YOLO---YOLOv3 with OpenCV 再使用

                                                                YOLO---YOLOv3 with OpenCV 再使用
YOLOv3 with OpenCV官網 @ https://github.com/JackKoLing/opencv_deeplearning_practice/tree/master/pracice3_opencv_yolov3
　　下載並備齊：yolov3.weights權重文件、yolov3.cfg網絡構建文件、coco.names、xxx.jpg、xxx.mp4文件、object_detection_yolo.cpp、object_detection_yolo.py等文件；
　　依賴環境：C++的編譯環境（如G++/VScode）、OpenCV3.4.2+(記住安裝目錄)
　　編譯情況：下載源文件，無需復雜的編譯，直接修改進行應用
　　支持：windows + linux  + CPU + GPU(可適用於英特爾)

特點：
（1）在OpenCV中使用YOLOv3, 可以在windows下+ ubuntu下使用。
（2）windows下，之前做，object_detection_yolo.cpp是在Visual Studio（VS）下編譯的。
（3）ubuntu下，這次，object_detection_yolo.cpp是g++編譯的。
（3）OpenCV的DNN，GPU僅使用英特爾的GPU進行測試，因此如果沒有英特爾GPU，代碼會將您切換回CPU。
使用：
（1）object_detection_yolo.cpp，執行：
編譯，g++ `pkg-config opencv --cflags` object_detection_yolo.cpp -o object_detection_yolo `pkg-config opencv --libs` -std=c++11
測試，a single image:
    ./object_detection_yolo --image=./data/1.jpg
     a video file:
    ./object_detection_yolo --video=./data/run.mp4

（2）object_detection_yolo.py，執行：
a single image:
    python3 object_detection_yolo.py --image=bird.jpg
a video file:
    python3 object_detection_yolo.py --video=run.mp4

#readme.txt
Run the getModels.sh file from command line to download the needed model files

    sudo chmod a+x getModels.sh
    ./getModels.sh

Python:
Commandline usage to colorize 
a single image:
    python3 object_detection_yolo.py --image=bird.jpg
a video file:
    python3 object_detection_yolo.py --video=run.mp4

C++:
a single image:
    ./object_detection_yolo.out --image=bird.jpg
a video file:
    ./object_detection_yolo.out --video=run.mp4

Compilation examples:
g++ -ggdb `pkg-config --cflags --libs /usr/local/Cellar/opencv3/3.4.2/lib/pkgconfig/opencv.pc` object_detection_yolo.cpp -o object_detection_yolo.out

g++ -ggdb `pkg-config --cflags --libs /usr/local/opencv3.4.2/lib/pkgconfig/opencv.pc` object_detection_yolo.cpp -o object_detection_yolo.out

# For OpenCV 2.4.x 
cd /path/to/opencv/samples/c/
# For OpenCV 3 
cd /path/to/opencv/samples/cpp/
#Compile
g++ -ggdb facedetect.cpp -o facedetect `pkg-config --cflags --libs opencv`
#run
./facedetect

/usr/local/opencv3.4.2/include/opencv2/??
cd /home/u/opencv3.4.2/samples/cpp/  ??
g++ -ggdb `pkg-config --cflags --libs /usr/lib/x86_64-linux-gnu/pkgconfig/opencv.pc` object_detection_yolo.cpp -o object_detection_yolo.out

g++ -ggdb object_detection_yolo.cpp -o object_detection_yolo.out `pkg-config --cflags --libs /usr/lib/x86_64-linux-gnu/pkgconfig/opencv.pc`

g++ object_detection_yolo.cpp -o object_detection_yolo `pkg-config --cflags --libs /usr/lib/x86_64-linux-gnu/pkgconfig/opencv.pc`

-------------------具體遇見問題與解決----------------------
（1）只要環境搭建好，object_detection_yolo.py運行比較順暢，沒有出現什么問題
（2）object_detection_yolo.cpp編譯時，遇見問題

運行：
g++ object_detection_yolo.cpp -o object_detection_yolo `pkg-config --cflags --libs /usr/lib/x86_64-linux-gnu/pkgconfig/opencv.pc`

