前提条件

准备环境

• 准备Atlas 200/300/500 推理产品的推理服务器，并安装对应的驱动和固件。
• 安装Python 3.9版本（MindSDK依赖）。
• 安装Ascend-cann-toolkit，具体安装过程请参见《CANN 软件安装指南》“安装开发套件包”章节。
• 安装MindStudio，具体安装过程请参见《MindStudio安装指南》的“安装操作（Linux）”章节。
• 安装MindSDK软件包，可以是Vision SDK或Manufacture SDK（本案例以Vision SDK为例），具体安装过程请参见《Vision SDK 用户指南》或《Manufacture SDK 用户指南》“使用命令行方式开发 > 环境准备 ”章节。
• 安装opencv-python依赖，可参考以下命令执行。

  pip3 install opencv-python

配置环境变量

1. 以运行用户在任意目录下执行vi ~/.bashrc命令，打开.bashrc文件，在文件最后一行后面添加以下内容（以非root用户默认安装路径为例）。

   # Ascend-cann-toolkit环境变量（请根据实际路径修改）
   source ~/Ascend/ascend-toolkit/set_env.sh
   source $HOME/mxVision/set_env.sh

2. 执行:wq!命令保存文件并退出。
3. 执行source ~/.bashrc命令使其立即生效。

准备数据

准备以下数据并上传至设备。

• 一张用于口罩识别的测试图片。
• 获取案例所需预训练模型：模型链接。
• 获取口罩识别源代码：源代码链接、脚本链接。