转载自文章：巨详细！使用OpenCV和OpenVINO轻松创建深度学习应用

额外内容：修改openvino安装后自带的opencv，改为自己版本的opencv(为了使用opencv_contrib)

第一步：安装OpenVINO

从官网注册并下载OpenVINO开发包的Linux版本：
官网下载地址：
https://software.intel.com/content/www/us/en/develop/tools/openvino-toolkit/choose-download/linux.html

如果下载顺利，你将得到文件名为 l_openvino_toolkit_p_< 版本号>.tgz 的压缩包，为了兼容更多的网络模型，我们选择安装目前最新的OpenVINO版本（OpenVINO-2020.3.194）。

OpenVINO开发包中包含了相应版本的OpenCV，安装OpenVINO时会默认安装OpenCV，因此无需额外安装OpenCV（不带opencv_contrib,如果想使用请安装完后翻到文章最后）。

1. 解压并安装 OpenVINO 开发包核心组件
   $ tar -xvzf l_openvino_toolkit_p_2020.3.194.tgz
   $ cd l_openvino_toolkit_p_2020.3.194
   运行图形化安装命令: (不用sudo也没有问题，不过/opt/intel会变为~/intel)
   $ sudo ./install_GUI.sh
   然后一路选择“Next”安装默认组件即可。如果一切顺利，安装文件将位于/opt/intel/openvino_2020.3.194/，同时会生成一个符号链接/opt/intel/openvino 指向最新的安装目录。至此，OpenVINO 核心组件安装完成，接下来安装依赖包。

2. 安装依赖包
   使用 OpenVINO 写一个完整的视觉类应用，除了 OpenVINO 本身之外，还需要安装一些依赖包，包括但不限于 FFMpeg视频框架、CMake 编译工具、libusb(Movidius 神经计算棒 插件需要用到)等。
   安装步骤如下：
   $ cd /opt/intel/openvino/install_dependencies

   运行以下命令安装必要的依赖包:
   $ sudo -E ./install_openvino_dependencies.sh

   设置环境变量:
   $ source /opt/intel/openvino/bin/setupvars.sh
   建议将以上环境变量设置命令加入到用户的环境脚本当中，方法如下:
   $ vi <用户目录>/.bashrc，在末尾加入source /opt/intel/openvino/bin/setupvars.sh
   按 Esc 键，然后输入“:wq”保存并退出。

   接下来配置模型优化器，依次运行以下命令:
   $ cd /opt/intel/openvino/deployment_tools/model_optimizer/install_prerequisites
   $ sudo ./install_prerequisites.sh
   上面这条命令会安装所有的深度学习框架的支持，如果只希望安装某一个框架的支持，以安装Caffe 框架支持为例，可以这么做:$ sudo ./install_prerequisites_caffe.sh

至此，安装工作结束，下面验证安装好的 OpenVINO 环境是否可以工作。

第二步：验证 OpenVINO 环境

进入推理引擎示例程序目录:
$ cd /opt/intel/openvino/deployment_tools/demo

运行图片分类示例程序的验证脚本:
$ ./demo_squeezenet_download_convert_run.sh
如果一切顺利，输出结果将如图所示。

补充：

Openvino安装的OpenCV默认不带opencv_contrib，如果需要使用opencv_contrib，可以参考我的另一篇文章【OpenCV+OPENVINO使用】OPENCV-VINO4.5.1 + OPENCV contrib安装）

在安装完后，编辑 /opt/intel/openvino_2020.3.194/setupvar.sh：

1. 将$INSTALLDIR/opencv/cmake改为你的cmake,在你下载的opencv-openvino文件夹下

2. 同理，将$INSTALLDIR/opencv/lib改为opencv文件夹地址/build/lib

   大功告成