惠普 暗影精灵 Win10 darknet Yolov3 vs2015 opencv 配置

    寒假运行目标检测代码，同事推荐Yolo，只能网上查询如何配置环境，主要参考的是作者“我是马克思小清新”的Win10+darknet+vs2015 GPU和CPU版本的配置（原文链接在此），在此感谢，然后一些细节地方也再完善一下。

    笔记本是惠普的暗影精灵，GPU是Nvidia的GTX 1070 with max-Q，当时也是为了跑深度学习买的，这次刚好用起来。

1、准备的安装包

    （1）VS2015社区版，免费，微软官网一般可以找到资源，网上搜到的百度云链接：https://pan.baidu.com/s/1iTp9HW1vS7c8dVPg16Y9xg 密码：q3yz（原文链接在此，感谢“乘风.xs”）；

    （2）Opencv3.4.6，可以官网下载，但是比较慢，网上搜到的百度云链接：https://pan.baidu.com/s/1Th0XTriymMXF1cpJGMAHuw  提取码：3kpi （原文链接在此）；

    （3）CUDA10.1和cuDNN7.6.5，可以官网下载，但是网站进去就很慢，也是网上搜的百度云链接：（CUDA10.1）https://pan.baidu.com/s/1BKZ7Q1vtZumW6MWmwIvbwA   提取码：pwt2，（cuDNN）https://pan.baidu.com/s/1gu-SUmtAMGVNArUgIqJaKg  提取码：l583（原文链接在此，感谢“空眠”）；

    （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，网上搜到的百度云链接：https://pan.baidu.com/s/1hMeSwO_Td16q9fgWsNb2eg  提取码：f8g2 （原文链接在此，感谢“是否龙磊磊真的一无所有”）。

2、安装过程

    （1）安装VS2015

    此处引用“意疏”中的文字（原文链接在此），重点看黑色部分：“对于其安装过程https://blog.csdn.net/guxiaonuan/article/details/73775519?locationNum=2&fps=1这篇文章里已经做了详细的介绍，但是在自定义安装是至少应选择Visual C++和Visual Studio 2015 Update 3，其它就看心情，看喜好勾。我在VS2015的安装上没有遇到什么问题，所以也没有什么好说的。”

 （备注：在安装的时候可能提示有javascript什么找不到安装源，这个可以直接跳过，不安装，目前来说没看到什么影响）。

    （2）安装opencv3.4.6

    将下载后opencv-3.4.6-vc14_vc15.exe文件双击解压到指定的目录，我的是d:\opencv目录，解压后的目录如下图所示。

    解压缩完后，需要配置环境变量，将目录“D:\opencv\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。

    （3）在VS2015中配置opencv3.4.6

    首先在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-->属性管理器中也有，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。

    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文件下的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，尤其需要注意的是文件目录必须使用双斜杠，“D:\\123.jpg”。

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>using namespace cv;int main() {//读取图片文件Mat src = imread("D:\\123.jpg");if (src.empty()) {printf("文件不存在。。。");getchar();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;
}

    （4）安装CUDA和cuDNN

    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，cuDNN 解压缩后，将bin，include，lib下的文件复制到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1各自对应的文件夹下，注意是各个目录的文件复制过去，不是文件夹。

      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

3、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d:\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 “darknet_no_gpu.sln”，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，右键编辑文件，这里可以使用记事本或者NotePad++软件打开。

    里面的exe文件默认的是darknet.exe，改成darknet_no_gpu.exe，保存文件。 

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

    保存完毕后双击darknet_yolo_v3.cmd文件，会弹出命令框。

4、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，右键用记事本打开darknet.vcxproj，查找有11.1的地方，好像有2个，都改成10.1保存即可。

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。

需要注意的是，在编译过程中，可能会提示出错：nvcc fatal : Unsupported gpu architecture 'compute_86'，通过网上查找资料，找到了修改办法（原文链接在此，感谢“基益生”），解决方法：
右击项目–>属性–>CUDA C/C++ -->Device，看到Code Generation为：compute_35,sm_35，compute_86,sm_86，我是把带86的全部都删掉，就可以编译成功了。