Windows系统下OpenCV+Contrib配置实现深度学习目标检测

本文主要是介绍Windows系统下OpenCV+Contrib配置实现深度学习目标检测，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

OpenCV是一个非常强大的计算机视觉库，特别是进入3.X时代以后，它抛弃了整体统一架构，采用内核+插件的架构形式，使得主体更加稳定，附加的库更加灵活多变。
目前的OpenCV3分为稳定的核心功能库和contrib库（包含了特征匹配等）。OpenCV3.3以后，contrib库中的dnn模块支持caffe、TensorFlow和torch三种深度学习框架，可以直接读取已经训练好的模型完成相应的检测任务。
因此，需要通过Cmake对OpenCV和Contrib库进行编译。

step1 运行环境和前期准备

笔者使用的环境和准备如下：

1、Windows 10 64位

2、Visual Studio 2017 Professional
https://visualstudio.microsoft.com/zh-hans/downloads/
建议使用VS2015及以上版本 (VS2015—vc14 VS2017—vc15)
因为OpenCV3.3及以后的版本直接下载进行解压后不支持vc12(VS2013)版本的配置，需要使用Cmake自己编译出vc12的文件再进行配置。
如果实在需要使用VS 2013配置OpenCV3.3的话，可以参考下面的文章：https://www.cnblogs.com/lifeofershisui/p/7445062.html

3、Cmake 3.13.0
https://cmake.org/download/
可以在上述网站中根据自己的需要选择版本进行下载
笔者下载的是cmake-3.13.0-rc1-win64-x64.msi

4、OpenCV 3.4.3
https://opencv.org/releases.html
可以在上述网站中根据自己的需要选择版本进行下载
3.3及以后的版本都支持深度学习

5、OpenCV Contrib 3.4.3
https://github.com/opencv/opencv_contrib/releases
建议选择与自己OpenCV版本相同的Contrib库，下载ZIP格式即可
笔者第一次下载的版本不对应导致Cmake编译出错，踩了个坑。

step2 编译OpenCV和Contrib库

笔者配置的过程参考了一些文章：
https://www.cnblogs.com/jliangqiu2016/p/5597501.html
https://blog.csdn.net/guyubit/article/details/51994171
总体配置过程还算顺利，除了在Contrib库的版本那里踩了个坑。

1、
安装完Cmake后打开gui界面，对OpenCV源码进行编译。
source code是OpenCV源码目录，build binaries是编译后生成文件的输出目录，需要自己提前建一个文件夹：
上面的是在这里插入图片描述

点击configure弹出选择对应的VS版本，选择自己使用的版本就可以，注意是否为x64：
在这里插入图片描述

2、
点击finish后等待第一次configure done。之后我们需要将额外的opencv_contrib加到工程中进行第二次编译，在配置表中找到“OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH”，设置其参数值为open_contrib源码包中的modules目录，我的目录是“D:\OpenCV343\opencv\tools\opencv_contrib-3.4.3\modules”。
设置完成后再次点击configure，不报错的话点击generate，generate的速度比较快。

3、
编译完成后直接点击open project或者到编译输出目录下找到OpenCV.sln使用自己的VS打开此解决方案：
在这里插入图片描述

打开解决方案后在x64 debug下重新生成解决方案：
在这里插入图片描述
不配置CUDA的情况下重新生成解决方案的速度还是很快的，大概十几分钟就能完成了。

接着找到CMakeTargets中的INSTALL，然后右键选择“仅用于项目”–>“仅生成INSTALL”：
在这里插入图片描述
生成结束后，在编译输出目录下会多一个install目录，打开发现里面的内容与下载下来的OpenCV很类似，只要按照之前的配置方法，新建解决方案后在属性管理器中把包含目录、库目录和附加依赖项配置好就可以使用这个Contrib库了。
在这里插入图片描述
包含目录：
D:\OpenCV343\opencv\tools\opencv_contrib\install\include
D:\OpenCV343\opencv\tools\opencv_contrib\install\include\opencv
D:\OpenCV343\opencv\tools\opencv_contrib\install\include\opencv2

库目录：
D:\OpenCV343\opencv\tools\opencv_contrib\install\x64\vc15\lib

附加依赖项：
opencv_aruco343.lib
opencv_bgsegm343.lib
opencv_bioinspired343.lib
opencv_calib3d343.lib
opencv_ccalib343.lib
opencv_core343.lib
opencv_datasets343.lib
opencv_dnn343.lib
opencv_dpm343.lib
opencv_face343.lib
opencv_features2d343.lib
opencv_flann343.lib
opencv_fuzzy343.lib
opencv_highgui343.lib
opencv_imgcodecs343.lib
opencv_imgproc343.lib
opencv_line_descriptor343.lib
opencv_ml343.lib
opencv_objdetect343.lib
opencv_optflow343.lib
opencv_photo343.lib
opencv_plot343.lib
opencv_reg343.lib
opencv_rgbd343.lib
opencv_saliency343.lib
opencv_shape343.lib
opencv_stereo343.lib
opencv_stitching343.lib
opencv_structured_light343.lib
opencv_superres343.lib
opencv_surface_matching343.lib
opencv_text343.lib
opencv_tracking343.lib
opencv_ts343.lib
opencv_video343.lib
opencv_videoio343.lib
opencv_videostab343.lib
opencv_xfeatures2d343.lib
opencv_ximgproc343.lib
opencv_xobjdetect343.lib
opencv_xphoto343.lib

step3 深度学习模型下载及调用

深度学习目标检测主要用到的方法有SSD、SSD_MOBILENET和YOLO。
三种方法的一些区别参考以下文章：
https://www.sohu.com/a/195905376_823210
SSD论文中文版：
http://lib.csdn.net/article/deeplearning/57860

这里可以下载到已经训练好的模型(SSD)：
models_VGGNet_VOC0712_SSD_300x300.tar.gz
包含：
VGG_VOC0712_SSD_300x300_iter_120000.caffemodel
deploy.prototxt
https://github.com/weiliu89/caffe/tree/ssd#models

这里可以下载到SSD_MOBILENET的模型：
mobilenet_iter_73000.caffemodel
deploy.prototxt
https://github.com/chuanqi305/MobileNet-SSD

YOLO的官方实例及使用方法：
https://github.com/AlexeyAB/darknet
https://blog.csdn.net/baidu_36669549/article/details/79798587
OpenCV中使用YOLO的实例：(放在自己的百度云上了，有测试视频、模型和原代码)
链接：https://pan.baidu.com/s/1dOWk9Rw5NpRVCwgHi0xjPg
提取码：4qdm

这里可以找到三种方法的示例代码：
ssd_object_detection.cpp
ssd_mobilenet_object_detection.cpp
yolo_object_detection.cpp
https://github.com/opencv/opencv/tree/3.4.1/samples/dnn

示例

找到示例代码中的以下部分，在两个竖线中间将proto和model加入自己下载的模型文件名，video改成自己的视频名或者图片名。

const char* params= "{ help           | false | print usage         }""{ proto          |       | model configuration }"  //这里加上自己的deploy.prototxt"{ model          |       | model weights       }"  //这里加上自己的*.caffemodel"{ camera_device  | 0     | camera device number}""{ video          |       | video or image for detection}""{ min_confidence | 0.5   | min confidence      }";

这是用YOLO跑出来的图片和视频效果图：
在这里插入图片描述