python实现openvino2022示例

以下是Python实现OpenVINO 2022示例的基本步骤：

1. 安装OpenVINO 2022并设置环境变量。可以从Intel官网下载OpenVINO 2022，根据安装指南进行安装。

2. 下载并解压示例模型。可以在OpenVINO模型库中选择要使用的模型并下载。

3. 使用Model Optimizer将模型转换为OpenVINO IR格式。在命令行中导航到Model Optimizer目录并运行以下命令：

   python mo.py --input_model <path_to_model> --output_dir <output_directory> --data_type <data_type>

其中，`<path_to_model>`是输入模型的路径，`<output_directory>`是输出目录的路径，`<data_type>`是数据类型（如FP32或FP16）。

4. 加载模型并执行推理。可以使用OpenVINO Inference Engine API在Python中加载模型并执行推理。以下是一个示例代码：

   import os
   import cv2
   import numpy as np
   from openvino.inference_engine import IECore
   
   # 加载模型
   model_xml = "path/to/model.xml"
   model_bin = os.path.splitext(model_xml)[0] + ".bin"
   
   ie = IECore()
   net = ie.read_network(model=model_xml, weights=model_bin)
   exec_net = ie.load_network(network=net, device_name="CPU", num_requests=1)
   
   # 执行推理
   image = cv2.imread("path/to/image.jpg")
   input_blob = next(iter(net.inputs))
   output_blob = next(iter(net.outputs))
   
   n, c, h, w = net.inputs[input_blob].shape
   image = cv2.resize(image, (w, h))
   image = image.transpose((2, 0, 1))
   image = image.reshape((n, c, h, w))
   
   res = exec_net.infer(inputs={input_blob: image})
   output = res[output_blob]
   
   # 处理输出
   output = np.squeeze(output)

在这个示例中，首先加载模型并创建一个执行网络。然后，读取输入图像并将其调整为模型的输入大小。最后，使用`infer`方法执行推理并获取输出结果。