測試一下YOLO Darknet C++接口，後面可以做基於darknet的目標檢測框架
源碼下載地址：https://github.com/AlexeyAB/darknet
作者的QT封裝版本地址：暫時不發佈(有需要可以評論聯繫博主)
作者yolo_cpp_dll測試源碼：見下文(完整源碼可以評論聯繫博主)
一、編譯運行darknet_no_gpu.sln（不需要的，可以直接看第二部分）
1.下載後解壓，就得到下圖中的文件
2.點擊加入build->darknet目錄下
3.在上面的目錄下加入opencv工程屬性表Opencv3_4_0.props
4.打開darknet_no_gpu.sln,先配置好Opencv環境(bin,include,lib)，這裏我就直接添加屬性表Opencv3_4_0.props
5.重新生成解決方案
然後就編譯成功了，其實是沒什麼困難的到這裏
在x64文件夾下可以找到編譯好的darknet_no_gpu.exe，接下來就是測試啦！
6.測試darknet_no_gpu.exe
darknet_no_gpu.exe的執行指令有很多，這裏參考https://blog.csdn.net/u011609063/article/details/84477500
單張圖片檢測的通用模板：
darknet_no_gpu.exe detector test data_file_path_and_file cfg_file_path_and_name weights_file_path_and_name
[-i int_number] [-thresh thresh_value] photo_path_and_name [-ext_output]
舉例:
darknet_no_gpu.exe detector test data/coco.data cfg/yolov3.cfg yolov3.weights -i 0 -thresh 0.25 data/dog.jpg -ext_output
視頻檢測的通用模板
darknet_no_gpu.exe detector demo data_file_path_and_name cfg_file_path_and_name weights_file_path_and_name video_name_path_and_file [-i int_number] [-out_filename output_path_and_name]
舉例：
【不保存視頻】darknet_no_gpu.exe detector demo data/coco.data cfg/yolov3.cfg yolov3.weights data/test.mp4 -i 0
【保存視頻】darknet_no_gpu.exe detector demo data/coco.data cfg/yolov3.cfg yolov3.weights data/test.mp4 -i 0 -out_filename res.MP4
如果你只是想跑個例子，做一下測試的話，到這裏也就結束
但是我想要應用它，讓它成爲我工程中的一個接口，那麼我就需要生成動態鏈接庫yolo_cpp_dll
二、編譯yolo_cpp_dll，並測試
1.我編譯的是cpu版本的，所以第一步是打開yolo_cpp_dll_no_gpu.sln
修改一下，Release版本是會生成yolo_cpp_dll.dll，
Debug版本是會生成yolo_cpp_dll_no_gpu.dll，
2.測試yolo_cpp_dll.dll
這裏參考https://blog.csdn.net/weixinhum/article/details/81475548
新建工程test_yolo_cpp_dll.sln
將下圖中這些文件添加到工程目錄下
#include <iostream>
#ifdef _WIN32
#define OPENCV
#define GPU
#endif
#include "yolo_v2_class.hpp" // imported functions from DLL
#include <opencv2/opencv.hpp> // C++
#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
#pragma comment(lib, "yolo_cpp_dll.lib")//引入鏈接庫
void draw_boxes(cv::Mat mat_img, std::vector<bbox_t> result_vec, std::vector<std::string> obj_names,
int current_det_fps = -1, int current_cap_fps = -1)
{
int const colors[6][3] = { { 1,0,1 },{ 0,0,1 },{ 0,1,1 },{ 0,1,0 },{ 1,1,0 },{ 1,0,0 } };
for (auto &i : result_vec) {
cv::Scalar color = obj_id_to_color(i.obj_id);
cv::rectangle(mat_img, cv::Rect(i.x, i.y, i.w, i.h), color, 2);
if (obj_names.size() > i.obj_id) {
std::string obj_name = obj_names[i.obj_id];
if (i.track_id > 0) obj_name += " - " + std::to_string(i.track_id);
cv::Size const text_size = getTextSize(obj_name, cv::FONT_HERSHEY_COMPLEX_SMALL, 1.2, 2, 0);
int const max_width = (text_size.width > i.w + 2) ? text_size.width : (i.w + 2);
cv::rectangle(mat_img, cv::Point2f(std::max((int)i.x - 1, 0), std::max((int)i.y - 30, 0)),
cv::Point2f(std::min((int)i.x + max_width, mat_img.cols - 1), std::min((int)i.y, mat_img.rows - 1)),
color, CV_FILLED, 8, 0);
putText(mat_img, obj_name, cv::Point2f(i.x, i.y - 10), cv::FONT_HERSHEY_COMPLEX_SMALL, 1.2, cv::Scalar(0, 0, 0), 2);
}
}
}
std::vector<std::string> objects_names_from_file(std::string const filename) {
std::ifstream file(filename);
std::vector<std::string> file_lines;
if (!file.is_open()) return file_lines;
for (std::string line; getline(file, line);) file_lines.push_back(line);
std::cout << "object names loaded \n";
return file_lines;
}
int main()
{
std::string names_file = "coco.names";
std::string cfg_file = "yolov3.cfg";
std::string weights_file = "yolov3.weights";
Detector detector(cfg_file, weights_file);//初始化檢測器
auto obj_names = objects_names_from_file(names_file);//獲得分類對象名稱
cv::VideoCapture capture;
capture.open("test.mp4");
if (!capture.isOpened())
{
printf("文件打開失敗");
}
//獲取整個幀數
long totalFrameNumber = capture.get(CV_CAP_PROP_FRAME_COUNT);
cv::Mat frame;
for (size_t i = 0; i < totalFrameNumber; i++)
{
capture >> frame;
std::vector<bbox_t> result_vec = detector.detect(frame);
draw_boxes(frame, result_vec, obj_names);
cv::imshow("window name1", frame);
cv::waitKey(3);
}
return 0;
}
可能報錯：
嚴重性 代碼 說明 項目 文件 行 禁止顯示狀態
錯誤 C4996 'sprintf': This function or variable may be unsafe. Consider using sprintf_s instead. To disable deprecation, use _CRT_SECURE_NO_WARNINGS. See online help for details. test_yolo_cpp_dll e:\hellodarknet\test_yolo_cpp_dll\test_yolo_cpp_dll\yolo_v2_class.hpp 190
解決方法：
添加預處理指令：_CRT_SECURE_NO_WARNINGS
後面我還自己用qt封裝出操作界面
有需要的，可以私信博主
