Darknet/yolo-VS2017+OPENCV 编译环境配置

准备工作：

OPENCV 3.4.10 https://opencv.org/releases/

VS2017 https://visualstudio.microsoft.com/zh-hans/

安装VS2017要选择

 

CUDA  https://developer.nvidia.com/cuda-downloads

自行查询显卡对应版本  本文使用cuda10.1

 

要能在Visual Studio中使用上述安装的OpenCV，需要如下两个步骤：

1. 配置相关的环境变量

2. 建立工程要配置相关的属性

1. 配置相关的环境变量

在用户变量和系统变量中的Path变量都添加进opencv安装目录的build中的bin文件夹路径

D:\opencv\opencv\build\x64\vc15\bin

build文件夹只有"x64"文件夹（似乎是只支持64位系统，所以没有“x86”文件夹），加上我是64位系统，所以选择了“x64”。而至于为什么选择“vc15”下的"bin"文件夹，那是根据所使用的VS版本决定的。

Visual Studio 版本	OpenCV对应文件夹
VS2008	vc9
VS2010	vc10
VS2012	vc11
VS2013	vc12
VS2014	vc13
VS2015	vc14
VS2017	vc15

OpenCV3.4.2的"x64"只有"vc14"和"vc15"，这意味着它只支持VS2015和VS2017。

2. 建立工程要配置相关的属性

1. 新建c++空文件

2. 进入视图->项目管理器

3. debug x64模式，然后博客上有三种情况

   • 在project右键属性
   • 在debug上右键属性
   • 在debug->Microsoft.cpp.x64.user右键属性

   我选择第二种，配置完第4步后，发现以上三种操作效果一样。

4. 包含目录，添加以下路径
   在库目录下，添加以下路径

5. 添加依赖项，选择“链接器”中的“输入”， “附加依赖项”

在上述库目录（即\build\x64\vc15\lib）中，可以找到对应的.lib。
如果是在debug模式下，添加opencv_world341d.lib；
若是release模式，则选opencv_world341.lib。它们的文件名相差一个"d"，带"d"的表示debug。
不可两个都添加，否则会出现一定的错误，也不可在debug下配置非debug的lib，在release下配置debug的lib，一定要对应使用。若要在release模式下使用，就要再对应地进行配置。

3. 打开图片

报错：无法打开文件“opencv_world340d.dll
重启电脑，新建项目，发现上面添加的路径和依赖都不见了。
重新添加路径和依赖，成功运行程序。

重新打开运行，没问题。

4. YOLOV4

1.打开darknet.sln

平台工具集选择“无升级”

打开后，显示错误 : 项目“D:\...\darknet-master\build\darknet\darknet.vcxproj”配置“Release|x64”的 Designtime 生成失败

将项目改为release x64，同时点击项目，然后重定向解决方案，一定要选择无升级，这样就可以把编译平台停在vs2015。没有报错。

2、 修改配置

• 常规 – 平台工具集：vs2015（v140）

• VC++目录 – 包含目录：
  …\opencv\build\include
  …\opencv\build\include\opencv
  …\opencv\build\include\opencv2

  VC++目录 – 库目录：
  …\opencv\build\x64\vc14\lib
  

• 添加目录…\opencv\build\x64\vc14\lib下库的名字
  

• 这里的目录自己生成了错误的目录，幸好发现才改了回来
  

3、 "CUDAVisualStudioIntegration\extras\visual_studio_integration\MSBuildExtensions"下的文件直接拷贝到“C:\Program Files (x86)\MSBuild\Microsoft.Cpp\v4.0\V140\BuildCustomizations”文件夹中。

4、 将…\opencv\build\x64\vc14\bin下的opencv_world330.dll 和opencv_ffmpeg330_64.dll 复制到 \darknet\darknet-master\build\darknet\x64 目录下

5、 右键工程项目，点击重新生成，生成成功
6、 下载yolo_v4 weights: 把它放到darknet\build\darknet\x64下

7、 在darknet\build\darknet\x64下按住shift键，点击鼠标右键选择“在此处打开Powershell 窗口（s）。

在命令行输入 .\darknet detect cfg/yolov4.cfg yolov4.weights data/dog.jpg

 

 

 

参考https://www.cnblogs.com/Fsxq/p/11074947.html