如何编译OpenCV4.1.0支持OpenVINO推断引擎加速支持

2019 年 8 月 26 日 极市平台

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OpenVINO自发布以来，依靠其强大的加速性能，在CPU上进行深度学习模型加速优势，迅速受到很多公司与开发者的青睐，但是如何从OpenCV源码编译生成OpenVINO的inferinference engine(IE)加速推理支持的OpenCV版本，一直是很多开发者头疼的事情，很多人都不得不使用OpenVINO官方编译的OpenCV支持版本，无法实现从源码开始的定制化的OpenCV版本编译。

作者从2018年12月份开始研究OpenVINO开发技术，上半年也发布一系列的OpenVINO开发技术相关文章，得到了大家热烈响应，今天我们就来很详细的一步一步的教大家如何从OpenCV源码开始在windows10系统下如何编译IE加速版本的OpenCV安装包，并如何配置与测试IE支持之后的OpenCV DNN的卓越性能。

软件安装

首先需要下载安装OpenVINO，可以选择最新版本2019 R01或者稳定版本2018 R05。OpenVINO安装需要预先安装以下软件：

Python3.6.x

CMake3.13.x

VS2017/VS2015

opencv 4.1.0

这里需要特别注意下，OpenVINO本身不支持Python3.7版本。所以千万别安装Python3.7以上版本！

安装好OpenVINO之后，千万别忘记执行下面的配置脚本：

C:\Intel\computer_vision_sdk_2018.5.456\bin\setupvars.bat

如果你没有改动安装路径，双击这个执行即可！

下载与解压OpenCV4.1源码，下载地址如下：

https://opencv.org/opencv-4-1/

下载完成之后解压缩好 OpenCV4.1.0，我的解压缩之后的为：

D:\opencv_4.1.0\opencv下

build

source

两个目录

cmake编译

打开cmake，设置好源代码路径与编译输出路径分别为

- D:\opencv_4.1.0\opencv\sources
- D:\opencv_4.1.0\opencv\newbuild

图示如下：

然后点击【configure】，第一次点击configure会弹出对话框，设置如下：

然后点击【finish】即可开始配置。

这个时候会有一些依赖需要下载，一定要保持网络稳定，如果无法下载就会出现无法编译的错误，正常一次不成功的话，就继续点击【Configure】按钮，直到配置成功，配置好之后，如果前面OpenVINO已经成功安装的话，请把下面的选项勾上

WITH_INF_ENGINE

WITH_TBB

BUILD_opencv_world

去掉勾选

BUILD_opencv_python3

BUILD_opencv_python_bindings_generator

然后再次点击【Configure】按钮，运行结束之后，设置

InferenceEngine_DIR 为：

C:\Intel\openvino_2019.1.148\deployment_tools\inference_engine\share

其实就是指向你OpenVINO安装目录下IE的share文件夹

然后点击【Generate】按钮，就会成功生成一个VS工程项目。

VS2015工程编译

在newbuild目录下找到

OpenCV.sln 文件，双击打开VS工程！

选择【ALL BUILD】右键 ->生成

运行完成之后，选择【INSTALL】右键 ->生成，

得到输出在install\x64\vc14\bin是DEBUG版本的DLL文件，截图如下：

切换到release模型下，继续执行上述两步操作，即可得到支持IE的OpenCV4.1的release版本。我的最终生成结果(这个生成过程可能需要等待一会)

配置与测试

对编译生成好的OpenCV4.1.0安装包的配置可以分为如下五步：

配置包含目录

配置库目录

配置连接器

配置环境变量

D:\opencv_4.1.0\opencv\newbuild\install\x64\vc14\bin

最后一步重启VS，对OpenCV配置不清楚的具体看这里的视频：

https://www.bilibili.com/video/av36486959

重新VS之后，打开我本机之前的人脸检测程序，把加载网络之后的设置计算后台的代码函数API代码：

net.setPreferableBackend(DNN_BACKEND_OPENCV)

修改为：

net.setPreferableBackend(DNN_BACKEND_INFERENCE_ENGINE)

程序从之前的每秒不到4帧，提升到现在每秒35帧左右，有图位证：

参考链接：

https://github.com/opencv/dldt
https://software.intel.com/en-us/openvino-toolkit
http://space.bilibili.com/365916694/#/
https://cmake.org/，

-完-

*延伸阅读

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