win10 vs2017 opevcv3.4 yolov3

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YOLOv3配置（win10+opencv3.40+cuda9.1+cudnn7.1+vs2015）

Win10, VS2017环境下OpenCV3.4.2的配置

opencv3.4的安装（VS2017及win10）

GPU版

1. VS2017

1. 前期已经安装好VS2017
2. 看到博客要安装
   ,见3.1

2. CUDA

1. 已安装CUDA9.2，及CUDNN7.4.2
2. 但是没有在VS2017配置CUDA

后来发现也不需要配置啥... ...

3. OPENCV3.4

要能在Visual Studio中使用上述安装的OpenCV，需要如下两个步骤：

1. 配置相关的环境变量

2. 建立工程要配置相关的属性

1. 配置相关的环境变量

在用户变量和系统变量中的Path变量都添加进opencv安装目录的build中的bin文件夹路径

D:\opencv\opencv\build\x64\vc15\bin

build文件夹只有"x64"文件夹（似乎是只支持64位系统，所以没有“x86”文件夹），加上我是64位系统，所以选择了“x64”。而至于为什么选择“vc15”下的"bin"文件夹，那是根据所使用的VS版本决定的。

OpenCV3.4.2的"x64"只有"vc14"和"vc15"，这意味着它只支持VS2015和VS2017。

2. 建立工程要配置相关的属性

1. 新建c++空文件

2. 进入视图->项目管理器

3. debug x64模式，然后博客上有三种情况

   • 在project右键属性
   • 在debug上右键属性
   • 在debug->Microsoft.cpp.x64.user右键属性

   我选择第二种，配置完第4步后，发现以上三种操作效果一样。

4. 包含目录，添加以下路径
   在库目录下，添加以下路径

5. 添加依赖项，选择“链接器”中的“输入”， “附加依赖项”

  在上述库目录（即\build\x64\vc15\lib）中，可以找到对应的.lib，如下图，**如果是在debug模式下，添加opencv_world341d.lib**；若是release模式，则选opencv_world341.lib。它们的文件名相差一个"d"，带"d"的表示debug。**不可两个都添加，否则会出现一定的错误**，也不可在debug下配置非debug的lib，在release下配置debug的lib，一定要对应使用。若要在release模式下使用，就要再对应地进行配置。

3. 打开图片

报错：无法打开文件“opencv_world340d.dll
重启电脑，新建项目，发现上面添加的路径和依赖都不见了。
重新添加路径和依赖，成功运行程序。

重新打开运行，没问题。

4. YOLOV3

1、 修改darknet.vcxproj中CUDA版本 10.0改为9.2

2、 打开darknet.slh

平台工具集选择“无升级”

打开后，显示错误 : 项目“D:\...\darknet-master\build\darknet\darknet.vcxproj”配置“Release|x64”的 Designtime 生成失败

将项目改为release x64，同时点击项目，然后重定向解决方案，一定要选择无升级，这样就可以把编译平台停在vs2015。没有报错。

3、 修改配置

• 常规 – 平台工具集：vs2015（v140）

• VC++目录 – 包含目录：
  …\opencv\build\include
  …\opencv\build\include\opencv
  …\opencv\build\include\opencv2

  VC++目录 – 库目录：
  …\opencv\build\x64\vc14\lib
  

• 添加目录…\opencv\build\x64\vc14\lib下库的名字
  

• 这里的目录自己生成了错误的目录，圣童发现才改了回来
  

4、 "CUDAVisualStudioIntegration\extras\visual_studio_integration\MSBuildExtensions"下的文件直接拷贝到“C:\Program Files (x86)\MSBuild\Microsoft.Cpp\v4.0\V140\BuildCustomizations”文件夹中。

5、 将…\opencv\build\x64\vc14\bin下的opencv_world330.dll 和opencv_ffmpeg330_64.dll 复制到 \darknet\darknet-master\build\darknet\x64 目录下

6、 删掉compute_75,sm_75（此步极为关键，要不然必出错）
7、 右键工程项目，点击重新生成，生成成功
8、 下载yolo_v3 weights: https://pjreddie.com/media/files/yolov3.weights，把它放到darknet\build\darknet\x64下

9、 在darknet\build\darknet\x6下按住shift键，点击鼠标右键选择“在此处打开Powershell 窗口（s）。

在命令行输入 .\darknet detect cfg/yolov3.cfg yolov3.weights data/dog.jpg

CPU版

YOLOv3+win10+CPU+vs2017+opencv3.2 检测自己的图片

添加opencv环境，依赖。GPU版本的简化版，上一节的2.3.5.7.8步。

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原文地址：https://www.cnblogs.com/Fsxq/p/11074947.html