本文主要介绍了在树莓派（Raspbian 3b+）上搭建openvino相关环境以及实现一个简单人脸识别功能的详细步骤
硬件准备：
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树莓派3b+，8G版本
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SD卡一张、读卡器一枚
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神经计算棒一枚（Intel Neural Compute Stick2, NCS2）
软件准备：
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Raspberry Pi OS (32bit) ：32位的树莓派操作系统
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Rasberry Pi Imager：树莓派官方提供的将树莓派操作系统写入sd卡的软件工具
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树莓派版本的Openvino工具
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VNC Viewer/Xshell：远程查看操作树莓派工具
2.树莓派配置
第一步：打开 Raspberry Pi Imager
Raspberry Pi Imager
第二步：选择相应的操作系统
选择相应的操作系统
第三步：选择SD卡
选择SD卡
第四步：然后开始写入
将树莓派镜像写入SD卡
第五步：安装好后，将SD卡插入树莓派，启动树莓派，开启ssh/VNC权限 依次打开 菜单(Menu) > 首选项(Preferences) > Raspberry Pi Configuration： 点击 Interfaces 栏，选择“enable” SSH/VNC服务
开启ssh/VNC权限
第六步：在Terminal中使用ifconfig命令，查询树莓派ip地址
第七步：输入树莓派ip地址，使用Xshell工具链接到树莓派：
使用Xshell工具链接到树莓派
第八步：进入Downloads文件夹，下载openvino Raspberry工具
第九步：创建一个用来保存软件主体的文件夹，并解压到该文件夹
sudo mkdir -p /opt/intel/openvino
sudo tar -xf l_openvino_toolkit_runtime_raspbian_p_2021.3.394.tgz --strip 1 -C /opt/intel/openvino
第十步：设置环境变量
echo "source /opt/intel/openvino/bin/setupvars.sh" >> ~/.bashrc
新开一个Terminal有如下初始化提示时便说明配置成功
配置成功
第十一步：配置USB规则
sudo usermod -a -G users "$(whoami)
第十二步：运行如下命令以能够使用神经计算棒
安装神经棒驱动
第十三步：创建build文件夹
mkdir ~/build && cd ~/build
第十四步： 编译样例
cmake -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release -DCMAKE_CXX_FLAGS="-march=armv7-a" /opt/intel/openvino/deployment_tools/inference_engine/samples/cpp
第十五步： 编译`object detecion_sample_ssd样例
make -j2 object_detection_sample_ssd
image.png
编译成功后，还需要下载添加模型文件才能完成完成检测
下载权重文件和模型文件 下载Inter仓库中预训练好模型的权重文件和模型文件：
wget --no-check-certificate https://storage.openvinotoolkit.org/repositories/open_model_zoo/2021.3/models_bin/2/face-detection-adas-0001/FP16/face-detection-adas-0001.bin
wget --no-check-certificate https://storage.openvinotoolkit.org/repositories/open_model_zoo/2021.3/models_bin/2/face-detection-adas-0001/FP16/face-detection-adas-0001.xml
最后： 测试结果 在网上下载一张带有人脸的图片，然后使用如下指令进行推理测试：
./armv7l/Release/object_detection_sample_ssd -m face-detection-adas-0001.xml -d MYRIAD -i face.png
控制台输出如下所示：
image.png
检测结果如下所示：
image.png
至此，基于树莓派的openvino人脸检测部署就全部完成了
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