windows搭建yolo环境

Win10 + VS 2015 + opencv 3.4.0 + yolo3
如果版本不对，搭建不成功，建议用我上传的打包资源：yolo3相关资源.rar

1.安装cuda+cudnn，见以前文章，需要注意：cuDNN的官网下载cuDNN文件，这个稍微麻烦些，需要注册英伟达的开发者账号才能下载，可以用网盘下载，下载地址见以前文章。
2.安装opencv
下载opencv-3.4.0-vc14_vc15.exe，（见我上传的资源：yolo3相关资源.rar）运行安装
配置：
（1）系统环境变量
【我的电脑】-【属性】-【高级系统设置】-【环境变量】，在系统变量窗口选择【Path】点击编辑，添加opencv路径C:\Program Files\opencv\build\x64\vc14\bin。
（2）VS2015内进行配置：
VC++目录下 - 【包含目录】添加：（注意：自己opencv的路径）
C:\Program Files\opencv\build\include
C:\Program Files\opencv\build\include\opencv
C:\Program Files\opencv\build\include\opencv2

VC++目录下 - 【库目录】添加：
C:\Program Files\opencv\build\x64\vc14\lib
链接器目录下 - 输入-【附加依赖项】添加：
opencv_world340.lib
注意：opencv_world340.lib用于release,opencv_world340d.lib用于debug
3.安装yolo
下载darknet.zip ，官网下载的注意版本匹配，建议用我上传的打包资源：yolo3相关资源.rar
解压darknet.zip
把 opencv\build\x64\vc14\bin目录下的opencv_ffmpeg340_64.dll、opencv_world340.dll复制到darknet\build\darknet\x64目录下
用vs2015打开darknet\build\darknet目录下的darknet.sln，如果打开异常，解决方法如下：
darknet\build\darknet目录下的darknet.vcxproj用记事本打开，查找修改CUDA9.1修改为自己所装版本CUDAXX.X，保存后再打开darknet.sln
4.下载yolov3.weight 建议用我上传的打包资源：yolo3相关资源.rar
下载后置于darknet\build\darknet\x64目录下
5.测试
win + R 打开运行窗口
输入 cmd 回车，然后 cd D:\yolo\darknet\build\darknet\x64 (自己的目录)
输入darknet detect cfg/yolov3.cfg yolov3.weights data/dog.jpg
成功会弹出测试图并识别到物体。：

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