DarkNet，Visual Studio 2015工程配置

约定不等于承诺〃 2022-05-13 09:12 265阅读 0赞

# 1. 前言 #

最近使用DarkNet做yolo目标检测，为了方便梳理代码的结构，理顺其内部的实现过程，这里将DarkNet的源码提出来，融合到Visual Studio工程中去，这里将这个过程记录下来。  
**PS：** 这里使用的系统是Win10 x64，Visual Studio 2015，Win32控制台应用程序

# 2. 整合过程 #

## 2.1 配置Pthread库 ##

下载Windows版本的Pthread库，将编译好的\*.lib与\*.dll提供出来给DarkNet使用。之后便是配置Pthread库，其配置过程与配置Opencv的过程类似，这里就不多说了（网上很多opencv配置的文章，贯通一下就好）。需要注意的是需要将bin目录添加到系统的环境变量，并且重启电脑。

## 2.2 配置DarkNet ##

将Git clone下来文件解压并打开，得到下图，并且将下图中红框圈中的文件夹复制到工程目录  
![这里写图片描述][70]  
（1）将include目录添加到工程包含目录  
（2）将src中的代码添加到工程中去，移除compare.c、demo.c、demo.h

## 2.3 修改代码 ##

由于DarkNet是在Linux环境下开发编译的，移植到windows上难免会有问题，因而首先第一步便是注释掉

#include <unistd.h>
    #include <sys/time.h>

再来修改utils.c文件中的what\_time\_is\_it\_now()函数

double what_time_is_it_now()
    { 
    	clock_t start;
    	start = clock();
    	return (double)(start);
    }

其实这一部分就是一个计时函数，我这里用clock()函数代替了，其他的计时函数请参考下面连接：[【C/C++】计时函数比较][C_C]

## 2.4 添加main函数 ##

这里我目前主要用测试函数，所以main函数只有测试功能，其它功能各位阅读源码自行添加吧。  
**PS：** 由于DarkNet是纯C语言编写的库，所以要是你添加main函数选成了CPP文件那就GG了，而且也不能包含C++的库。还是改成c文件吧。这里我给大家一个main函数的demo

// DarkNet.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。
    //
    #include "stdafx.h"
    #include "include\darknet.h"
    #include <stdio.h>
    #include <stdlib.h>
    
    void test_detector(char *datacfg, char *cfgfile, char *weightfile, char *filename, float thresh, float hier_thresh, 
    	char *outfile, int fullscreen)
    { 
    	list *options = read_data_cfg(datacfg);
    	char *name_list = option_find_str(options, "names", "data/names.list");
    	char **names = get_labels(name_list);
    
    	image **alphabet = load_alphabet();
    	network *net = load_network(cfgfile, weightfile, 0);
    	set_batch_network(net, 1);
    	srand(2222222);
    	double time;
    	char buff[256];
    	char *input = buff;
    	float nms = .45;
    	while (1) { 
    		if (filename) { 
    			strncpy(input, filename, 256);
    		}
    		else { 
    			printf("Enter Image Path: ");
    			fflush(stdout);
    			input = fgets(input, 256, stdin);
    			if (!input) return;
    			strtok(input, "\n");
    		}
    		image im = load_image_color(input, 0, 0);
    		image sized = letterbox_image(im, net->w, net->h);
    		//image sized = resize_image(im, net->w, net->h);
    		//image sized2 = resize_max(im, net->w);
    		//image sized = crop_image(sized2, -((net->w - sized2.w)/2), -((net->h - sized2.h)/2), net->w, net->h);
    		//resize_network(net, sized.w, sized.h);
    		layer l = net->layers[net->n - 1];
    
    
    		float *X = sized.data;
    		time = what_time_is_it_now();
    		network_predict(net, X);
    		printf("%s: Predicted in %f seconds.\n", input, (what_time_is_it_now() – time)*1.0/1000.0);
    		int nboxes = 0;
    		detection *dets = get_network_boxes(net, im.w, im.h, thresh, hier_thresh, 0, 1, &nboxes);
    		//printf("%d\n", nboxes);
    		//if (nms) do_nms_obj(boxes, probs, l.w*l.h*l.n, l.classes, nms);
    		if (nms) do_nms_sort(dets, nboxes, l.classes, nms);
    		draw_detections(im, dets, nboxes, thresh, names, alphabet, l.classes);
    		free_detections(dets, nboxes);
    		if (outfile) { 
    			save_image(im, outfile);
    		}
    		else { 
    			save_image(im, "predictions");
    #ifdef OPENCV
    			cvNamedWindow("predictions", CV_WINDOW_NORMAL);
    			if (fullscreen) { 
    				cvSetWindowProperty("predictions", CV_WND_PROP_FULLSCREEN, CV_WINDOW_FULLSCREEN);
    			}
    			show_image(im, "predictions", 0);
    #endif
    		}
    
    		free_image(im);
    		free_image(sized);
    		if (filename) break;
    	}
    }
    
    //主函数
    int main()
    { 
    	char* datacfg = "./cfg/voc.data";
    	char* cfg = "./cfg/yolov3-spp.cfg";
    	char* weights = "yolov3-spp_40000.weights";
    	char* filename = "./test_case/test1.jpg";
    	float thresh = 0.5;
    	float hier_thresh = 0.5;
    	char *outfile = "detection_out.png";
    	int fullscreen=0;
    	test_detector(datacfg, cfg, weights, filename, thresh, hier_thresh, outfile, fullscreen);
        return 0;
    }

在此之外还可以参考：[Darknet windows移植(YOLO v2)][Darknet windows_YOLO v2]

# 3. 运行结果 #

![这里写图片描述][70 1]

[70]: /images/20220513/4031cd4a08ad4be897a27b03f0b180d1.png
[C_C]: https://www.cnblogs.com/dwdxdy/p/3214905.html
[Darknet windows_YOLO v2]: https://www.cnblogs.com/makefile/p/darknet-win-port.html
[70 1]: /images/20220513/edef112256fb4f328d30a0766713cef7.png