VS 部署openvino

在Visual Studio (VS) 中部署OpenVINO（Intel OpenVINO Toolkit），你需要完成以下几个步骤：

1. 安装 prerequisites：确保已经安装了Visual Studio版本（推荐使用最新版支持C++的版本），以及 Intel C++ Compiler 和 Visual C++ Redistributable。

2. 下载OpenVINO：从Intel官网上下载适合你环境的OpenVINO Toolkit，包含模型优化工具、推理引擎等组件。

3. 设置环境变量：配置环境变量，包括INTEL_CVSDK_DIR和INTEL_OPENVINO_DIR，以便VS能找到相关的库和头文件。

4. 添加项目依赖：在VS中创建新的C++项目，然后添加对OpenVINO库的引用。这通常涉及到添加头文件路径到项目属性，并链接相应的库。

5. 编写代码：使用OpenVINO提供的API（如InferenceEngine API）编写推理代码，处理图像数据并执行模型预测。

6. 构建和调试：在VS中构建项目并进行调试，确保程序能正常运行并且与OpenVINO集成无误。

7. 发布和打包：如果需要，你可以将编译后的应用程序打包成可执行文件或DLL，以便于部署。

相关问题

openvino部署yolo

OpenVINO是一个深度学习推理框架，可用于将训练好的神经网络模型部署到各种硬件平台上进行推理。下面是在OpenVINO上部署Yolo的一些步骤：

1. 下载和安装OpenVINO Toolkit。在OpenVINO官网下载并安装适合您操作系统的版本。

2. 下载Yolo的权重文件和配置文件。在Yolo官网上下载权重文件和配置文件。

3. 将Yolo模型转换为OpenVINO格式。使用OpenVINO提供的Model Optimizer工具将Yolo模型转换为OpenVINO格式。您需要使用以下命令：

  python mo_tf.py --input_model yolov3.weights --tensorflow_use_custom_operations_config extensions/front/tf/yolo_v3.json --input_shape [1,416,416,3] --data_type FP32 --output_dir yolov3_openvino --model_name yolov3

其中，yolov3.weights是您下载的权重文件，yolo_v3.json是一个自定义操作文件，用于告诉Model Optimizer如何处理Yolo模型。--input_shape参数指定输入张量的形状，--data_type参数指定数据类型，--output_dir参数指定输出文件夹，--model_name参数指定模型名称。

4. 运行OpenVINO推理引擎。使用OpenVINO Inference Engine API加载和推理转换后的模型。您需要编写一个Python脚本来完成这一步骤。以下是一个简单的示例：

  import cv2
  import numpy as np
  from openvino.inference_engine import IECore

  # Load the OpenVINO model
  model_xml = 'yolov3_openvino/yolov3.xml'
  model_bin = 'yolov3_openvino/yolov3.bin'
  ie = IECore()
  net = ie.read_network(model=model_xml, weights=model_bin)

  # Load the input image
  img = cv2.imread('input.jpg')

  # Preprocess the input image
  input_blob = next(iter(net.inputs))
  n, c, h, w = net.inputs[input_blob].shape
  img = cv2.resize(img, (w, h))
  img = img.transpose((2, 0, 1))
  img = img.reshape((n, c, h, w))

  # Run inference
  exec_net = ie.load_network(network=net, device_name='CPU')
  output = exec_net.infer(inputs={input_blob: img})

  # Process the output
  output_blob = next(iter(net.outputs))
  output = output[output_blob][0]
  boxes = output[:, 0:4]
  confs = output[:, 4]
  class_ids = output[:, 5:].argmax(axis=-1)

  # Draw the predicted boxes on the input image
  for i in range(len(boxes)):
      if confs[i] > 0.5:
          x, y, w, h = boxes[i]
          cv2.rectangle(img, (int(x), int(y)), (int(x+w), int(y+h)), (0, 255, 0), 2)

  # Save the output image
  cv2.imwrite('output.jpg', img.transpose((1, 2, 0)))

这个脚本加载了转换后的Yolo模型，读取了输入图像，对图像进行预处理，运行了推理，处理了输出并将结果绘制在输入图像上，最后保存了输出图像。

这些步骤仅仅是一个简单的例子，如果您需要更复杂的操作，您需要仔细阅读OpenVINO文档，并参考OpenVINO的示例代码。

openvino部署yolov5

部署 YOLOv5 到 OpenVINO 可以通过以下步骤完成：

1. 下载 YOLOv5 模型：从 https://github.com/ultralytics/yolov5/releases 下载预训练权重文件，例如 yolov5s.pt。

2. 安装 OpenVINO：请确保已经安装了 OpenVINO 工具包，并设置了正确的环境变量。

3. 转换模型：使用 OpenVINO 的 Model Optimizer 工具将 YOLOv5 模型转换为 OpenVINO 可以使用的 IR 格式。在转换模型之前，您需要准备一个 .yaml 配置文件，该文件包含有关模型的信息。例如，以下是一个针对 yolov5s.pt 的配置文件示例：

model:
  name: yolov5s
  input_shape: [1,3,640,640]
  output_names: ['output']
  input_names: ['input']
  precision: FP32
  mean_values: [0,0,0]
  scale_values: [1,1,1]

这个配置文件中指定了模型的名称、输入形状、输出名称、输入名称、精度、均值和标准差。

然后，您可以运行以下命令将模型转换为 IR 格式：

python <path_to_openvino>/deployment_tools/model_optimizer/mo.py --input_model <path_to_yolov5s.pt> --transformations_config <path_to_yolo_v5s.yaml>

这会生成一个 IR 文件，例如 yolov5s.xml 和 yolov5s.bin。

4. 运行模型：使用 OpenVINO 的 Inference Engine 运行模型。以下是一个 Python 脚本示例，演示如何加载并运行 IR 文件：

import cv2
import numpy as np
from openvino.inference_engine import IECore

# 加载 IR 文件
model_xml = 'yolov5s.xml'
model_bin = 'yolov5s.bin'
ie = IECore()
net = ie.read_network(model=model_xml, weights=model_bin)

# 获取输入和输出信息
input_blob = next(iter(net.input_info))
output_blob = next(iter(net.outputs))

# 加载图像
image = cv2.imread('image.jpg')

# 预处理输入图像
input_shape = net.input_info[input_blob].input_data.shape
image = cv2.resize(image, (input_shape[3], input_shape[2]))
image = image.transpose((2, 0, 1))
image = image.reshape((1,) + image.shape)

# 运行推理
exec_net = ie.load_network(network=net, device_name='CPU')
output = exec_net.infer(inputs={input_blob: image})

# 后处理输出
output = output[output_blob]
output = np.squeeze(output)
detections = []
for det in output:
    if det[4] > 0.5:
        detections.append(det)

# 打印检测结果
print(detections)

这个脚本将图像输入模型，运行推理，并输出检测结果。

请注意，这只是一个示例脚本，您需要根据您的实际应用程序对其进行修改。例如，您可能需要更改输入和输出名称、设备名称和推理参数。