【darknet】windows下安装darknet（无GPU、无OpenCV）

本文参考自：darknet在windows上的安装编译与使用

 

1，操作系统环境

        Windows10 64位操作系统，无gpu，Visio studio 2015，OpenCV 3.4.2。

2，下载darknet

        在github网站上，点击“clone or download”，然后选择“download ZIP”，下载为文件darknet-master.zip。解压到“e:\darknet-master”目录。

3，下载安装Cygwin

        这里，我们需要使用linux下gcc编译器来编译darknet源码而又不想安装linux。因此，我们采用安装cygwin的方式，教程请移步：Windows：安装cygwin教程。

        注意，在选择需要下载安装的组件包时，为了使我们安装的Cygwin能够编译程序，我们需要安装gcc编译器，默认情况下，gcc并不会被安装，我们需要选中它来安装。为了安装gcc，我们用鼠标点开组件列表中的“Devel”分支，在该分支下，有很多组件，选中： binutils、gcc、gcc-mingw、gdb、make、libopencv-dev（若安装有遗漏，可以重新运行安装程序添加包）。

4.编译darknet

        打开Cygwin，进入到darknet根目录，并执行make编译源代码。

cd C:
cd C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\darknet-master\\darknet-master
make

        最终编译成功，生成darknet.exe等文件。

 5.使用darknet

        Darknet的使用可参考如下官方网址：https://pjreddie.com/darknet/ 

        笔者测试的是最新的yolo V3模型，具体参见： https://pjreddie.com/darknet/yolo/。

        打开Windows的DOS界面，进入darknet根目录，输入如下命令（注意，请提前下载yolov3.weights文件）： 

darknet detect cfg/yolov3.cfg yolov3.weights data/eagle.jpg

        其中“eagle.jpg”如下图所示。YoloV3花费了35秒，但对图中的鸟实现了完美识别。打开生成的predictions.jpg文件如下，至此Yolo在windows上的应用取得成功。