一、安装VS2019

由于我只需要用到C++相关功能，所以只勾选了C++那个选项，右侧【安装详细信息】那栏中默认就好了，安装路径可以修改，默认安装在C盘。

如果以后有其他需求需要安装其他的，可以之打开Visual Studio Installer，点击【更多】----【修改】，勾选其他内容进行安装。

考虑到以后可能会使用到VS2017或2015版本的项目，我还安装了MSVC v141和MSVC v140。

二、安装CUDA10.0和CUDNN10.0

1、检查电脑能安装的CUDA版本

首先打开英伟达控制面板，查看自己的电脑能安装的最高版本。没有英伟达控制面板的去商店里安装一下。然后【NVIDIA控制面板】—【系统信息】—【组件】

2、安装CUDA

步骤1查看到能安装的最高版本为10.0.132，因此安装CUDA10.0，去官网下载，然后解压。

选择自定义安装，我看网上别人的教程说不要选Visual Studio Integration，即使选了也不能成功安装，然后我就没勾选：

可更改安装位置，进行安装，我安装在了D盘。

添加环境变量：

系统变量(也可以定义在环境变量里)：

3、安装CUDNN10.0

进入官网https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download，注册一下，下载CUDNN10.0，下载完之后是个压缩包，解压后有三个文件夹，分别是

【bin】【include】【lib】。接下来分别把这三个文件夹中的文件添加至CUDA安装目录中对应的文件夹下。即： 【bin】–【cudnn64_7.dll】添加至【D:\NVIDIA CUDA 10.0\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\bin】

【include】–【cudnn.h】添加至【D:\NVIDIA CUDA 10.0\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\include】

【lib】–【x64】–【cudnn.lib】添加至【D:\NVIDIA CUDA 10.0\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\lib\x64】

4、验证是否安装配置成功：命令提示符下输入nvcc -V查看cuda版本

三、在VS2019中使用CUDA遇到的问题

1、网上有博客说一定要先安装VS，再安装CUDA，才能正常使用。但是我先装了CUDA，再装的VS一样能用，也不知道为啥。。

2、安装完VS2019和CUDA10.0后，打开VS，新建项目应该是没有CUDA模板的选项的，而且打开GPU版本的YOLOv4的项目属性中，也看不到CUDA相关的选项。

【解决方法】

1)打开CUDA安装包，解压后得到一个名为CUDA的文件夹，(该过程中不要关闭cuda的安装界面，不然文件夹会消失)

进入文件夹中的MSBuildExtensions文件夹：【…\CUDA\CUDAVisualStudioIntegration\extras\visual_studio_integration\MSBuildExtensions】，文件夹下有四个文件：

把这四个文件复制到VS的安装目录【BuildCustomizations】中，比如我的是：

【D:\Microsoft Visual Studio\2019\Community\MSBuild\Microsoft\VC\v160\BuildCustomizations】

2)进入文件夹中的【…\CUDA\CUDAVisualStudioIntegration\extras\visual_studio_integration】,将文件夹【CudaProjectVsWizards】整个直接拷贝到VS的安装目录：

【D:\Microsoft Visual Studio\2019\Community\Common7\IDE\CommonExtensions】和【D:\Microsoft Visual Studio\2019\Community\Common7\IDE\Extensions】

重启VS，OK！

四、VS2019部署YOLOv4-GPU版本

1、配置项目属性

【特别注意】YOLO的官方代码中，默认的cuda版本是10.0，如果版本不匹配，在打开【darknet.sln】项目时会出错：

【解决方法】

如果安装的是其他版本的cuda，则需要修改项目配置中关于cuda版本的部分，打开【darknet.vcxproj】文件修改以下两处，将cuda版本改为自己的版本：

【OK 完成！进行下一步！】

打开源码文件夹，打开darknet.sln，弹出的框中将该项目的平台工具集重定向至v142(适配VS2019)

配置Opencv 4.2.0：包含目录、库目录、附加依赖项

配置GPU算力：将CUDA选项中算力调整至自己电脑GPU的算力(官网可查)，默认是算力为compute_75,sm_75，我电脑GPU是GTX1050Ti，改为算力为6.1)

(我试过不修改，就保持默认好像也没啥问题。。)

【注意保持版本一致】：

2、生成exe并测试

右键项目，选择【生成】，即可在x64文件夹下生成darknet.exe，下载yolov4.weights放入x64文件夹，并进行测试：darknet.exe detector test data/coco.data cfg/yolov4.cfg yolov4.weights data/dog.jpg

3、遇到的问题

在生成exe的过程中，我遇到了这个问题：

【解决方法】

【调试】–【选项】–【项目和解决方案】–【生产成并运行】–【最大并行项目生成数改为1】

五、GPU版YOLOv4的封装和使用(动态链接库)

1、生成动态链接库

打开源码中的yolo_cpp_dll.sln项目，重定向平台工具集至v142，保持项目属性和菜单栏中的debug或release版本一致，配置Opencv(包含目录、库目录、附加依赖项)，在项目属性的CUDA选项中修改GPU算力。

选择【配置类型】为动态库，可在通过【目标文件名】修改生成的目标文件名。

右键生成，即可在x64文件夹下生成yolo_cpp_dll.dll和yolo_cpp_dll.lib。(注意与dll一同生成的lib文件和单独生成的静态库的lib文件是不同的)

