【OpenVINO 】在 MacOS 上编译 OpenVINO C++ 项目
前言英特尔公司发行的模型部署工具OpenVINO™模型部署套件，可以实现在不同系统环境下运行，且发布的OpenVINO™ 2023最新版目前已经支持MacOS系统并同时支持在苹果M系列芯片上部署模型。在该项目中，我们将向大家展示如何在MacOS系统、M2芯片的Macbook Air电脑上，展示使用OpenVINO™ C++ API 部署深度学习模型。
目录
[*]1. OpenVINO™
[*]2. OpenVINO™ 下载
[*]3. 代码实现
[*]4. 项目编译运行
[*]5. 总结
1. OpenVINO™
英特尔发行版 OpenVINO™ 工具套件基于 oneAPI 而开发，可以加快高性能计算机视觉和深度学习视觉应用开发速度工具套件，适用于从边缘到云的各种英特尔平台上，帮助用户更快地将更准确的真实世界结果部署到生产系统中。通过简化的开发工作流程，OpenVINO™ 可赋能开发者在现实世界中部署高性能应用程序和算法。
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OpenVINO™ 2023.2 于 2023 年 11 月 16 日发布，该工具包带来了挖掘生成人工智能全部潜力的新功能。更多的生成式 AI 覆盖和框架集成，以最大限度地减少代码更改，并且扩展了对直接 PyTorch 模型转换的模型支持。支持更多新的模型，包括 LLaVA、chatGLM、Bark 和 LCM 等著名模型。支持更广泛的大型语言模型（LLM）和更多模型压缩技术，支持运行时推理支持以下 Int4 模型压缩格式，通过神经网络压缩框架（NNCF） 进行本机 Int4 压缩等一系列新的功能。
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通过OpenVINO™官网信息，我们可以看出，目前OpenVINO™已经能够在苹果MacOS系统、M系列芯片上运行，这为使用MacOS系统的开发者提供了很好的工具。因此在此处，我们将在MacOS系统、M2芯片的Macbook Air电脑上，展示使用 OpenVINO™ C++ API 部署深度学习模型的详细流程。
2. OpenVINO™ 下载
官方在发布版本中已经提供MacOS系统的编译库，因此在此处我们只需要下载官方编译库即可
首先访问OpenVINO™网站，依次选择版本号、操作系统、安装方式等内容，然后点击下载，如下图所示：
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下面是官方编译的文件，此处主要提供了两个版本，一个是适用于苹果电脑之前的版本，主要是MacOS 10以及之前的版本系统并且使用的是Intel CPU，另一个是使用了苹果的M系列芯片的新版本电脑，主要是MacOS 11 之后的系统。大家可以根据自己的电脑进行选择：
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下载完后，将该文件解压到任意文件夹，在此处为了方便后续使用一集更新，将其解压到用户文件夹，如下图所示：
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后续我们会使用CMake进行项目编译，因此我们此处无需再做其他的设置。
其他环境配置：
[*]MacOS：14.2.1
[*]CMake：3.28
[*]Make：3.81
[*]编译软件：Visual Studio Code
[*]OpenCV：4.8.0
其他环境配置此处不做过多赘述，OpenCV环境安装可以参考下述文章实现：
3. 代码实现
此处我们以Yolov8图片分类模型为例进行项目测试，由于该模型之前我们已经多次使用，所以在此处不在做耕作的阐述，具体代码如下所示：
#include #include #include #include #include #include "openvino/openvino.hpp" //openvino header file#include "opencv2/opencv.hpp" //opencv header fileint main(int argc, char* argv[]){ ov::Version version = ov::get_openvino_version(); std::cout
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