OpenV概述

OpenV是一個集成視覺和深度學習計算庫的開源庫，它基於OpenCV和OpenVX框架，並優化了在多種硬件上的性能表現，為計算機視覺應用提供了高效易用的解決方案。本文從多個方面介紹OpenV的特點和應用場景。

一、OpenVINO

OpenV根據應用場景提供了多個不同的接口，其中OpenVINO是它在視覺領域中最流行的接口之一。OpenVINO可以通過基於神經網絡的推理加速計算機視覺應用的運行速度。若使用CPU，OpenVINO可以利用多線程或OpenMP進行優化，而使用GPU可以利用OpenCL和CUDA等計算框架進行優化。OpenVINO還支持基於自定義硬件的推理，如神經網絡處理單元(NPU)。

二、OpenVINO撲克牌檢測示例

下面是一個OpenVINO撲克牌檢測示例，可以檢測圖片中的撲克牌，算法使用預訓練的神經網絡模型。

#include "opencv2/dnn.hpp"
#include "opencv2/imgproc.hpp"
#include "opencv2/highgui.hpp"
#include 
#include 
#include 
#include 
#include 
#include 

using namespace cv;
using namespace dnn;
using namespace std;
using namespace std::chrono;

int main(int argc, char** argv)
{
    String modelTxt = "/path/to/model/deploy.prototxt";
    String modelBin = "/path/to/model/snapshot_iter_8910.caffemodel";

    // Initialize network
    Net net = readNetFromCaffe(modelTxt, modelBin);

    // Load image
    Mat frame = imread("/path/to/image.jpg");

    // Create 4D blob from input image
    Mat blob;
    blobFromImage(frame, blob, 1.0, Size(227, 227), Scalar(104, 117, 123), false, false);

    // Set input blob
    net.setInput(blob);

    // Forward pass through network
    Mat output = net.forward();

    // Determine label with highest confidence
    Point maxPt;
    minMaxLoc(output.reshape(1, 1), 0, 0, 0, &maxPt);

    // Read label names
    vector classNames;
    ifstream classNamesFile("/path/to/class/names/file.txt");
    string className = "";
    while (getline(classNamesFile, className)) 
    {
        classNames.push_back(className);
    }

    // Display results
    string label = classNames[maxPt.x];
    putText(frame, label, Point(10, 30), FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.7, Scalar(0, 0, 255), 2);
    imshow("Output", frame);
    waitKey(0);

    return 0;
}

三、OpenVPen

OpenVPen是OpenV在深度學習領域的另一個接口。它提供了基於GPU加速的代碼生成和優化工具，能夠優化和升級現有的深度學習模型，並將它們轉化為高效的計算圖，更好地運行於沒有GPU的平台上。OpenVPen內置了一系列的優化器，可以自動處理數據流中的優化問題，例如圖像歸一化等操作，從而加速深度學習應用的推理和訓練。

四、OpenVINO車輛檢測示例

下面是一個OpenVINO車輛檢測示例，可以檢測視頻中的汽車，算法使用預訓練的神經網絡模型。

#include 
#include 
#include 
#include 
#include 
#include 

using namespace std;
using namespace cv;
using namespace InferenceEngine;

int main()
{
    // Plugin initialization for specified device and load extensions library if specified
    PluginDispatcher dispatcher({ "" });
    auto plugin = dispatcher.getSuitablePlugin(TargetDevice::eCPU);

    // Read IR generated by ModelOptimizer (.xml and .bin files)
    CNNNetReader networkReader;
    networkReader.ReadNetwork("vehicle-detection-adas-0002.xml");
    networkReader.ReadWeights("vehicle-detection-adas-0002.bin");

    // Configure input & output
    auto inputInfo = networkReader.getNetwork().getInputInfo().begin()->second;
    inputInfo->setPrecision(Precision::FP16);
    inputInfo->setLayout(Layout::NHWC);

    auto outputInfo = networkReader.getNetwork().getOutputsInfo().begin()->second;
    outputInfo->setPrecision(Precision::FP16);
    outputInfo->setLayout(Layout::NCHW);

