opencv进阶-(windows10 64位 C++)openVINO2021版安装与开发配置

opencv DNN简介

opencv DNN是opencv中支持深度神经网络推断的模块。
支持opencv3.3以及以上版本。
支持图像分割、对象检测、风格转换、对象识别等。
支持TensorFlow、caffe、torch、darknet等框架。
支持openVINO IE加速执行。
支持加载openVINO预训练模型加载。

OpenVINO简介

支持CPU、GPU、VPU的加速,基于此可以实现OpenVINO加速opencv DNN神经网络模块。
CPU要求酷睿i6及以上。
GPU是基于英特尔的图像卡,不支持英伟达的。
VPU是英特尔的神经网络加速计算棒。
OpenVINO替换opencv作为图像处理的计算后台,提高了运行速度,最小可以获得5-10倍的加速

opencv DNN+OpenVINO

不用于训练深度学习模型,用于接收从深度学习框架训练好的模型,导入进来,opencv DNN或是OpenVINO能单独解析,单独执行而不依赖于深度学习框架而存在。

OpenVINO 2021版 安装与开发配置

使用加速引擎提高推算的速度,达到实时检测,深度学习压缩加速的开源工具包open VINO,其中的IE加速组件。
附:OpenVINO 2021版 安装与开发配置视频教程
或是Windows10 安装 OpenVINO

必须预先安装好VS2015、CMake3.7以上、python3.6.5/python3.7
本次测试环境使用VS2019 release、CMake3.14以及python3.7
windows10、openVINO2021 、CPU:i5-9600KF

一、下载及安装VS2019

参考:opencv学习-第1节:环境配置与搭建

二、下载及安装CMake3.14

在安装程序中,为所有用户选择“ 将CMake添加到系统PATH ”选项:
opencv进阶-(windows10 64位 C++)openVINO2021版安装与开发配置_第1张图片
检查一下是否安装成功:
opencv进阶-(windows10 64位 C++)openVINO2021版安装与开发配置_第2张图片

三、下载及安装Python3.7

参考:计算机基础-深度学习下的python下载与安装(windows)

四、openvino2021版安装与开发配置

1.下载以及安装openvino

下载地址:open VINO官网

2.测试是否安装成功

下载完成后,打开windows下的终端,输入以下命令调用openvino 训练好的模型,比如车牌识别检测,测试openvino是否安装成功。

cd /d C:\Intel\openvino_2021.3.394\deployment_tools\demo\demo_security_barrier_camera.bat

opencv进阶-(windows10 64位 C++)openVINO2021版安装与开发配置_第3张图片

3.环境配置

在VS2019中进行包含opencv以及inference_engine的配置
包含目录:

C:\Intel\openvino_2021.3.394\opencv\include
C:\Intel\openvino_2021.3.394\opencv\include\opencv2
C:\Intel\openvino_2021.3.394\deployment_tools\inference_engine\include

库目录:

C:\Intel\openvino_2021.3.394\opencv\lib
C:\Intel\openvino_2021.3.394\deployment_tools\inference_engine\lib\intel64\Release

依赖项:

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 opencv_calib3d452.lib
opencv_core452.lib
opencv_dnn452.lib
opencv_features2d452.lib
opencv_flann452.lib
opencv_gapi452.lib
opencv_highgui452.lib
opencv_imgcodecs452.lib
opencv_imgproc452.lib
opencv_ml452.lib
opencv_objdetect452.lib
opencv_photo452.lib
opencv_stitching452.lib
opencv_video452.lib
opencv_videoio452.lib

在“我的电脑”进行环境变量的设置

C:\Intel\openvino_2021.3.394\deployment_tools\inference_engine\external\tbb\bin
C:\Intel\openvino_2021.3.394\deployment_tools\inference_engine\bin\intel64\Release
C:\Intel\openvino_2021.3.394\deployment_tools\ngraph\lib
C:\Intel\openvino_2021.3.394\opencv\bin

4.实例测试

配置好后,在opencv DNN模块时,将INFERENCE_ENGINE作为计算后台,CPU作为加速对象,实现加速推断。

net.setPreferableBackend(DNN_BACKEND_INFERENCE_ENGINE);
net.setPreferableTarget(DNN_TARGET_CPU);

YOLOV3测试效果

在这里插入图片描述
提升了一倍这样!!!
在这里插入图片描述

SSD测试效果
在这里插入图片描述
同样也提升了一倍这样!!!
在这里插入图片描述

reference:
https://gitee.com/opencv_ai/opencv_tutorial_data/tree/master/models
windows10 64位 OpenVINO安装教程

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