QtGUI+YOLOv4+VS2017 《图形界面+目标检测 cpu版本&gpu版本》

一、运行环境

• win 10
• vs 2017（若是vs 2019，则需要安装更高版本的qt，可自行百度安装配置即可）
• qt 5.9.x
• opencv >= 3.0  （optional）
• cuda >= 10.0（optional）
• cudnn >= 7.0 for cuda 10（optional）

     黑体为必要的运行环境。

二、下载安装Qt 5.9.x

• 下载地址：Qt 5.9.x。笔者下载的是5.9.6版本（只要是5.9系列均可），点击“...x86-5.9.6.exe”文件进行下载：

• 下载完成后双击qt安装包，进入安装页面：

qt安装页面

step 1	点击“next”
step 2	“注册”-->“邮箱验证”-->“登陆”
step 3	“下一步”
step 4	选择“安装路径”，自定义，选择空文件夹，点击“next”
step 5	点击展开 Qt 5.9.6，勾选如下三项（vs版本不同则勾选版本对应的三项） tools组件按默认设置，无操作 点击“下一步”
step 6	接受“协议”，点击“下一步”
step 7	点击“下一步”，完成“安装”

三、VS2017安装Qt vs tools

• 打开VS2017，选择工具 -> 拓展和更新：

• 选择联机->搜索qt->下载qt vs tools：

• 下载完毕后点击“关闭”。
• 重启vs 2017，会出现如下界面，点击“修改”，安装完毕后点击“关闭”，进入vs：

四、VS2017配置Qt

• 进入vs 2017，菜单栏点击“qt vs tools”，选择“qt options”，点击“add”添加：

• 配置系统环境变量：

• 增加以下路径（根据自己qt安装的具体路径修改）：

• 测试配置是否成功。打开vs 2017，菜单栏选择“文件”-“新建”-“项目”：

• 右击.ui文件，点击“打开方式”，将qt designer设为默认值，再双击.ui文件就可以打开qt designer：

• 如果是打开别人的qt项目，由于qt版本可能不一致会导致相关 头文件 没有默认导入，可以打开“qt project settings”，点击“qt modules”，勾选需要的模块（例如：core、gui、widgets）：

五、编译yolo为C++ dll文件

     yolov4项目地址：darknetAB

• 下载项目到本地：

      

• 下载权重文件：yolov4.weight   提取码：4mic

 

• GPU版本: 需已安装cuda、cudnn。vs打开  darknet-master\build\darknet\yolo_cpp_dll.sln 文件，右击“项目”->“属性”->"C\C++"->“预处理器”->"预处理器定义"，首行添加“CUDNN"。接着以“x64  release”方式编译（即菜单栏“生成”->“生成解决方案”）：

    

    

• 若cuda版本不是10.0，则以记事本方式打开  darknet-master\build\darknet\yolo_cpp_dll.vcxproj，组合键ctrl+f搜索“cuda 10.0”，将两处“cuda 10.0”改为自己的cuda版本，例如“cuda 10.1”，之后重新编译yolo_cpp_dll.sln。

 

• CPU版本:  vs打开 darknet-master\build\darknet\yolo_cpp_dll_no_gpu.sln 文件，以“x64  release”方式编译（即菜单栏“生成”->“生成解决方案”）。

 

• 编译完成后，将在 darknet-master\build\darknet\x64 路径下得到以下文件，同一时间只能选择”gpu“或者”cpu“版本中的一种编译使用，因为编译生成的文件名字是一样的：

     

    编译得到的文件为备用使用。对于GPU版本，笔者的cuda版本是10.1，若自己的cuda版本不是10.1，那么需要将生成的dll和lib文件分别替换到  ./3rdparty/libdarknet/bin/release/gpu   和   ./3rdparty/libdarknet/lib   文件夹下。

六、qt编写图形界面，并加载动态链接库

• 项目地址：Yolov4-QtGUI
• 项目结构：

        -   3rdparty 存放相关头文件和库文件，下载链接：3rdparty    提取码：f1vo    （解压到Yolov4-QtGUI项目目录下）

        -   assets 存放测试结果图片等

        -   config 存放属性文件

        -   QtGuiDemo 存放主文件。

        -   x64   （将下载的权重文件yolov4.weight放置在 x64\model 目录下）

       

• vs打开  Yolov4-QtGUI\QtGuiDemo.sln 文件

 

• GPU版本：修改属性文件yolov4.prop，"链接器”->"输入"->"附加依赖项"->yolo_cpp_dll_cpu.lib 。在＂release x64＂模式下，菜单栏点击＂生成＂－>＂生成解决方案＂，并将 

       -  3rdparty\libdarknet\bin 路径下的  pthreadGC2.dll、pthreadVC2.dll  

       -  3rdparty\libdarknet\bin\release\gpu 路径下的 yolo_cpp_dll.dll

       -  3rdparty\libopencv\bin 路径下的  opencv_world342.dll  

     复制到Yolov4-QtGUI\x64\release目录下。

     

   

 

• CPU版本：修改属性文件yolov4.prop，"链接器”->"输入"->"附加依赖项"->yolo_cpp_dll_cpu.lib。在＂release x64＂模式下，菜单栏点击＂生成＂－>＂生成解决方案＂，并将 

       -  3rdparty\libdarknet\bin 路径下的  pthreadGC2.dll、pthreadVC2.dll  

       -  3rdparty\libdarknet\bin\release\cpu 路径下的 yolo_cpp_dll.dll

       -  3rdparty\libopencv\bin 路径下的  opencv_world342.dll  

     复制到Yolov4-QtGUI\x64\release目录下。 

     

 

• 运行项目。双击x64\Release目录下的exe文件。

七、FAQ

八、发行版

• cpu version：yolov4_cpu   提取码：l3eh   

        权重文件：yolov4.weight    提取码：4mic       解压到./model目录下

• gpu version：yolov4_gpu  提取码：d6lz   

解压后运行release目录下的exe文件即可

 

运行结果截图：

 

参考文章：https://blog.csdn.net/gaojixu/article/details/82185694

                  https://blog.csdn.net/fan2273/article/details/78262952

参考项目：https://github.com/jmu201521121021/FaceDetector-Base-Yolov3-spp

                 https://github.com/jmu201521121021/QtGuiDemo