報錯：
No package 'object_detection_yolo' found
object_detection_yolo.cpp:10:31: fatal error: opencv2/highgui.hpp: 沒有那個文件或目錄
 #include <opencv2/highgui.hpp>
                               ^
compilation terminated.
u@u1604:~/yolov3-opencv3.4.2/yolo-opencv$ g++ `pkg-config object_detection_yolo --cflags` object_detection_yolo.cpp  -o opencv `pkg-config opencv --libs`
Package object_detection_yolo was not found in the pkg-config search path.
Perhaps you should add the directory containing `object_detection_yolo.pc'
to the PKG_CONFIG_PATH environment variable
No package 'object_detection_yolo' found
object_detection_yolo.cpp:11:31: fatal error: opencv2/imgproc.hpp: 沒有那個文件或目錄
 #include <opencv2/imgproc.hpp>
                               ^
compilation terminated.
u@u1604:~/yolov3-opencv3.4.2/yolo-opencv$ g++ `pkg-config object_detection_yolo --cflags` object_detection_yolo.cpp  -o opencv `pkg-config opencv --libs`
Package object_detection_yolo was not found in the pkg-config search path.
Perhaps you should add the directory containing `object_detection_yolo.pc'
to the PKG_CONFIG_PATH environment variable
No package 'object_detection_yolo' found
object_detection_yolo.cpp:13:27: fatal error: opencv2/dnn.hpp: 沒有那個文件或目錄
 #include <opencv2/dnn.hpp>
                           ^
compilation terminated.

解決：
查看object_detection_yolo.cpp中highgui.hpp、imgproc.hpp、dnn.hpp都能找到文件，猜測是路徑讀不進來，按提示更改，
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp> 
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp> 
#include <opencv2/dnn/dnn.hpp> 
//#include <opencv2/highgui.hpp> 
//#include <opencv2/imgproc.hpp> 
//#include <opencv2/dnn.hpp>
--------------------
拷貝
sudo cp -r /home/用戶名/桌面/lib /usr 
sudo cp -r /home/u/桌面/dnn.hpp /usr/include/opencv2/dnn
新建
sudo touch filename   新建文件
sudo mkdir foldername 新建文件夾
刪除
sudo rm -rf 文件夾
sudo rm -rf 文件
----------------------------------

上一步，通了
繼續執行：
g++ `pkg-config opencv --cflags` object_detection_yolo.cpp  -o object_detection_yolo `pkg-config opencv --libs` 

（參考 g++ `pkg-config opencv --cflags` opencv.cpp -o opencv `pkg-config opencv --libs` #將OpenCV的庫包含進去，進行編譯）

報錯：
------------------------------
u@u1604:~/yolov3-opencv3.4.2/yolo-opencv$ g++ `pkg-config opencv --cflags` object_detection_yolo.cpp  -o object_detection_yolo `pkg-config opencv --libs` object_detection_yolo.cpp: In function ‘int main(int, char**)’:
object_detection_yolo.cpp:77:31: error: no matching function for call to ‘std::basic_ifstream<char>::basic_ifstream(std::__cxx11::string&)’
             ifstream ifile(str);
------------------------------

解決：
gcc/g++以c++11編譯(僅g++ 4.8及以上版本才支持C++ 11標准。)
g++ --version
g++ -V
再執行OK：
g++ `pkg-config opencv --cflags` object_detection_yolo.cpp -o object_detection_yolo `pkg-config opencv --libs` -std=c++11

執行可執行文件：
./object_detection_yolo --image=./data/1.jpg 

 

*****************************#20191011再用**************************************

#20191011

g++ `pkg-config opencv --cflags` yolo.cpp -o yolo `pkg-config opencv --libs` -std=c++11

a single image:
    ./yolo --image=./data/1.jpg
a video file:
    ./yolo --video=./data/run.mp4

使用語法：
u@u160406:~/yolo-opencv$ g++ `pkg-config opencv --cflags` yolo.cpp -o yolo `pkg-config opencv --libs` -std=c++11
u@u160406:~/yolo-opencv$ ./yolo --video=./data/run.mp4