OpenVINO_setup.md

1. Скачайте OpenVINO с официального сайта: https://software.seek.intel.com/openvino-toolkit
2. Установите OpenVINO
3. Откройте терминал (Development Command Prompt на Windows)
4. Выставите окружение

• Windows

  "C:\Program Files (x86)\IntelSWTools\openvino\bin\setupvars.bat"
  

  Ожидаемое сообщение:

  Python 3.7.6
  ECHO is off.
  PYTHONPATH=C:\Program Files (x86)\IntelSWTools\openvino\deployment_tools\open_model_zoo\tools\accuracy_checker;C:\Program Files (x86)\IntelSWTools\openvino\python\python3.7;C:\Program Files (x86)\IntelSWTools\openvino\python\python3;C:\Users\dkurtaev\opencv\build\lib\Release
  [setupvars.bat] OpenVINO environment initialized
  

• Linux

  source /opt/intel/openvino/bin/setupvars.sh
  

  Ожидаемое сообщение:

  [setupvars.sh] OpenVINO environment initialized
  

5. Скачайте модель нейронной сети для теста (2 файла):

   face-detection-adas-0001.bin
   face-detection-adas-0001.xml

6. Скачайте тестовое изображение: https://github.com/opencv/opencv_extra/raw/master/testdata/gpu/lbpcascade/er.png

7. Создайте файл test_openvino.py со следующим содержимым:

   import cv2 as cv
   
   # Load the model.
   net = cv.dnn_DetectionModel('face-detection-adas-0001.xml',
                               'face-detection-adas-0001.bin')
   
   # Read an image.
   frame = cv.imread('er.png')
   if frame is None:
       raise Exception('Image not found!')
   
   # Perform an inference.
   _, confidences, boxes = net.detect(frame, confThreshold=0.5)
   
   # Draw detected faces on the frame.
   for confidence, box in zip(list(confidences), boxes):
       cv.rectangle(frame, box, color=(0, 255, 0))
   
   # Save the frame to an image file.
   cv.imshow('OpenVINO test', frame)
   cv.waitKey()

8. Запустите скрипт. Ожидается, что на экран выведется следующее изображение с найденными лицами: