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过程大体都是参考官网步骤,主要记录windows下使用过程吧,毕竟第一次接触会有陌生感
参考官网教程
官网的指导步骤很清晰
这一步主要是指导OpenVINO的安装
这里我遇到的问题主要是用以下示例文件 Verification Scripts验证安装成功时的出错。
跟着指导来,遇到错误,要注意看命令行窗口的提示error,我也到的具体错误提示不记得了。
例如:
总结:总之就是他的批处理文件没按他设想的运行。猜测是因为我改了默认安装路径,所以不想麻烦的就装C盘吧,多半不会这样出意外。
然而验证这一步似乎并没啥用,强迫症而已。
Cmake gui编译Opencv,就像以前编译Opencv一样(默认编译过Opencv)
注意的修改,打上勾:
WITH_INF_ENGINE(联合OpenVINO一起编译)
WITH_TBB(不懂,大概是与线程并行计算相关的)
BUILD_opencv_world(把opencv一堆lib合成一个opencv_worldxxx.lib)
InferenceEigen_DIR(目的是加入安装的openvino的路径,加入编译)
把OpenVINO的如下地址加入cmake的变量,如下图。(或者在打开cmake之前把这个变量名加入环境变量,它会自己找,就不需要自己手动加了)
加contrib模块:
下面的去掉勾选: 编译python的确实没啥用
然后configure,generate,打开sln。
选择ALL_BUILD、INSTALL分别生成x64的release,debug。
参考:
不清楚的参考如下博客,写得挺清楚的,我主要是记录下经历。
1.https://cloud.tencent.com/developer/article/1492646
2.https://www.jianshu.com/p/a18c25313abd
直接像以前调用Opencv的lib就行了,不需要再加别的啥。(有的博客里面还加了很多路径,或者编译时加了宏啥的,没必要)
代码里面直接切换backend
测试了下从摄像头读取视频测试了下Openpose示例,对比:
backend | 时间 |
---|---|
DNN_BACKEND_OPENCV | 2150ms |
DNN_BACKEND_INFERENCE_ENGINE | 880ms |
一个cmake warning:
一个问题:
corecrt_wconio.h(287): fatal error C1001: 编译器中发生内部错误
再重新在生成就通过了,暂不知什么原因。
提示:
1.试图通过读取图片来对比,难以体现出差距,甚至耗时可能还多些,毕竟加载 、转化模型还是占了很多时间的。
2.OpenVINO里有编译好了的Opencv,(openvino_2019.3.379\opencv)可以直接调用。但是lib是分开的,也没有加入xfeatured2d这些contrib模块的功能。
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