Darknet/yolo-VS2017+OPENCV 編譯環境配置

准備工作：

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

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

安裝VS2017要選擇

 

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

自行查詢顯卡對應版本  本文使用cuda10.1

 

要能在Visual Studio中使用上述安裝的OpenCV，需要如下兩個步驟：

1. 配置相關的環境變量

2. 建立工程要配置相關的屬性

1. 配置相關的環境變量

在用戶變量和系統變量中的Path變量都添加進opencv安裝目錄的build中的bin文件夾路徑

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

build文件夾只有"x64"文件夾（似乎是只支持64位系統，所以沒有“x86”文件夾），加上我是64位系統，所以選擇了“x64”。而至於為什么選擇“vc15”下的"bin"文件夾，那是根據所使用的VS版本決定的。

Visual Studio 版本	OpenCV對應文件夾
VS2008	vc9
VS2010	vc10
VS2012	vc11
VS2013	vc12
VS2014	vc13
VS2015	vc14
VS2017	vc15

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

2. 建立工程要配置相關的屬性

1. 新建c++空文件

2. 進入視圖->項目管理器

3. debug x64模式，然后博客上有三種情況

   • 在project右鍵屬性
   • 在debug上右鍵屬性
   • 在debug->Microsoft.cpp.x64.user右鍵屬性

   我選擇第二種，配置完第4步后，發現以上三種操作效果一樣。

4. 包含目錄，添加以下路徑
   在庫目錄下，添加以下路徑

5. 添加依賴項，選擇“鏈接器”中的“輸入”， “附加依賴項”

在上述庫目錄（即\build\x64\vc15\lib）中，可以找到對應的.lib。
如果是在debug模式下，添加opencv_world341d.lib；
若是release模式，則選opencv_world341.lib。它們的文件名相差一個"d"，帶"d"的表示debug。
不可兩個都添加，否則會出現一定的錯誤，也不可在debug下配置非debug的lib，在release下配置debug的lib，一定要對應使用。若要在release模式下使用，就要再對應地進行配置。

3. 打開圖片

報錯：無法打開文件“opencv_world340d.dll
重啟電腦，新建項目，發現上面添加的路徑和依賴都不見了。
重新添加路徑和依賴，成功運行程序。

重新打開運行，沒問題。

4. YOLOV4

1.打開darknet.sln

平台工具集選擇“無升級”

打開后，顯示錯誤 : 項目“D:\...\darknet-master\build\darknet\darknet.vcxproj”配置“Release|x64”的 Designtime 生成失敗

將項目改為release x64，同時點擊項目，然后重定向解決方案，一定要選擇無升級，這樣就可以把編譯平台停在vs2015。沒有報錯。

2、 修改配置

• 常規 – 平台工具集：vs2015（v140）

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

  VC++目錄 – 庫目錄：
  …\opencv\build\x64\vc14\lib
  

• 添加目錄…\opencv\build\x64\vc14\lib下庫的名字
  

• 這里的目錄自己生成了錯誤的目錄，幸好發現才改了回來
  

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

4、 將…\opencv\build\x64\vc14\bin下的opencv_world330.dll 和opencv_ffmpeg330_64.dll 復制到 \darknet\darknet-master\build\darknet\x64 目錄下

5、 右鍵工程項目，點擊重新生成，生成成功
6、 下載yolo_v4 weights: 把它放到darknet\build\darknet\x64下

7、 在darknet\build\darknet\x64下按住shift鍵，點擊鼠標右鍵選擇“在此處打開Powershell 窗口（s）。

在命令行輸入 .\darknet detect cfg/yolov4.cfg yolov4.weights data/dog.jpg

 

 

 

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