| 意 |
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OpenVINO™工具組能快速部署模擬人類視覺的應用程式和解決方案。此工具組將電腦視覺 （CV） 工作負載延伸至採用 Convolutional Neural Network （CNN） 的 Intel® 硬體，將效能最大化。這些步驟通常遵循本文中關於 Intel® 類神經電腦棒 2與開放原始碼OpenVINO™工具組，但包含特定的變更，讓所有內容在主機板上執行。
本指南提供您建立 Raspbian* 作業系統OpenVINO™工具組的開放原始碼分配，以及使用Intel® 類神經電腦棒 2（Intel® NCS2）的步驟。
按一下主題以取得詳細資料：
系統需求
| 注意 | 本指南假設您的 Raspberry Pi* 主機板已在下方列出的作業系統上啟動並執行。 |
硬體
- Raspberry Pi* 4 （Raspberry Pi* 3 B+ 型號應該可以使用。）
- 至少 16GB microSD 卡
- Intel® 類神經電腦棒 2
- 乙太網路網際網路連線或相容的無線網路
- 專用 DC 電源介面卡
目標作業系統
Debian* Bullseye，64 位
設定您的建置環境
| 注意 | 本指南包含必須作為根部或 sudo Access 執行才能正確安裝的命令。 |
確定您的裝置軟體是最新的：
sudo apt update && sudo apt upgrade -y
安裝建置工具
sudo apt install build-essential libclang-11-dev clang-11 clang-format-9 libssl-dev cmake
安裝 OpenCV
Intel® OpenVINO™工具組運用 OpenCV* 的威力，加速基於視覺的推斷。雖然 Intel® OpenVINO™ 工具組的 CMake 程式下載 OpenCV* 如果支援平臺沒有安裝任何版本，則您必須從源頭建立 OpenCV。
<span “=””>開機安裝 opencv-python
<span “=””>sudo apt-get 安裝 python3-opencv
下載原始碼與安裝依存關係
| 注意 | 我們建議在從 openvinotoolkit GitHub 頁面的儲存庫中，指定最新且穩定的分支或標籤，而不是預設直接重做主分支。 |
Intel® OpenVINO™工具組的開放原始碼版本可透過 GitHub 取得。存放庫資料夾是格 溫特的 openvino。
cd ~/
git clone –recurse-submodules –single-branch –branch=2022.1.0 https://github.com/openvinotoolkit/openvino.git
Intel® OpenVINO™工具組有許多建置依存關係。install_build_dependencies.sh 腳本可為您取用。如果嘗試執行腳本時出現任何問題，您必須單獨安裝每個依存度。
執行腳本以安裝 Intel® OpenVINO™工具組的依存關係：
cd openvino
sed -i ‘s/raspbian/debian/g’ install_build_dependencies.sh
sudo ./install_build_dependencies.sh
如果腳本完成成功，您已準備好建置工具組。如果目前發生故障，請確保安裝任何列出的依存關係，然後再試一次。
建築
若要建立 Python API 包裝，請安裝以下所列的所有額外套件：
python3 -m pip install –upgrade pip
python3 -m pip install clang==11.0 pyaml
python3 -m pip install -r ~/openvino/src/bindings/python/src/compatibility/openvino/requirements-dev.txt
python3 -m pip install -r ~/openvino/src/bindings/python/wheel/requirements-dev.txt
| 注意 | 使用 -DENABLE_PYTHON=ON 選項。若要指定確切的 Python 版本，請使用下列選項：
-DPYTHON_EXECUTABLE=`which python3.9` \ 使用 -DCMAKE_INSTALL_PREFIX={BASE_dir}/openvino_dist 指定 CMake 大樓要建置的目錄： 舉例來說， -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=~/openvino_dist |
該工具組使用 CMake 建物系統來引導並簡化建物流程。若要為Intel® 類神經電腦棒 2打造推斷引擎和 MYRIAD 外掛程式，請使用下列命令：
| 注意 | 執行以下命令時，請移除所有的背擊 （\）。反沖用於通知這些命令未分離。 |
cd ~/openvino
mkdir build && cd build
cmake -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release \
-DCMAKE_INSTALL_PREFIX=~/openvino_dist \
-DENABLE_INTEL_MYRIAD=ON \
-DENABLE_INTEL_CPU=OFF \
-DENABLE_INTEL_GPU=OFF \
-DENABLE_CLDNN=OFF \
-DENABLE_AUTO=OFF \
-DENABLE_MULTI=OFF \
-DENABLE_HETERO=OFF \
-DENABLE_TEMPLATE=OFF \
-DENABLE_TESTS=OFF \
-DENABLE_OV_ONNX_FRONTEND=OFF \
-DENABLE_OV_PADDLE_FRONTEND=OFF \
-DENABLE_OV_TF_FRONTEND=OFF \
-DENABLE_NCC_STYLE=OFF \
-DENABLE_SSE42=OFF \
-DTHREADING=SEQ \
-DENABLE_OPENCV=OFF \
-DENABLE_PYTHON=ON \
-DPYTHON_EXECUTABLE=$(which python3.9) \
-DPYTHON_LIBRARY=/usr/lib/aarch64-linux-gnu/libpython3.9.so \
-DPYTHON_INCLUDE_DIR=/usr/include/python3.9 ..
