帖子里发不了图片，上传附件又总出错，就只好贴在帖子了。
再次感谢CollinsLu的指导。

大联大神经棒测评之一——RaspberryPi 4B安装OpenCV
在Raspberry Pi4B安装OpenCV遇到了问题，在多次请教了CollinsLu之后终于安装上了，能不能实现功能后面再验证。
这里把安装过程分享给大家，供需要的人参考。也再次感谢Collins Lu。
按申请网页上给的链接
(https://www.intel.cn/content/www/cn/zh/support/articles/000057005/boards-and-kits.html)的指导，在Pi 4B上建立OpenCV环境，安装到“从源代码安装 OpenCV”的make –j1时，提示出错，无法完成安装。
file:///C:/Users/NICKNE~1/AppData/Local/Temp/msohtmlclip1/01/clip_image002.jpg

从Raspberry网站下载Raspberry Pi Image做一个全新的系统。
按Collins Lu的指导，安装过程变为：
系统要求
  
注意
  		  
本指南假定您用下面列出的操作系统启动并运行了 Raspberry Pi* 主板。
  
硬件


  • Raspberry Pi* 4（Raspberry Pi* 3 型号 B+ 应能正常工作。）
  • 至少一个 8 GB microSD 卡
  • 英特尔® Neural Compute Stick 2
  • 以太网互联网连接或兼容的无线网络
  • 专用 DC 电源适配器
目标操作系统


  • Raspbian* Stretch，32 位
  • Raspbian* Buster，32 位
设置您的构建环境
  
注意
  		  
本指南包含需要作为根或 sudo 访问权限执行以正确安装的命令。
  
确保您的设备软件是最新版本：
sudoapt update && sudo apt upgrade –y
(全新的系统，这一步可以不做。)
工具包的一些依赖关系没有预构建的 ARMv7 二进制文件，需要从源代码构建。与其他平台相比，这会显著提高构建时间。准备构建该工具包需要以下步骤：
安装构建工具
sudoapt install build-essential
从源代码安装 CMake*
从 Kitware* GitHub* 发行页面获取 CMake，提取它，然后进入提取的文件夹：
cd ~/
wgethttps://github.com/Kitware/CMake/releases/download/v3.14.4/cmake-3.14.4.tar.gz
tarxvzf cmake-3.14.4.tar.gz
cd~/cmake-3.14.4
运行 bootstrap 脚本以安装其他依赖关系，开始构建：
./bootstrap
make-j4
sudomake install
  
注意
  		  
make 命令使用的作业 数可以使用-j 标志进行调整。建议以您平台上的内核数设置作业数。
  
您可以使用以下命令检查系统内核数：
grep -c^processor /proc/cpuinfo
请注意，设置数字过高可能会导致内存超支，导致内部版本失败。如果时间允许，建议运行1 到 2 个作业。

至此，都和链接中给出的指导一致。
下面：按链接
https://www.wpgdadatong.com/tw/blog/detail?BID=B1572给出的指导执行。
安装过程


  • 通过Putty或U盘等工具将Intel官方下载的1.023.tgz拷贝到Raspberry Pi 4 Model B主机中，存放于~/Downloads/目录下。
  • 在命令行中执行：
1) cd ~/Downloads/
2) sudo mkdir -p/opt/intel/openvino
3) sudo tar-xf  l_openvino_toolkit_runtime_raspbian_p_2020.1.023.tgz --strip 1 -C/opt/intel/openvino


  • 安装外部软件依赖项：sudo     apt install cmake
  • 设置环境变量 ：echo     "source /opt/intel/openvino/bin/setupvars.sh" >> ~/.bashrc，然后执行source ~/.bashrc生效，另开一个窗口看到窗口中显示出[setupvars.sh]     OpenVINO environment initialized说明配置成功。
  • 添加USB规则如下并插上Intel® Movidius™ Neural Compute Stick     or Intel® Neural Compute Stick 2
1）sudo usermod -a -G users"$(whoami)"
2）source/opt/intel/openvino/bin/setupvars.sh
3）sh /opt/intel/openvino/install_dependencies/install_NCS_udev_rules.sh


  • 构建并运行Object     Detection Sample：
1) cd ~
2) mkdir build&& cd build
3) cmake-DCMAKE_BUILD_TYPE=Release -DCMAKE_CXX_FLAGS="-march=armv7-a"/opt/intel/openvino/deployment_tools/inference_engine/samples/cpp
4) make -j2object_detection_sample_ssd

下面改为：按链接
https://github.com/openvinotoolkit/openvino/issues/411中介绍的方法：
已经安装了2020.1.023的跳过这一步。
Give this a try.

安装了2020.1.023之后，
Then download the 2019 R1 models such as:
下载的模型face-detection-adas-0001.bin和face-detection-adas-0001.xml在build目录下，把他们拷贝到downloads目录下。再找一张有汽车的png格式的图片例如car.png拷贝到~/downloads/pic/目录下，，没有pic目录的就自建一个。
执行
./armv7l/Release/object_detection_sample_ssd -m~/Downloads/face-detection-adas-0001.xml -d MYRIAD -i ~/Downloads/pic/car.png
稍等一会，就会看到：Execution successful

至此，安装算是完成了。只是因为模型的原因，识别率比较低，我试了四张不同的带有汽车的照片，没有一张识别出来。

后面接着研究。