opencv/open_model_zoo安装使用指南

1.解压l_openvino_toolkit_p_2018.3.343.tgz

cd l_openvino_toolkit_p_2018.3.343

2.安装额外的软件依赖项

./install_cv_sdk_dependencies.sh

也可以选择手动安装
3.安装OpenVINO™ Core Components
这里可以选择是否安装gui，安装GUI版本

sudo ./install_GUI.sh

根据出现的界面的引导一路安装
安装位置为 /opt/intel/computer_vision_sdk/ 这是个软链接，链接到具体的版本上
4.设置环境变量

source /opt/intel/computer_vision_sdk/bin/setupvars.sh #临时使用vim ~/.bashrc
添加source /opt/intel/computer_vision_sdk/bin/setupvars.
保存退出source ~/.bashrc

5.确认模型的优化器
可以一次把所有框架的模型优化器确认了，也可以一个框架一个框架的搞。这里选择所有一起搞

cd /opt/intel/computer_vision_sdk/deployment_tools/model_optimizer/install_prerequisites
sudo ./install_prerequisites.sh #确认Caffe, TensorFlow, MXNet, Kaldi*, ONNX模型优化器

6.跑demo
图像分类demo

#进入Inference Engine demo目录cd /opt/intel/computer_vision_sdk/deployment_tools/demo#跑demo1 图像分类./demo_squeezenet_download_convert_run.sh#跑demo2 识别./demo_security_barrier_camera.sh

demo2结果

至此，toolkit安装完毕，回到一开始的model_zoo.
可以发现，在安装的toolkit的目录下也有model_downloader之类的。
自己将clone下来的该项目demos链接到了这个目录下，然后进行操作。
在demos目录下

mkdir buildcd build#开始编译cmake -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release /opt/intel/computer

_vision_sdk_2018.3.343/inference_engine/samples

make

然后生成的都在build/intel64/release 下
在该目录下运行 road-segmentation-adas-0001 demo
./segmentation_sample -i
<path>/1.bmp -m <path>/open_model_zoo-2018/model_downloader/Transportation/segmentation/curbs/dldt/road-segmentation-adas-0001.xml
会在该目录下生成bmp文件

这里 -i 后面可以是文件夹名，就可以批量处理图片了，attention，图片需要转化为bmp格式

遇到的问题：
1.由于安装在了opt下，所以没有权限去写
更改文件夹权限 chmod 777 * -R

1. 报错ModuleNotFoundError: No module named 'yaml' Error on or near line 132; exiting with status 1

用conda装了无效，最后采用

python3 -m pip install PyYAML
就可以了

3.报错ModuleNotFoundError: No module named 'networkx'

Error on or near line 171; exiting with status 1

conda install networkx

4.报错ModuleNotFoundError: No module named 'protobuf'
conda install protobuf==3.5.1
找到报错的原因了，之前所有的依赖都安装在了ubuntu自带的python里面　自己使用的是conda创建的环境　所以会各种包都没有 装依赖的目录 Requirement already satisfied (use --upgrade to upgrade): protobuf==3.5.1 in /usr/local/lib/python3.5/dist-packages
所以切换到该Python环境也是可以的

作者：涂山容容
链接：https://www.jianshu.com/p/edd5b965522a