工业派-配置Intel神经计算棒二代(NCS2)

最近两天在工业派ubuntu16.04上配置了Intel神经计算棒二代——Intel Neural Compute Stick，配置过程之艰辛我都不想说了，实在是太折磨人。不过历尽千辛万苦，总算让计算棒可以在工业派ubuntu16.04系统上跑了，还是蛮欣慰的。

 注：以下所说的计算棒默认说的是计算棒二代，不是计算棒一代

 

下面简单记录一下我在配置计算棒过程中遇到的一些坑：

1.一定要按照官网来安装配置加速棒！一定要按照官网来安装配置加速棒！一定要按照官网来安装配置加速棒！不要在网上瞎几把找帖子，我是深有体会，很多都写的不明不白，只有官网的配置教程才是最简单的，不会让你掉进更多坑！（教程前面的一些概述一定要认真看，上面写明了一些软硬件配置要求）

附上一些重要链接：

官网配置教程：https://docs.openvinotoolkit.org/latest/_docs_install_guides_installing_openvino_raspbian.html

最新OpenVINO™Toolkit软件包下载：https://download.01.org/opencv/2019/openvinotoolkit/     

下载下来的安装包形式：l_openvino_toolkit_raspbi_p_.tgz

注：博主工业派系统是ubuntu16.04，虽然不是树莓派官方系统，但是树莓派也是32位的linux系统，所以在工业派上配置计算棒和在树莓派上配置计算棒是一样的操作（最主要原因还是工业派官方支持计算棒）

注：工业派的bash.bashrc路径为：/etc /bash.bashrc ，bash.bashrc文件主要用于设置登录时控制台输出的信息

2.前车之鉴，如图一所示，建议软件安装包使用最新版2019_R1.1，不推荐安装2018_R5。博主最先尝试使用了2018_R5，在后面配置计算棒的时候发现，会报错如图二所示，一直无法解决，换成2019_R1.1版本后就没有这个问题了！

                             图一

                                                         图二

 

 3.cmake版本号一定要正确，如三图所示，官网教程明确说明 cmake 版本号一定要大于等于3.7.2

 

                                                        图三

如果cmake版本号低于3.7.2，则在后面执行命令：cmake -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release -DCMAKE_CXX_FLAGS="-march=armv7-a" /opt/intel/openvino/deployment_tools/inference_engine/samples  时会报图四所示错误！

                                                         图四

这里官网也有点坑，如图五所示，如果按照官网命令 sudo apt install cmake  来安装cmake，会发现安装的cmake版本号会低于3.7.2，博主一开始就忽略了这里，后面绕了一圈才发现是自己前面这里的cmake没有配置好，简直了！ 

                                                          图五

博主后面是手动安装的cmake3.13.0，安装教程链接放在这里：https://blog.csdn.net/qq_26035845/article/details/84492576

安装完cmake后，执行 cmake --version 时，如果报错显示：-bash: /usr/bin/cmake: No such file or directory  ，则应该是系统没有找到 cmake 命令。解决办法：做一个链接即可，即执行命令：ln -s /usr/local/bin/cmake /usr/bin

 

4. 在终端显示 OpenVINO environment initialized 后，说明 OpenVINO环境已经初始化成功，接着输入python3进入编辑器，再输入import cv2 可能会出现如图六所示报错：

                                                       图六

解决办法：

执行命令：sudo vi ~/.bashrc 

在文档尾部加上：export LD_LIBRARY_PATH=LD_LIBRARY_PATH:/opt/intel/openvino/inference_engine/lib/armv7l/

最后执行命令：source  ~/.banshrc

成功！

注：上面输入import cv2，出现报错的原因是因为权限不够，如果以命令 sudo python3 进入，再输入 import cv2，这样其实是不会报错的。这里提供的解决办法主要是为了免去使用sudo最高权限，只需使用用户权限也可以导入cv2，核心思想就是将libinference_engine.so文件所属目录添加到 linux 的环境变量中，这样不必使用sudo权限，用户也可以访问到这个目录下的libinference_engine.so文件，也就不会引起报错了

 

5.在使用OpenCV * API运行人脸检测模型推理时，执行 python3 openvino_fd_myriad.py 可能会报如下错误：

dnn.cpp:2538: error: (-2:Unspecified error) Build OpenCV with Inference Engine to enable loading models from Model Optimizer. in function 'readFromModelOptimizer'

解决办法：

先执行命令：source /opt/intel/openvino/bin/setupvars.sh

再执行命令：echo "source /opt/intel/openvino/bin/setupvars.sh" >> ~/.bashrc

注：执行第一条命令只是临时设置环境变量的，第二条命令才是永久的永久设置环境变量！

 

6.其它操作按照官网操作步骤一步一步来即可！

 

----------------------------运行官方demo效果--------------------------------

 

转载于:https://www.cnblogs.com/FHC1994/p/11074651.html