2、使用生成的动态链接库

新建一个空项目，将yolo_cpp_dll.dll和yolo_cpp_dll.lib，以及coco.names、yolov4.cfg、yolov4.weights和yolo_v2_class.hpp(在源码include文件夹中)放在该项目文件夹下：

配置Opencv(包含目录、库目录、附加依赖项)。

新建main.cpp，加入测试代码：

#include #include #include #include #include #include 'yolo_v2_class.hpp'//引用动态链接库中的头文件#include #include 'opencv2/highgui/highgui.hpp'#include 'opencv2/highgui/highgui_c.h'using namespace std;#ifdef WIN32// 在项目属性->C/C++->添加预处理器WIN32#define OPENCV#define GPU#endif#pragma comment(lib, 'yolo_cpp_dll.lib')//引入YOLO动态链接库//获取目录下的所有文件名void getFiles(string path, vector& files){ //文件句柄 intptr_t hFile = 0; //文件信息 struct _finddata_t fileinfo; string p; if ((hFile = _findfirst(p.assign(path).append('\\*').c_str(), &fileinfo)) != -1) { do { //如果是目录,迭代之 //如果不是,加入列表 if ((fileinfo.attrib & _A_SUBDIR)) { if (strcmp(fileinfo.name, '.') != 0 && strcmp(fileinfo.name, '..') != 0) getFiles(p.assign(path).append('\\').append(fileinfo.name), files); } else { files.push_back(p.assign(path).append('\\').append(fileinfo.name)); } } while (_findnext(hFile, &fileinfo) == 0); _findclose(hFile); }}//以下两段代码来自yolo_console_dll.slnvoid draw_boxes(cv::Mat mat_img, std::vector result_vec, std::vector<: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);}}if (current_det_fps >= 0 && current_cap_fps >= 0) {std::string fps_str = 'FPS detection: ' + std::to_string(current_det_fps) + ' FPS capture: ' + std::to_string(current_cap_fps);putText(mat_img, fps_str, cv::Point2f(10, 20), cv::FONT_HERSHEY_COMPLEX_SMALL, 1.2, cv::Scalar(50, 255, 0), 2);}}std::string names_file = 'coco.names';std::string cfg_file = 'yolov4.cfg';std::string weights_file = 'yolov4.weights';Detector detector(cfg_file, weights_file, 0); //初始化检测器int main(){std::vector<:string> obj_names;std::ifstream ifs(names_file.c_str());std::string line;while (getline(ifs, line)) obj_names.push_back(line);//测试图像std::string filename = 'E:\\pic\\23.jpg';cv::Mat image = cv::imread(filename);std::vector result_vec = detector.detect(image);draw_boxes(image, result_vec, obj_names);cv::namedWindow('test', CV_WINDOW_NORMAL);cv::imshow('test', image);cv::waitKey(0);测试文件夹下所有图片//vector files;//string filePath = 'E:\\pic';获取该路径下的所有文件//getFiles(filePath, files);//for (int i = 0; i < files.size(); i++)//{//cout << '\n' << files[i].c_str() << endl;//cv::Mat image = cv::imread(files[i].c_str());//std::vector result_vec = detector.detect(image);//draw_boxes(image, result_vec, obj_names);//cv::namedWindow('test', CV_WINDOW_NORMAL);//cv::imshow('test', image);//cv::waitKey(2000);//}//测试视频/*cv::VideoCapture capture;capture.open('test.mp4');if (!capture.isOpened()){printf('文件打开失败');}cv::Mat frame;while (true){capture >> frame;std::vector result_vec = detector.detect(frame);draw_boxes(frame, result_vec, obj_names);cv::namedWindow('test', CV_WINDOW_NORMAL);cv::imshow('test', frame);cv::waitKey(3);}*/return 0;}1

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六、GPU版YOLOv4的封装和使用(静态链接库)

1、生成静态链接库并使用

打开源码中的yolo_cpp_dll.sln项目，重定向平台工具集至v142，保持项目属性和菜单栏中的debug或release版本一致，配置Opencv(包含目录、库目录、附加依赖项)，在项目属性的CUDA选项中修改GPU算力。

【配置类型】选择静态库，可在通过【目标文件名】修改生成的目标文件名。右键项目，选择【生成】，会在x64文件夹下生成yolo_cpp_dll.lib。

2、使用生成的静态链接库

新建一个空项目，将yolo_cpp_dll.lib，以及coco.names、yolov4.cfg、yolov4.weights和yolo_v2_class.hpp(在源码include文件夹中)、pthreadVC2.lib(在源码的【3rdparty–pthreads–lib】文件夹下)放在该项目文件夹下：

配置Opencv：包含目录、库目录、附加依赖项

配置CUDA：包含目录、库目录、附加依赖项

新建main.cpp，加入测试代码同上。

测试OK！

七、封装过程中出现的问题

用生成的dll和lib进行测试的时候，会出现各种奇形怪状的程序中断，比如：

或者中断出现在这里：

或者是其他各种奇状的中断位置。。。

或者是会出现这种错误：

【原因】测试版本 和 动态/静态链接库版本 不匹配。

我测试了之后发现，debug模式下生成的动态或静态链接库：在debug模式下的测试文件能正常运行，release下的测试文件直接中断。release模式下生成的动态或静态链接库：在release模式下的测试文件能正常运行，debug下的测试文件直接中断。

【解决方法】

debug测试项目下使用debug版本的dll和lib，release的测试项目下使用release版本的dll和lib，不能混用，否则会出现各种奇怪的中断。。。

八、完结撒花