openvino cmake编译写法OpenVINO(Open Visual Inference & Neural network Optimization)是Intel推出的一款用于加速计算机视觉和深度学习推理的开源库。要使用CMake编译与OpenVINO相关的项目,你需要确保已经正确安装了OpenVINO,并且配置了相应的环境变量。 以下是一个基本的CMakeLists.txt文件示例,用于编译一个使用OpenVINO的...
4. 项目编译运行 在该项目中通过CMake编译项目,定义的CMakeLists.txt文件如下所示: cmake_minimum_required(VERSION3.28)project(test_openvino)set(OpenCV_DIR /Users/ygj/3lib/opencv_4.8.0/lib/cmake/opencv4)find_package(OpenCV REQUIRED)message(STATUS"OpenCV_DIR = ${OpenCV_DIR}")message(STATUS"OpenCV...
cmake 编译OpenVINO 环境的时候,允许我们根据自身需求来灵活指定编译的选项。 如果我们希望有python的环境,可以选择加入下面的选项,要注意的是path要根据自己的实际环境匹配。 -DENABLE_PYTHON=ON -DNGRAPH_PYTHON_BUILD_ENABLE=ON -DPYTHON_EXECUTABLE=`which python3.8` -DPYTHON_LIBRARY=/usr/lib/x86_64-linux-...
pip3install-r src/bindings/python/src/compatibility/openvino/requirements-dev.txt 4. build选项介绍与操作步骤- 编译选项介绍 cmake 编译OpenVINO 环境的时候,允许我们根据自身需求来灵活指定编译的选项。 如果我们希望有python的环境,可以选择加入下面的选项,要注意的是path要根据自己的实际环境匹配。 -DENABLE_PYTH...
接下来就是进行项目编译,CMake 编译后会生成 Makefile 文件,之后就可以运行 make 命令进行项目最后的编译,然后就可以直接运行生成的项目文件,如下所示: make./test_openvino 上图中展示了项目最后运行结果,可以看出,此处使用的模型输入大小为[1,3,224,224],输出大小为[1,1000],识别结果 Class ID=386,查看分类...
cmake -G "Visual Studio 17 2022" <path/to/openvino> -DCMAKE_BUILD_TYPE=Debug 此处需要把“<path/to/openvino>”替换成自己的OpenVINO路径,运行完第一条命令后,会创建build文件夹 并切换到该文件夹中。运行完第二条命令后,如下图所示,会根据项目中的CMakeLists文件进行编译,最后编译成功的输出如第二张...
编译工作: 第一步,解压下载的OpenCV源代码(本文是:opencv-4.1.0.zip),然后在C盘创建一个文件夹存放OpenCV的编译输出,本文取名为OpenCV410,410表示OpenCV的版本是4.1.0。接着打开Cmake,在 where is the source code处填入OpenCV源代码路径(本文是:D:\Downloads\opencv-4.1.0),在Where to build the binaries处...
在该项目中通过 CMake 编译项目,定义的 CMakeLists.txt 文件如下所示: cmake_minimum_required(VERSION 3.28) project(test_openvino) set(OpenCV_DIR /Users/ygj/3lib/opencv_4.8.0/lib/cmake/opencv4) find_package(OpenCV REQUIRED) message(STATUS "OpenCV_DIR = ${OpenCV_DIR}") ...
5.基于 CMake 编译和构建 OpenVINO C++ 程序 01安装 GCC 编译器 GCC 是Linux平台上广泛使用的 C++ 编译器,请使用命令完成 GCC 安装: sudo apt update sudo apt install build-essential gdb 运行: gcc --version, 确认 GCC 已经安装成功,如图1-1所示。
接下来就是进行项目编译,CMake 编译后会生成 Makefile 文件,之后就可以运行 make 命令进行项目最后的编译,然后就可以直接运行生成的项目文件,如下所示: 上图中展示了项目最后运行结果,可以看出,此处使用的模型输入大小为[1,3,224,224],输出大小为[1,1000],识别结果 Class ID=386,查看分类结果字典,图片识别结果...