什么是OpenVINO
OpenVINO (Open Visual Inference and Neural Network Optimization) 是一个用于视觉推理和神经网络优化的工具包。它是一个开源的软件平台，可以用于加速神经网络的推理过程。OpenVINO可以在 CPU、GPU、VPU 和 FPGA 等多种硬件平台上运行，可以用于视频分析、计算机视觉和自然语言处理等领域。它可以帮助开发人员在不同的平台上有效地部署神经网络应用程序，从而提高模型的性能和效率。
如何安装配置OpenVINO
OpenVINO可以在Windows、macOS和Linux系统上安装。以下是在这三种系统上安装OpenVINO的步骤：
在英特尔的官方网站上下载OpenVINO安装包：
https://software.intel.com/content/www/us/en/develop/tools/openvino-toolkit.html
下载完成后，打开安装包并按照安装程序的提示进行安装。
在安装过程中，会提示你选择安装路径和安装选项。请根据你的需要进行选择。安装完成后，在Linux系统中，你可以在命令行中输入以下命令来设置OpenVINO的环境变量：
source /opt/intel/openvino/bin/setupvars.sh
在Windows系统中，你需要运行安装目录下的 setupvars.bat 文件。
注意：在安装OpenVINO之前，你需要先安装一些其他软件，包括C++编译器、CMake和Python。你还需要确保你的系统符合OpenVINO的系统要求，具体要求可以在英特尔的官方网站上查看。
下载测试用例
要测试OpenVINO是否安装成功，你可以尝试运行一个测试用例，看看能否正常工作。你可以按照以下步骤进行：
从GitHub下载OpenVINO的测试用例。你可以在命令行中输入以下命令下载：
git clone https://github.com/opencv/open_model_zoo
进入open_model_zoo文件夹，然后进入demos文件夹。在这里你会看到很多测试用例。使用CMake编译测试用例。你可以在命令行中输入以下命令来编译测试用例：
cd open_model_zoo/demos
mkdir build
cd build
cmake ..
make
运行测试用例。你可以在命令行中输入以下命令来运行测试用例：
./<test_case_name>
例如，如果你想运行classification_sample_async测试用例，可以在命令行中输入以下命令：
./classification_sample_async
如果测试用例能够正常运行，则表明OpenVINO安装成功。
如果想测试OpenVINO的推理效率，你可以使用benchmark_app这个测试用例来测试。你可以在命令行中输入以下命令来运行benchmark_app测试用例：
./benchmark_app -m <path_to_model>
运行测试用例后，它会显示出推理过程的帧率和推理速度，你可以根据这些数据来判断OpenVINO的推理效率。通常来说，如果帧率较高，推理速度也较快，这就表明OpenVINO的推理效率较高。
注意：在运行测试用例之前，你需要确保你已经配置好了OpenVINO的环境变量。你可以在命令行中输入"source /opt/intel/openvino/bin/setupvars.sh"来配置环境变量。
加速自己的模型
要使用OpenVINO加速自己的模型在设备上的推理过程，你需要先将自己的网络模型转换为OpenVINO能够理解的模型格式，这个过程称为模型转换。
以Caffe模型为例，转为OpenVINO可以使用的模型的步骤：
首先，你需要确保你的模型的权重和网络结构已经被保存为 .caffemodel 和 .prototxt 格式。假设你的模型文件是 face_detection.caffemodel，网络结构文件是 face_detection.prototxt。
使用OpenVINO的Model Optimizer工具将 .caffemodel 转换为 OpenVINO 可以使用的模型。你可以在命令行中输入以下命令来转换模型：
python3 /opt/intel/openvino/deployment_tools/model_optimizer/mo.py --input_model face_detection.caffemodel --input_proto face_detection.prototxt
转换完成后，你会得到两个文件：.xml文件和.bin文件。这两个文件就是OpenVINO可以使用的模型。
编写代码来加载模型并使用OpenVINO进行推理。你可以参考以下代码片段：
import cv2
import numpy as np
from openvino.inference_engine import IECore
# 加载模型
model_xml = 'face_detection.xml'
model_bin = 'face_detection.bin'
# 初始化推理引擎
ie = IECore()
net = ie.read_network(model=model_xml, weights=model_bin)
exec_net = ie.load_network(network=net, device_name='CPU')
# 准备输入数据
input_blob = next(iter(net.input_info))
input_shape = net.input_info[input_blob].input_data.shape
input_data = np.ndarray(input_shape, dtype=np.float32)
# 执行推理
output = exec_net.infer(inputs={input_blob: input_data})
# 处理输出结果
...
这段代码中，我们使用OpenVINO的IECore类的read_network方法加载了模型文件，然后使用IECore类的load_network方法将模型加载到推理引擎中。接下来，我们准备好输入数据，然后调用exec_net的infer方法执行推理。最后，我们处理推理结果。
