pip配置darkflow+yolo环境：win10+darkflow+yolo

注：在环境搭建之前需要先配置tensorflow的环境，具体可参考链接https://blog.csdn.net/weixin_39290638/article/details/80045236

链接中在“3. 安装tensorflow1.7”步骤在配置清华源时可能会失败，用Anaconda Powershell Prompt

打开重新配置即可。

依赖环境：

a、Python 3.5

b、TensorFlow1.5

c、OpenCV 3.4

d、anaconda3

一、在安装darkflow之前首先安装Cpython和opencv

1、install Cpython

pip install Cython

2、install opencv

pip install opencv-python 

二、darkflow下载安装

• 源文件地址：github.com/thtrieu/darkflow  点击download即可将源码下载到本地
• 编译darkflow  ，点击开始->anaconda->Anaconda Prompt，将路径切换到 darkflow 所在目录。输入指令：

python setup.py build_ext --inplace

 即可完成编译。

在Anaconda Prompt命令行输入python flow --h，如果没有错误信息表示安装成功，如果提示“ModuleNotFoundError: No module named 'darkflow.cython_utils.cy_yolo_findboxes”提示，表示没有输入python setup.py build_ext --inplace，重新输入即可。

                       

                                                                           图1 未执行安装命令

三、测试yolo

• 下载权重文件，可以接点击https://pjreddie.com/media/files/yolo.weights下载，也可yolo官网下载，官网网址为https://pjreddie.com/darknet/yolo/，点击weights即可下载。下载后将权重文件复制到darkflow的bin文件下。
• 点击开始->anaconda->Anaconda Prompt，将文件夹的位置定位到darkflow的根目录下。
• 在命令行输入：conda activate tensorflow
• 在命令行执行

  python flow --imgdir sample_img/ --model cfg/yolo.cfg --load bin/yolo.weights

  --imgdir制定测试数据的目录。我们使用darkflow自己的测试数据，位于\darkflow\sample_img下(这里最好加绝对路径，例如我的D:\install\darkflow\darkflow\sample_img)，--model 指定cfg文件，位于cfg/下 --load指定权重文件，即我刚才下载的文件，位于bin/目录下。python flow --imgdir sample_img/ --model cfg/yolo.cfg --load bin/yolo.weights --gpu 1.0 表示使用gpu加速

 如果出现下图标记的内容表示测试成功，在sample_img的out文件夹中可以看到检测结果。