備與打印部分的代碼:

nferenceEngine::Core ie;
std::vector<:string style="font-size: inherit;color: inherit;line-height: inherit;">devices = ie.GetAvailableDevices();
for (std::string name : devices) {
std::cout << "device name: " << name << std::endl;
}

改寫為如下的代碼:

InferenceEngine::Core ie;
auto devices = ie.GetAvailableDevices();
for (auto name : devices) {
std::cout << "device name: " << name << std::endl;
}

這樣看上去代碼就會比之前的整潔更加直觀一點。在OpenVINO SDK C++的開發(fā)中,有很多類別的聲明都很長,我們可以通過使用C++11支持的自動類型識別關鍵字auto來減少不必要的代碼書寫,提高編碼效率。此外類InferenceEngine::Core類是表示整個IE引擎的實例,支持從模型加載、輸入與輸出格式獲取與設置、模型的推理與后處理等一系列的操作。關于如何使用InferenceEngine::Core實現(xiàn)模型推理的流程與相關API方法函數(shù)解釋。

編輯:jq

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原文標題:OpenVINO開發(fā)配置與必備基礎知識

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