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

ubuntu20部署openvino

### 安装和配置OpenVINO Toolkit

#### 准备工作
为了确保顺利安装OpenVINO，在Ubuntu 20.04 LTS环境中，建议先更新系统软件包并安装必要的依赖项[^1]。

sudo apt update && sudo apt upgrade -y cmake g++ git python3-pip libusb-1.0-0-dev
pip3 install numpy==1.19.5

#### 下载OpenVINO
前往Intel官方页面获取最新版OpenVINO工具套件的离线安装文件。对于Ubuntu平台而言，通常会提供`.tgz`压缩包形式的分发版本[^4]。

wget https://registrationcenter-download.intel.com/akdlm/irc_nas/vcpkg/openvino_toolkit/l_openvino_toolkit_p_<version>.tgz
tar xf l_openvino_toolkit_p_<version>.tgz
cd l_openvino_toolkit_p_<version>

#### 执行安装脚本
运行提供的安装程序完成环境搭建过程。注意按照提示操作，并设置合适的安装路径。

./install.sh
source /opt/intel/openvino/bin/setupvars.sh

#### 验证安装成果
通过执行简单的推理测试案例来验证OpenVINO是否正常运作。这一步骤能够帮助确认整个流程无误以及硬件加速功能可用性。

from openvino.runtime import Core, AsyncInferQueue
import cv2 as cv
ie = Core()
model = ie.read_model(model="path/to/model.xml")
compiled_model = ie.compile_model(model=model, device_name="CPU")
infer_request = compiled_model.create_infer_request()
input_tensor = [your_input_data_here]
output = infer_request.infer({0: input_tensor})
print(output)

openvino部署yolox

### 使用OpenVINO部署YOLOX模型

#### 准备工作
为了成功使用OpenVINO部署YOLOX模型，需先准备好环境并安装必要的依赖项。确保已按照官方指南完成OpenVINO工具包的安装，并设置好开发环境[^1]。

#### 转换YOLOX模型至IR格式
YOLOX模型首先需要转换成Intermediate Representation (IR) 文件形式以便于OpenVINO执行推理操作。这一步骤通常通过Model Optimizer来实现：

mo --input_model yolox.onnx --output_dir ./ir_models/

上述命令会读取`yolox.onnx`文件作为输入并将优化后的模型保存到指定目录下[^3]。

#### 修改Python脚本以支持自定义模型
对于特定应用场景下的定制化需求，在`openvino_inference.py`中适当调整参数配置可以更好地适配不同类型的YOLOX架构。比如更改图像预处理方式、设定网络输入尺寸等均有助于提升最终效果。

#### 编写C++程序调用OpenVINO API
除了Python接口外，也可以采用C++编写应用程序来进行更底层的操作控制。下面给出一段简单的代码片段用于加载先前准备好的IR文件并初始化推理引擎实例:

#include <inference_engine.hpp>
using namespace InferenceEngine;

Core ie;
CNNNetwork network = ie.ReadNetwork("path/to/yolox.xml");
ExecutableNetwork execNet = ie.LoadNetwork(network, "CPU");
InferRequest inferRequest = execNet.CreateInferRequest();

这段代码展示了如何利用OpenVINO C++ API创建一个可执行的神经网络对象以及发起一次具体的推断请求[^2]。