[DFRobot行业AI开发者大赛]OpenVINO环境部署与Bug修复

1. 安装Visual Studio 2019 community

下载并运行以下vs_community.exe安装包（下载链接：https://visualstudio.microsoft.com/zh-hans/downloads/）

在“工作负载” 选项卡中，勾选“使用C++的桌面开发”选项后点击“安装”，如图所示：

安装完毕后，按提示重启电脑。

2. 安装CMake 3.4或更高版本

下载并运行以下cmake-3.17.2-win64-x64.msi安装包（下载链接：https://cmake.org/download/）

安装中，选择“Add CMake to system PATH for all users”选项并继续，如图所示：

安装完毕后关闭即可。

3. 安装Python 3.6.5版

下载并打开以下python-3.6.5-amd64.exe安装包（下载链接：https://www.python.org/downloads/release/python-365/）

选择“Add Python 3.6 to PATH”选项后，单击“Install Now”开始安装，如图所示：

安装完毕后关闭即可。

4. 切换pip下载源为清华源

（参考链接：https://blog.csdn.net/Artprog/article/details/75632723）

在资源管理器的地址栏输入%appdata%后回车，从而打开appdata文件夹，如图所示：

新建pip文件夹，下载配置文件pip.ini，并复制到在pip文件夹里，如图所示：

以后使用pip下载程序，会使用清华源，速度快且稳定。

5. 升级pip工具

同时按下Win+R，在弹出框内输入“cmd”并确定，如图所示：

打开命令提示符后输入以下命令并回车运行，如图所示：

python -m pip install --upgrade pip

看到光标闪动说明pip包管理工具升级成功。

参考https://pypi.org/

6. 安装OpenVINO库

下载并打开以下OpenVINO.exe安装包（下载链接：https://software.intel.com/content/www/cn/zh/develop/tools/openvino-toolkit/choose-download.html?cid=&source=dfrobot&campid=prc_2020_openvino_assemblycall）

  

7. 配置系统环境变量

• 在编译和运行OpenVINO™应用程序之前，您必须更新几个环境变量。
  

打开命令提示符以下命令并回车运行：

cd C:\Program Files (x86)\IntelSWTools\openvino\bin\

• 运行setupvars.bat批处理文件以临时设置环境变量：
  

setupvars.bat

8. 安装Model Optimizer相关库

• 在命令提示符输入以下命令并回车运行：
  

cd C:\Program Files (x86)\IntelSWTools\openvino\deployment_tools\model_optimizer\install_prerequisites

• 输入以下命令并回车，为模型配置优化器安装不同框架的支持库：
  

install_prerequisites.bat

• 显示以下信息说明安装成功！
  

9. 测试例程-图片分类

• 下载demo_squeezenet_download_convert_run.bat文件，复制到以下目录并替换原文件：
  

C:\Program Files (x86)\IntelSWTools\openvino_2020.2.117\deployment_tools\demo

• 下载Intel.zip文件，解压缩后将Intel文件夹复制到以下目录：
  

C:\Users\<Yourname>\Documents\
链接：https://pan.baidu.com/s/14-06LPLaSX9icUHoREDwRQ
提取码：1234

• 在命令提示符输入以下命令并回车运行：
  

cd C:\Program Files (x86)\IntelSWTools\openvino\deployment_tools\demo\

• 在命令提示符输入以下命令并回车运行demo_squeezenet_download_convert_run.bat  文件：
  

demo_squeezenet_download_convert_run.bat

• 运行完成后将给出AI模型对图片car.png的分类结果（前10项）：
  

• 同时在以下目录生成了模型的中间格式（IR文件）：
  

C:\Users\Yourname\Documents\Intel\OpenVINO\openvino_models\ir\public\squeezenet1.1\FP16

10. 测试例程-车牌识别

• 在命令提示符输入以下命令并回车运行demo_security_barrier_camera.bat  文件（目录位置与上个例程相同）：
  

demo_security_barrier_camera.bat

• 演示完成后，将打开两个窗口：
  
  • 显示有关演示执行的任务的信息的控制台窗口。
  • 显示结果帧的图像查看器窗口，其中的检测渲染为边界框，如下所示：
    

11. 测试图片分类程序运行

• 在命令提示符分别输入以下命令，设置环境变量（若以永久设置可跳过）：
  

       cd C:\Program Files (x86)\IntelSWTools\openvino\binsetupvars.bat

• 在命令提示符输入以下命令，引导到编译输出目录：
  

       cd C:\Users\<username>\Documents\Intel\OpenVINO\inference_engine_samples_build\intel64\Release

• 在命令提示符输入以下命令，测试不同硬件的运行情况（注意替换<username>为自己的用户名）：
  

CPU运行
  classification_sample_async.exe -i "C:\Program Files (x86)\IntelSWTools\openvino\deployment_tools\demo\car.png" -m "C:\Users\<username>\Documents\Intel\OpenVINO\openvino_models\ir\public\squeezenet1.1\FP16\squeezenet1.1.xml" -d CPU
GPU运行
  classification_sample_async.exe -i "C:\Program Files (x86)\IntelSWTools\openvino\deployment_tools\demo\car.png" -m "C:\Users\<username>\Documents\Intel\OpenVINO\openvino_models\ir\public\squeezenet1.1\FP16\squeezenet1.1.xml" -d GPU
NCS2 二代神经棒运行
  classification_sample_async.exe -i "C:\Program Files (x86)\IntelSWTools\openvino\deployment_tools\demo\car.png" -m "C:\Users\<username>\Documents\Intel\OpenVINO\openvino_models\ir\public\squeezenet1.1\FP16\squeezenet1.1.xml" -d MYRIAD
小结

以上操作安装了英特尔®发行版OpenVINO™工具包及其依赖项。还为一个或多个框架配置了Model Optimizer。安装和配置软件后，运行了两个验证脚本，恭喜！