前言

上一篇博客给大家介绍了使用opencv加载YOLOv5的onnx模型，但我们发现使用CPU进行推理检测确实有些慢，那难道在CPU上就不能愉快地进行物体识别了吗？当然可以啦，这不LabVIEW和OpenVINO就来了嘛！今天就和大家一起看一下如何在CPU上也能感受丝滑的实时物体识别。

一、OpenVINO是什么

OpenVINO是英特尔针对自家硬件平台开发的一套深度学习工具库，用于快速部署应用和解决方案，包含推断库，模型优化等等一系列与深度学习模型部署相关的功能。

特点：
1、在边缘启用基于CNN的深度学习推理
2、支持通过英特尔®Movidius™VPU在英特尔®CPU，英特尔®集成显卡，英特尔®神经计算棒2和英特尔®视觉加速器设计之间进行异构执行
3、通过易于使用的计算机视觉功能库和预先优化的内核加快上市时间
4、包括对计算机视觉标准（包括OpenCV *和OpenCL™）的优化调用
5、通俗易懂点说想要在intel-cpu或者嵌入式上部署深度学习模型，可以考虑考虑openvino

二、LabVIEW视觉工具包下载与配置

1、视觉工具包的下载安装

可在如下链接中下载OpenVINO版工具包：基于LabVIEW可使用opencv DNN模块调用的深度学习工具包

安装方式可参考：LabVIEW AI视觉工具包（非NI Vision）下载与安装教程中CPU用户的安装。

2、OpenVINO toolkit下载安装

下载地址：英特尔® Distribution of OpenVINO™ 工具套件
1）点击Dev Tools

2）选择版本，选择如下版本，并DownLoad：

3）下载后，运行安装即可！

4）可以选择安装路径，具体安装可以参考官方文档：https://docs.openvino.ai/cn/latest/openvino_docs_install_guides_installing_openvino_windows.html

三、模型获取

openvino工作流程，和其他的部署工具都差不多，训练好模型，解析成openvino专用的.xml和.bin，随后传入Inference Engine中进行推理。这里和上一篇博客一样可以使用export.py导出openvino模型：python export.py --weights yolov5s.pt --include openvino
当然这里已经为大家转换好了模型，大家可以直接下载，下载链接：YOLOv5 OpenVINO IR模型

四、LabVIEW+OpenVINO调用Yolov5进行实时物体识别

1、实现过程

• dnn模块调用IR模型（模型优化器）
• 设置计算后台与计算目标设备（推理引擎加速）
• 获取输出端的LayerName
• 图像预处理
• 推理
• 后处理
• 绘制检测出的对象

2、程序源码

3、识别结果

CPU模式下，使用openvino进行推理加速，实时检测推理用时仅95ms/frame，是之前加载速度的三分之一

注意：
1.必须安装含openvino字眼的labview工具包
2. readNetFromModelOptimizer.vi中IR模型路径不可以包含中文

附加说明：计算机环境

操作系统：Windows10
python：3.6及以上
LabVIEW：2018及以上 64位版本
视觉工具包：techforce_lib_opencv_cpu_openvino2021-1.0.0.61.vip
OpenVINO：2021.4.2

总结

以上就是今天要给大家分享的内容。

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