使用 Python 搭建 OpenVINO 环境的简单指南
OpenVINO（Open Visual Inference and Neural Network Optimization）是一个由 Intel 提供的深度学习推理工具包，旨在优化用于计算机视觉工作负载的深度学习模型。本文将介绍如何使用 Python 搭建 OpenVINO 环境，并配以示例代码和可视化示意图。
环境准备
使用 OpenVINO 之前，需要确保你的计算机上安装了支持的操作系统（如 Windows、Linux 或 macOS）、Python、以及相关的依赖库。以下是基本的安装步骤：
- 安装 OpenVINO：访问 [OpenVINO 官方网站]( 下载最新版本，并按照说明进行安装。
- 设置环境变量：安装完成后，需要设置环境变量，以便可以在任何地方使用 OpenVINO。
安装依赖库
在安装 OpenVINO 之后，您可能还需要通过 pip 安装一些 Python 依赖库：
pip install numpy opencv-python
搭建示例
以下是一个简单的 Python 代码示例，该代码展示了如何加载 OpenVINO 的模型并进行推理。
示例代码
import cv2
import numpy as np
from openvino.inference_engine import IENetwork, IECore
# 加载模型
model_xml = "path/to/model.xml"
model_bin = "path/to/model.bin"
ie_core = IECore()
network = ie_core.read_network(model=model_xml, weights=model_bin)
# 开启推理
input_blob = next(iter(network.input_info))
output_blob = next(iter(network.outputs))
# 创建推理执行器
exec_net = ie_core.load_network(network, "CPU")
# 读取输入图像
image = cv2.imread("path/to/image.jpg")
n, c, h, w = network.input_info[input_blob].input_data.shape
input_image = cv2.resize(image, (w, h))
input_image = input_image.transpose((2, 0, 1)) # HWC to CHW
input_image = input_image.reshape(n, c, h, w)
# 进行推理
result = exec_net.infer(inputs={input_blob: input_image})
# 处理结果
output_data = result[output_blob]
# 这里可以添加后续的处理逻辑
代码说明
- 导入必要库：首先导入所需的库，包括 OpenVINO 的核心库和 NumPy、OpenCV 等。
- 加载模型：使用
IENetwork来加载模型的 XML 和 BIN 文件。 - 推理执行：通过
IECore创建网络的推理执行器，并准备输入图像。 - 推理与结果处理：调用
infer方法进行推理，并对输出结果进行相应处理。
类图
使用如下的类图，可以直观地理解 OpenVINO 的基本结构。
classDiagram
class OpenVINO {
+load_model()
+run_inference()
+process_output()
}
class IENetwork {
+read_network()
+get_input_info()
+get_output_info()
}
class IECore {
+load_network()
+read_network()
}
OpenVINO o-- IENetwork
OpenVINO o-- IECore
类图说明
OpenVINO类负责加载模型，运行推理，并处理输出。IENetwork类用于读取网络结构和获取输入输出信息。IECore类可以加载网络并管理硬件执行。
流程图
流程图展示了使用 OpenVINO 进行推理的基本步骤。
flowchart TD
A[开始] --> B[安装 OpenVINO]
B --> C[设置环境变量]
C --> D[安装依赖库]
D --> E[加载模型]
E --> F[读取输入图像]
F --> G[进行推理]
G --> H[处理结果]
H --> I[结束]
流程图说明
- 开始并安装 OpenVINO。
- 设置环境变量和安装依赖库。
- 加载模型并读取输入图像。
- 进行推理，并处理结果，然后结束。
结论
通过本文的指导，我们成功搭建了 OpenVINO 环境，并实现了简单的推理示例。这仅是使用 OpenVINO 的初步展示，实际上，它还有更多丰富的功能，如模型优化、支持不同硬件等。希望您能在此基础上深入研究，利用 OpenVINO 实现更复杂的计算机视觉应用。
