Win10+darknet+vs2015 GPU和CPU版本的配置

在配置前需要准备的安装包：

（1）VS2015

（2）Opencv3.4.6

（3）CUDA10.1和CUDNN7.6.1

（4）Darknet  这个可以下载大佬已经编译好的版本，省去自己操作一番的功夫。https://github.com/AlexeyAB/darknet

（5）yolov3_weights权重文件，下载好了之后放到X64的文件夹下。

提示：最好用迅雷下载，百度云和浏览器下载速度慢到你发狂。

 

（一）安装VS2015

这个教程网上一堆，我在这里就不详说，教程链接：https://blog.csdn.net/qq_32795773/article/details/95614736

（二）安装opencv3.4.6

版本的话，不要装4.0以上的版本。

直接去官网下载  https://opencv.org/releases/

解压到自定义的文件夹。

接着配置环境变量，将文件夹build->x64->vc14->bin加入环境变量，不然之后VS2015配置opencv会找不到opencv_world346.dll文件。

（三）在VS2015中配置opencv3.4.6

现在VS2015中创建一个新的空项目Opencv-test。切换属性管理器窗口，这个在视图-》其它窗口中也有，但是可以直接在项目窗口的下方就有。接着打开Debug|X64下User的属性。

我已经配置好了，可以给大家看看我配置的情况，照着我这么配就可以了。

配置主要是三个部分：包含目录，库目录，附加依赖项 

包含目录：build问价下的include,include/opencv，include /opencv2加入进来。

库目录：build->x64->vc14->lib加进来

附加依赖项：opencv_world346d.lib，大家就写debug版本的吧，因为我看到网上有人将两个lib加进来报错了，我这里没有报错，不知是什么原因。

点击应用确定，opencv在VS 2015中就配置好了，如果出现找不到opencv_world346d.dll的问题，可能是你没有配opencv 的环境变量。注意：出现这个问题，然后配环境变量之后，一定要重启vs2015才可以编译通过，不然就一直报错找不到dll文件。

现在建立一个main.cpp测试一下能不能用

#include 
#include 

using namespace cv;

int main() {
	//读取图片文件
	Mat src = imread("D:\lufei.jpg");
	if (src.empty()) {
	    printf("文件不存在。。。");
		return -1;
	}
	//创建一个窗口
	namedWindow("src", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
	//在窗口中显示图片
	imshow("src", src);

	waitKey(0)
	
	printf("0000");
	return 0;
}

(四)安装CUDA和CUDNN

官网下载CUDA10.1

CUDNN需要注册一个账户才能下载。

接着就是傻瓜式安装，这里安装的位置就是默认位置，没有自定义，最好不要自己定义文件位置吧，防止后面搭建darknet出现找不到cuda文件的错误。

两个都下载好了之后，将CUDNN 文件的bin，include，lib下的文件复制到cuda->v10.1各自对应的文件夹下。

这个也要配置环境变量

最后在命令提示符下看看是否安装成功

（四）在VS2015中生成CPU版本的darknet_no_gpu.exe

这个比较简单，不需要修改什么文件，只需要将F:\Programs\Opencv3.4.6\opencv3.4.6\opencv\build\x64\vc14\bin下的三个dll文件放到darknet\build\darknet\x64下，这样才能用opencv的库展示图片。

接着打开no_gpu版本的解决方案。在VS2015的Release X64下重新生成该项目，生成成功之后在x64文件下就多了一个darknet_no_gpu.exe执行文件。

接着进入x64文件中找到darknet_yolo_v3.cmd,右键打开文件，这里可以使用NotePad++软件打开。

里面的exe文件默认的是darknet.exe，改成darknet_no_gpu.exe。保存双击cmd文件。

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

同文件写会保存预测的图片，predictions.jpg

（五）在VS2015中生成darknet.exe，也就是gpu版本的

在打开项目之前，将darknet.vcxproj中的cuda版本换成自己装好的版本，我的是10.1。

                             将平台工具集换成自己的安装的版本，我的是v140。

这些做好之后再重新生成项目。然后在X64的文件下也多了darknet.exe文件。

接着在darknet_yolo_v3.cmd中将exe换成darknet.exe其他的不变。保存关闭执行。GPU这边会提示compute_capability和cudnn_half。

（六）利用darknet测试视频。

这里的视频用的opencv自带的vtest.avi。将这个视频放到darknet 的x64文件夹下，当然你可以自己建立一个文件夹专门放测试的图片或者视频，只要在cmd文件中做个文件路径的修改就可以了。这里就用darknet_yolov3_vedio.cmd来测试，这个cmd文件用的是测试视频的命令，当然也可以运行darknet_yolo_v3.cmd，只要修改测试视频的命令就OK。

darknet.exe detector demo data/coco.data yolov3.cfg yolov3.weights test.avi -i 0

我用darknet.exe来测试。GPU是TX2080，所以速度挺快的。FPS能达到了60帧每秒。

 

 

（七）测试摄像头拍摄的实时视频。

这里我就不做详述，可以参考这个博主写的，我用手机测试成功了，你们可以试试。

https://blog.csdn.net/baidu_36669549/article/details/81510955