Aufbau von Open Model Zoo Demos auf Raspberry Pi*
Das OpenVINO™ Toolkit für das Raspbian* OS-Paket umfasst nicht die Demo-Anwendungen, die im Open Model Zoo zu finden sind. Diese Demos können separat vom Open Model Zoo GitHub Repository heruntergeladen werden.
| Hinweis | Vor der Installation der Open Model Zoo Demos nimmt dieser Artikel an, dass Sie eine der folgenden Optionen durchgeführt haben:
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Umgebungsvariablen festlegen
Wenn das vorgefertigte Paket OpenVINO™ Toolkit für Raspbian* OS installiert ist, führen Sie die folgenden Befehle aus:
source /opt/intel/openvino/bin/setupvars.sh
Wenn Sie das Open Source OpenVINO™ Toolkit für Raspbian* BS erstellt haben, führen Sie die folgenden Befehle aus:
export InferenceEngine_DIR=/home/pi/openvino/build/
export OpenVINO_DIR=/home/pi/openvino/build/
export PYTHONPATH=/home/pi/openvino/bin/armv7l/Release/lib/python_api/python3.7/
export LD_LIBRARY_PATH=/home/pi/openvino/bin/armv7l/Release/lib/
export OpenCV_DIR=/usr/local/lib/cmake/opencv4
| Hinweis | Die PYTHONPATH-Variable kann abweichen, wenn Sie eine andere Version von Python* verwenden, stellen Sie bitte sicher, dass diese Variable Ihrer entwickelten Umgebung entspricht. |
Installationsanleitung
- Klonen Sie das Open Model Zoo Repository in Ihr Home-Verzeichnis:
cd ~
git clone --recurse-submodules --single-branch --branch 2022.1.0 https://github.com/openvinotoolkit/open_model_zoo.git
- Navigieren Sie zum Demo-Verzeichnis und erstellen Sie ein Build-Verzeichnis:
cd ~/open_model_zoo/demos
mkdir build && cd build
- Konfigurieren Sie cmake, um die Demos für Raspberry Pi* zu erstellen:
cmake -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release ..
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Führen Sie Hilfe leisten aus, um die verfügbaren Optionen auflisten zu können:
make help
Sie können auswählen, individuelle Demos zu erstellen, indem Sie den Demonamen angeben, zum Beispiel:
make object_detection_demo
Oder verwenden Sie den folgenden Befehl, um alle Demos zu erstellen:
make all
NachDem der Build-Prozess abgeschlossen ist, finden Sie die Demo-Binärdateien im ~/open_model_zoo/demos/build/armv7l/Release verzeichnis.
Demo-Anwendung ausführen
Um eine der Demo-Anwendungen ausführen zu können, ist ein Modell und ein Eingangsvideo erforderlich. Führen Sie die unten angegebenen Schritte aus, um die object_detection_demoauszuführen.
Um ein Beispielvideo herunterzuladen, führen Sie die folgenden Befehle aus:
cd ~/Downloads
wget https://github.com/intel-iot-devkit/sample-videos/raw/master/person-bicycle-car-detection.mp4
Um ein Modell direkt von download.01.org herunterzuladen, verwenden Sie die folgenden Befehle, um ein Modell zur Personen-Fahrzeug-Fahrraderkennung zu erhalten:
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
| Hinweis | Der Intel® NCS2 erfordert Modelle, die für das als FP16 bezeichnete 16-Bit-Gleitkommaformat optimiert sind. Ihr Modell, wenn es sich von dem Beispiel unterscheidet, kann eine Konvertierung mit dem Model Optimizer zu FP16 erfordern. |
Ausführen von object_detection_demo:
cd ~/open_model_zoo/demos/build/armv7l/Release
./object_detection_demo -i ~/Downloads/person-bicycle-car-detection.mp4 -m ~/Downloads/person-vehicle-bike-detection-crossroad-0078.xml -at ssd -d MYRIAD
Ausführen vonobject_detection_demo for Python:
cd ~/open_model_zoo/demos/python_demos/object_detection_demo/
python3 object_detection_demo.py -i ~/Downloads/person-bicycle-car-detection.mp4 -m ~/Downloads/person-vehicle-bike-detection-crossroad-0078.xml -at ssd -d MYRIAD
Für weitere Informationen dazu und andere Demos verwenden Sie die Option -h, zum Beispiel:
./object_detection_demo -h
Dies schließt den Installationsvorgang für die Open Model Zoo Demos auf Raspberry Pi* OS ab.