【目标检测】Windows版本Darknet编译+darknet_no_gpu.exe编译与测试+动态链接库yolo_cpp_dll编译+测试实例+QT封装

测试一下YOLO Darknet C++接口，后面可以做基于darknet的目标检测框架

源码下载地址：https://github.com/AlexeyAB/darknet

作者的QT封装版本地址：暂时不发布(有需要可以评论联系博主)

作者yolo_cpp_dll测试源码：见下文(完整源码可以评论联系博主)

一、编译运行darknet_no_gpu.sln（不需要的，可以直接看第二部分）

1.下载后解压，就得到下图中的文件

2.点击加入build->darknet目录下

3.在上面的目录下加入opencv工程属性表Opencv3_4_0.props

4.打开darknet_no_gpu.sln,先配置好Opencv环境(bin,include,lib)，这里我就直接添加属性表Opencv3_4_0.props

5.重新生成解决方案

然后就编译成功了，其实是没什么困难的到这里

在x64文件夹下可以找到编译好的darknet_no_gpu.exe，接下来就是测试啦！

6.测试darknet_no_gpu.exe

darknet_no_gpu.exe的执行指令有很多，这里参考https://blog.csdn.net/u011609063/article/details/84477500

单张图片检测的通用模板：
darknet_no_gpu.exe detector test data_file_path_and_file cfg_file_path_and_name weights_file_path_and_name
[-i int_number] [-thresh thresh_value] photo_path_and_name [-ext_output]

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


视频检测的通用模板
darknet_no_gpu.exe detector demo data_file_path_and_name cfg_file_path_and_name weights_file_path_and_name video_name_path_and_file [-i int_number] [-out_filename output_path_and_name]

举例：

【不保存视频】darknet_no_gpu.exe detector demo data/coco.data cfg/yolov3.cfg yolov3.weights data/test.mp4 -i 0

【保存视频】darknet_no_gpu.exe detector demo data/coco.data cfg/yolov3.cfg yolov3.weights data/test.mp4 -i 0 -out_filename res.MP4

如果你只是想跑个例子，做一下测试的话，到这里也就结束

但是我想要应用它，让它成为我工程中的一个接口，那么我就需要生成动态链接库yolo_cpp_dll

 

二、编译yolo_cpp_dll，并测试

1.我编译的是cpu版本的，所以第一步是打开yolo_cpp_dll_no_gpu.sln

修改一下，Release版本是会生成yolo_cpp_dll.dll，

Debug版本是会生成yolo_cpp_dll_no_gpu.dll，

2.测试yolo_cpp_dll.dll

这里参考https://blog.csdn.net/weixinhum/article/details/81475548

新建工程test_yolo_cpp_dll.sln

将下图中这些文件添加到工程目录下

#include 

#ifdef _WIN32
#define OPENCV
#define GPU
#endif

#include "yolo_v2_class.hpp"	// imported functions from DLL
#include 	// C++
#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"  

#pragma comment(lib, "yolo_cpp_dll.lib")//引入链接库

void draw_boxes(cv::Mat mat_img, std::vector result_vec, std::vector obj_names,
	int current_det_fps = -1, int current_cap_fps = -1)
{
	int const colors[6][3] = { { 1,0,1 },{ 0,0,1 },{ 0,1,1 },{ 0,1,0 },{ 1,1,0 },{ 1,0,0 } };
	for (auto &i : result_vec) {
		cv::Scalar color = obj_id_to_color(i.obj_id);
		cv::rectangle(mat_img, cv::Rect(i.x, i.y, i.w, i.h), color, 2);
		if (obj_names.size() > i.obj_id) {
			std::string obj_name = obj_names[i.obj_id];
			if (i.track_id > 0) obj_name += " - " + std::to_string(i.track_id);
			cv::Size const text_size = getTextSize(obj_name, cv::FONT_HERSHEY_COMPLEX_SMALL, 1.2, 2, 0);
			int const max_width = (text_size.width > i.w + 2) ? text_size.width : (i.w + 2);
			cv::rectangle(mat_img, cv::Point2f(std::max((int)i.x - 1, 0), std::max((int)i.y - 30, 0)),
				cv::Point2f(std::min((int)i.x + max_width, mat_img.cols - 1), std::min((int)i.y, mat_img.rows - 1)),
				color, CV_FILLED, 8, 0);
			putText(mat_img, obj_name, cv::Point2f(i.x, i.y - 10), cv::FONT_HERSHEY_COMPLEX_SMALL, 1.2, cv::Scalar(0, 0, 0), 2);
		}
	}
}


std::vector objects_names_from_file(std::string const filename) {
	std::ifstream file(filename);
	std::vector file_lines;
	if (!file.is_open()) return file_lines;
	for (std::string line; getline(file, line);) file_lines.push_back(line);
	std::cout << "object names loaded \n";
	return file_lines;
}

int main()
{
	std::string  names_file = "coco.names";
	std::string  cfg_file = "yolov3.cfg";
	std::string  weights_file = "yolov3.weights";
	Detector detector(cfg_file, weights_file);//初始化检测器
	auto obj_names = objects_names_from_file(names_file);//获得分类对象名称

	cv::VideoCapture capture;
	capture.open("test.mp4");
	if (!capture.isOpened())
	{
		printf("文件打开失败");
	}
	//获取整个帧数  
	long totalFrameNumber = capture.get(CV_CAP_PROP_FRAME_COUNT);
	cv::Mat frame;
	for (size_t i = 0; i < totalFrameNumber; i++)
	{
		capture >> frame;
		std::vector result_vec = detector.detect(frame);
		draw_boxes(frame, result_vec, obj_names);
		cv::imshow("window name1", frame);
		cv::waitKey(3);
	}
	return 0;
}

 

可能报错：

严重性    代码    说明    项目    文件    行    禁止显示状态
错误    C4996    'sprintf': This function or variable may be unsafe. Consider using sprintf_s instead. To disable deprecation, use _CRT_SECURE_NO_WARNINGS. See online help for details.    test_yolo_cpp_dll    e:\hellodarknet\test_yolo_cpp_dll\test_yolo_cpp_dll\yolo_v2_class.hpp    190    

解决方法：

 添加预处理指令：_CRT_SECURE_NO_WARNINGS

 

 

后面我还自己用qt封装出操作界面

有需要的，可以私信博主