下载

  1. VS2017 下载地址
  • 选择社区版
  • 安装时（默认路径安装）选择：
    YOLOv3+win10+CPU+vs2017+opencv3.2 检测自己的图片 随笔 第1张
    （图片引自 [1]）
  • 安装完成后立即重启
  1. opencv3.2 下载地址
  • 翻到最后，选择win pack
  • 下载完成后，双击 -- Extract
  1. darknet 和 yolov3.weight 下载地址
  • 需要先安装git，再根据yolo官网的提示克隆darknet。
    （直接点击下载的darknet文件夹中不包含build子文件夹，后续需要用到）
  • yolov3.weights文件可直接点击下载。

配置

  1. 用vs2017打开darknet-master\build\darknet\darknet_no_gpu.sln
  2. 右键项目–>重定向项目，平台工具集选择：无升级
  3. 右键项目–>属性

  • 选择 Release x64，如图：
    YOLOv3+win10+CPU+vs2017+opencv3.2 检测自己的图片 随笔 第2张

  • 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，
  • 链接器 -- 输入 -- 附加依赖项：
    opencv_world320.lib
  • 将项目改为Release x64，如图：
    YOLOv3+win10+CPU+vs2017+opencv3.2 检测自己的图片 随笔 第3张
    （若使用debug模式，对应的要将lib库换为末位带d的，如opencv_world320.lib换为opencv_world320d.lib）
  1. 将…\opencv\build\x64\vc14\bin下的opencv_world320.dll 和
    …\opencv\build\bin\opencv_ffmpeg340_64.dll
    复制到 …\darknet-master\build\darknet\x64 目录下
  2. 在darknet_no_gpu工程上右键——>生成

  3. 将yolov3.weights文件放在…\darknet-master\build\darknet\x64中

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    检测目标

    在cmd窗口中，将执行目录切换到 ...\darknet-master\build\darknet\x64下，输入：
darknet_no_gpu.exe detector test data/coco.data yolov3.cfg yolov3.weights -i 0 -thresh 0.25 dog.jpg -ext_output

输出：
YOLOv3+win10+CPU+vs2017+opencv3.2 检测自己的图片 随笔 第4张
YOLOv3+win10+CPU+vs2017+opencv3.2 检测自己的图片 随笔 第5张

参考

[1] https://blog.csdn.net/Clay_Zhang/article/details/82975593
[2] https://blog.csdn.net/Matrix576/article/details/84982116

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