YOLOv3+win10+CPU+vs2017+opencv3.2 檢測本身的圖片

下載

  1. VS2017 下載地址
  • 選擇社區版
  • 安裝時(默認路徑安裝)選擇: (圖片引自 [1])
  • 安裝完成後當即重啓
  1. opencv3.2 下載地址
  • 翻到最後,選擇win pack
  • 下載完成後,雙擊 -- Extract
  1. darknet 和 yolov3.weight 下載地址
  • 須要先安裝git,再根據yolo官網的提示克隆darknet。 (直接點擊下載的darknet文件夾中不包含build子文件夾,後續須要用到)
  • yolov3.weights文件可直接點擊下載。

配置

  1. 用vs2017打開darknet-master\build\darknet\darknet_no_gpu.sln
  2. 右鍵項目–>重定向項目,平臺工具集選擇:無升級
  3. 右鍵項目–>屬性
  • 選擇 Release x64,如圖: 配置項目javascript

  • 常規 -- 平臺工具集:vs2015(v140),html

  • VC++目錄 -- 包含目錄: …\opencv\build\include …\opencv\build\include\opencv …\opencv\build\include\opencv2,java

  • VC++目錄 -- 庫目錄: …\opencv\build\x64\vc14\lib,git

  • 連接器 -- 輸入 -- 附加依賴項: opencv_world320.lib工具

  • 將項目改成Release x64,如圖: 配置項目2 (若使用debug模式,對應的要將lib庫換爲末位帶d的,如opencv_world320.lib換爲opencv_world320d.lib)ui

  1. 將…\opencv\build\x64\vc14\bin下的opencv_world320.dll 和 …\opencv\build\bin\opencv_ffmpeg340_64.dll 複製到 …\darknet-master\build\darknet\x64 目錄下
  2. 在darknet_no_gpu工程上右鍵——>生成
  3. 將yolov3.weights文件放在…\darknet-master\build\darknet\x64中

檢測目標

在cmd窗口中,將執行目錄切換到 ...\darknet-master\build\darknet\x64下,輸入:url

darknet_no_gpu.exe detector test data/coco.data yolov3.cfg yolov3.weights -i 0 -thresh 0.25 dog.jpg -ext_output

輸出: 在這裏插入圖片描述 在這裏插入圖片描述spa

參考

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

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