darknet 与opencv

要在OpenCV中运行Darknet，需要进行以下步骤： 1. 安装Darknet和OpenCV库。 2. 将Darknet源代码中的`libdarknet.so`动态链接库文件复制到OpenCV的库文件目录下。 3. 在OpenCV中编写代码，调用Darknet库中的函数进行对象检测或识别。 以下是一个使用Darknet在OpenCV中进行对象检测的示例代码： ```c++ #include <opencv2/opencv.hpp> #include <darknet.h> int main() { // 加载Darknet模型 char *cfg = "cfg/yolov3.cfg"; char *weights = "yolov3.weights"; network *net = load_network(cfg, weights, 0); set_batch_network(net, 1); // 加载图像 cv::Mat image = cv::imread("test.jpg"); cv::Mat resized; cv::resize(image, resized, cv::Size(net->w, net->h)); // 将图像转换为Darknet格式 image im = mat_to_image(resized); // 进行对象检测 float thresh = 0.5; float hier_thresh = 0.5; int nms = 0; detection *dets = nullptr; int num = 0; double time = what_time_is_it_now(); network_predict(net, im.data); get_detection_boxes(net, 1, 1, thresh, dets, 1, 1, &num, 0); do_nms_sort(dets, num, net->layers[net->n - 1].classes, hier_thresh, nms); std::cout << "Objects detected: " << num << std::endl; time = what_time_is_it_now() - time; std::cout << "Time: " << time << " seconds" << std::endl; // 处理检测结果 cv::Point pt1, pt2; for (int i = 0; i < num; i++) { float x = dets[i].bbox.x; float y = dets[i].bbox.y; float w = dets[i].bbox.w; float h = dets[i].bbox.h; pt1.x = (x - w / 2.) * image.cols; pt1.y = (y - h / 2.) * image.rows; pt2.x = (x + w / 2.) * image.cols; pt2.y = (y + h / 2.) * image.rows; cv::rectangle(image, pt1, pt2, cv::Scalar(0, 255, 0)); } // 显示结果 cv::imshow("Detection", image); cv::waitKey(0); // 释放内存 free_detections(dets, num); free_image(im); free_network(net); return 0; } ``` 在上述代码中，首先加载了Darknet模型，并且将图像转换为Darknet格式。然后，使用Darknet进行对象检测，并将检测结果绘制在原始图像上。最后，显示检测结果，并释放内存。

### 安装和配置Darknet与OpenCV #### 准备工作 为了确保能够在Ubuntu上顺利使用Darknet和OpenCV进行深度学习和图像处理，需要先确认系统的环境已经准备好。这包括但不限于更新系统软件包列表以及安装必要的依赖项。 ```bash sudo apt-get update && sudo apt-get upgrade -y ``` #### 安装CUDA Toolkit 和 cuDNN (如果计划利用GPU加速) 对于希望启用GPU支持的情况，应当按照NVIDIA官方文档指导完成CUDA Toolkit及cuDNN的安装过程[^1]。此步骤不是强制性的，但对于性能提升至关重要。 #### 编译带GPU支持的OpenCV 由于打算在项目中集成OpenCV并充分利用硬件资源，在Ubuntu环境下建议参照LearnOpenCV网站上的指南来编译具有GPU特性的OpenCV版本。具体操作涉及下载源码、设置CMake参数以开启相关选项等环节。 #### 获取Darknet源代码 通过Git克隆AlexeyAB/darknet仓库获取最新版Darknet源文件： ```bash git clone https://github.com/AlexeyAB/darknet.git cd darknet ``` #### 修改Makefile以便于兼容性和优化 编辑`Makefile`, 开启OPENCV标志位从而允许程序调用OpenCV函数；同时可根据个人需求调整其他构建选项如AVX指令集的支持程度: ```makefile GPU=1 CUDNN=1 OPENCV=1 ... ``` #### 构建Darknet 执行如下命令启动编译流程, 这样就能得到一个能够加载预训练权重并对新图片做推理预测的应用程序. ```bash make ``` #### 测试安装成果 最后一步是验证整个环境搭建是否成功。可以通过运行一些简单的测试案例来进行初步检验，比如对象识别或YOLOv3的目标检测演示脚本。 ```bash ./darknet detector test cfg/coco.data cfg/yolov3.cfg yolov3.weights data/dog.jpg ```