    // Load network to the plugin
    ExecutableNetwork executableNetwork = plugin.LoadNetwork(networkReader.getNetwork(), {});

    // Create inference request iterators
    auto inputBlob = executableNetwork.CreateBlobProxy(inputInfo);
    auto outputBlob = executableNetwork.GetOutputsInfo()[0]->GetBlob();

    // Read input frame
    Mat inFrame = cv::imread("/path/to/input/frame.jpg");

    // Resize to network's input size and assign to input blob
    Mat outFrame;
    Size size(inputInfo->getTensorDesc().getDims()[3], inputInfo->getTensorDesc().getDims()[2]);
    cv::resize(inFrame, outFrame, size);
    std::memcpy(inputBlob->buffer(), outFrame.ptr(), outFrame.total() * outFrame.elemSize());

    // Start inference
    auto t0 = chrono::high_resolution_clock::now();
    auto inferRequest = executableNetwork.CreateInferRequest();
    inferRequest.SetBlob(inputInfo->name(), inputBlob);
    inferRequest.Infer();
    auto t1 = chrono::high_resolution_clock::now();

    // Retrieve information from the output blob
    MemoryBlob::Ptr moutput = as(outputBlob);
    const auto loutputs = outputBlob->getTensorDesc().getDims();
    const size_t lwidth = loutputs[3];
    const size_t lheight = loutputs[2];
    Mat detectionMat(lheight, lwidth, CV_32F, moutput->rmap().fptr());

    // Draw bounding boxes around detected cars
    float confidenceThreshold = 0.7f;
    for (int i = 0; i < detectionMat.rows; i++)
    {
        float confidence = detectionMat.at(i, 2);
        if (confidence > confidenceThreshold)
        {
            int xmin = static_cast(detectionMat.at(i, 3) * inFrame.cols);
            int ymin = static_cast(detectionMat.at(i, 4) * inFrame.rows);
            int xmax = static_cast(detectionMat.at(i, 5) * inFrame.cols);
            int ymax = static_cast(detectionMat.at(i, 6) * inFrame.rows);
            rectangle(inFrame, Point(xmin, ymin), Point(xmax, ymax), Scalar(0, 255, 255), 2);
        }
    }

    // Show result
    namedWindow("Vehicle Detection", WINDOW_AUTOSIZE);
    imshow("Vehicle Detection", inFrame);
    waitKey(0);

    cout << "Inference time: " << chrono::duration(t1 - t0).count() << " seconds" << endl;
    return 0;
}

五、OpenVPen Connect

OpenVPen Connect是一個基於Python的API，提供了為深度學習和計算機視覺應用編寫高性能、易擴展的代碼的能力。它允許用戶可以更方便地打包和部署應用，以及在更大的計算資源上運行。它還支持在多個主機之間進行分布式訓練。

六、OpenVINO硬件要求

OpenVINO支持各種平台和設備，尤其是CPU、GPU和FPGA等硬件設備。具體的要求取決於應用場景和硬件設備，通常可以滿足大多數現代設備的需求。

七、OpenVINO證書有用嗎？

OpenVINO提供了認證證書，它是一個針對OpenVINO的認證系統，考核申請人在OpenVINO框架的使用和應用上的技能和知識。OpenVINO證書可以證明一個人在OpenVINO技術上具有專業知識和技能，成為用戶找工作、轉行或證明自己的首選證明之一。

八、OpenVINO 多輸出推理

OpenVINO支持多輸出推理，這是在神經網絡中使用的一種技術。神經網絡通常包含多個輸出，每個輸出都用於區分不同的屬性或特徵。OpenVINO允許用戶獲取和處理多個輸出，從而可以在單次推理中獲得多個結果。

九、OpenVINO轉的模型預測不對

如果OpenVINO轉換模型所得到的預測結果不準確，可能是由於OpenVINO不支持模型中的某些特性導致的。這時需要對模型進行更深入的分析和調整，確保所用模型和參數與OpenVINO的要求相符合，以提高預測的準確度。