目录
- GPU版
- 1. VS2017
- 2. CUDA
- 3. OPENCV3.4
- 4. YOLOV3
- CPU版
YOLOv3配置（win10+opencv3.40+cuda9.1+cudnn7.1+vs2015）
Win10, VS2017环境下OpenCV3.4.2的配置
GPU版
1. VS2017
- 前期已经安装好VS2017
- 看到博客要安装
,见3.1
2. CUDA
- 已安装CUDA9.2，及CUDNN7.4.2
- 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：
- 配置相关的环境变量
- 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。
| Visual Studio 版本 | OpenCV对应文件夹 |
|---|---|
| VS2008 | vc9 |
| VS2010 | vc10 |
| VS2012 | vc11 |
| VS2013 | vc12 |
| VS2014 | vc13 |
| VS2015 | vc14 |
| VS2017 | vc15 |
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
- 新建c++空文件
- 进入视图->项目管理器
- 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。
- 包含目录，添加以下路径
在库目录下，添加以下路径
- 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\opencv2VC++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。
原文地址：https://www.cnblogs.com/Fsxq/p/11074947.html