make -j4
sudo make install
如果由於 OpenCV 程式庫的問題而 發出 命令失敗，請確定您已告知系統您的 OpenCV 安裝地點。如果目前完成建置，Intel® OpenVINO™工具組已準備好執行。請注意，建置位於 ~/openvino/bin/aarch64/Release 資料夾中。
驗證安裝
成功完成推斷引擎組建後，您應確認所有裝置都已正確設定。若要確認工具組與Intel® 類神經電腦棒 2在您的裝置上運作，請完成下列步驟：
- benchmark_app執行範例程式，確認所有程式庫載入正確。
- 下載 經過訓練的型號。
- 選 取類神經網路的輸入。
- 設定 Intel® 類神經電腦棒 2 Linux* USB 驅動程式。
- 使用所選的型號和輸入執行object_detection_sample_ssd。
範例應用程式
Intel® OpenVINO™工具組包含一些使用推斷引擎與Intel® 類神經電腦棒 2的範例應用程式。其中一個程式 是benchmark_app， 可在下列專案中找到：
~/openvino/bin/aarch64/Release
執行下列命令以測試 benchmark_app：
cd ~/openvino/bin/aarch64/Release
./benchmark_app -h
它應該會列印說明對話，說明計畫的可用選項。
下載模型
該計畫需要一個模型來傳遞輸入。您可以取得以® IR 格式OpenVINO™工具組的模型：
- 使用 Model Optimizer 將現有模型從支援的框架之一轉換為推斷引擎的 IR 格式
- 使用 Model Downloader 工具從 Open Model Zoo 下載
- 直接從 storage.openvinotookit.org 下載 IR 檔案
就我們而言，直接下載最簡單。使用下列命令來取得人車單車偵測模型：
cd ~/Downloads
wget https://storage.openvinotoolkit.org/repositories/open_model_zoo/2022.1/models_bin/3/person-vehicle-bike-detection-crossroad-0078/FP16/person-vehicle-bike-detection-crossroad-0078.bin
wget https://storage.openvinotoolkit.org/repositories/open_model_zoo/2022.1/models_bin/3/person-vehicle-bike-detection-crossroad-0078/FP16/person-vehicle-bike-detection-crossroad-0078.xml
| 注意 | Intel® 類神經電腦棒 2需要針對 16 位浮點格式（稱為 FP16）優化的模型。如果您的模型與範例不同，可能需要使用 Model Optimizer 轉換為 FP16。 |
神經網路的輸入
最後需要的專案是神經網路的輸入。對於我們下載的型號，您需要具有 3 個色彩通道的影像。將必要的檔案下載到主機板：
cd ~/Downloads
wget https://cdn.pixabay.com/photo/2018/07/06/00/33/person-3519503_960_720.jpg -O person.jpg
設定Intel® 類神經電腦棒 2 Linux USB 驅動程式
需要新增一些 udev 規則，使系統能夠辨識Intel® NCS2 USB 裝置。
| 注意 | 如果目前的使用者不是使用者群組的成員，請執行下列命令並重新啟動您的裝置。 |
sudo usermod -a -G users “$(whoami)”
設定OpenVINO™環境：
source ~/openvino_dist/setupvars.sh
若要對Intel® 類神經電腦棒 2執行推斷，請執行 install_NCS_udev_rules.sh 腳本來安裝 USB 規則：
sh ~/openvino_dist/install_dependencies/install_NCS_udev_rules.sh
現在應該正確安裝 USB 驅動程式。如果執行示範時未偵測到Intel® 類神經電腦棒 2，請重新開機裝置，然後再試一次。
執行benchmark_app
下載模型時，可取得輸入影像，並將Intel® 類神經電腦棒 2插入 USB 埠，使用下列命令執行 benchmark_app：
cd ~/openvino/bin/aarch64/Release
./benchmark_app -i ~/Downloads/person.jpg -m ~/Downloads/person-vehicle-bike-detection-crossroad-0078.xml -d MYRIAD
這將使用所選選項執行應用程式。-d 旗標會告訴程式用於推斷的裝置。-MYRIAD 利用 Intel® 類神經電腦棒 2啟動 MYRIAD 外掛程式。命令成功執行後，終端將顯示推斷的統計資料，並產生影像輸出。
INFO ] First inference took 267.43 ms
[Step 11/11] Dumping statistics report
Count: 12 iterations
Duration: 1620.69 ms
Latency:
Median: 532.82 ms
AVG: 494.30 ms
MIN: 278.83 ms
MAX: 557.00 ms
Throughput: 7.40 FPS
如果應用程式在您的Intel® NCS2上執行成功，OpenVINO™工具組和Intel® 類神經電腦棒 2已正確設定，以便在您的裝置上使用。
執行 benchmark_app Python 應用程式：
source ~/openvino_dist/setupvars.sh
cd ~/openvino/tools/benchmark_tool
python3 benchmark_app.py -i ~/Downloads/person.jpg -m ~/Downloads/person-vehicle-bike-detection-crossroad-0078.xml -d MYRIAD
如果應用程式在您的Intel® NCS2上成功執行，nGraph 模組將正確綁定至 Python。
環境變數
您必須更新多個環境變數，才能編譯並執行工具組應用程式OpenVINO。執行下列腳本以暫時設定環境變數：
source ~/openvino_dist/setupvars.sh
**（選用）** 關閉外殼時，會移除OpenVINO環境變數。作為一種選項，您可以永久設定環境變數如下：
echo “source ~/openvino_dist/setupvars.sh” >> ~/.bashrc
若要測試您的變更，請開啟新的終端。您將看到下列內容：
[setupvars.sh] OpenVINO environment initialized
這就完成了 Raspbian* 作業系統OpenVINO™工具組的開源分配建置程式，並以Intel® 類神經電腦棒 2方式使用。
