下載
- 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
- opencv3.2 下載地址
- 翻到最後,選擇win pack
- 下載完成後,雙擊 -- Extract
- 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
- 用vs2017打開darknet-master\build\darknet\darknet_no_gpu.sln
- 右鍵項目–>重定向項目,平臺工具集選擇:無升級
- 右鍵項目–>屬性
-
選擇 Release x64,如圖:
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:
(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
- 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
- 在darknet_no_gpu工程上右鍵——>生成
- 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:
spa
參考
[1] https://blog.csdn.net/Clay_Zhang/article/details/82975593 [2] https://blog.csdn.net/Matrix576/article/details/84982116.net