opencv里怎么运行darknet
时间: 2023-11-09 21:05:35 浏览: 30
在OpenCV中运行Darknet需要遵循以下步骤:
1. 首先,需要下载并安装Darknet。可以从Darknet的官方网站上下载源代码,并按照其指导进行编译和安装。确保在编译Darknet时启用了OpenCV支持,以便在OpenCV中调用Darknet。
2. 安装完成后,在OpenCV代码中添加对Darknet的引用。可以使用以下代码在OpenCV中引用Darknet:
```cpp
extern "C" {
#include "darknet.h"
}
```
这将使OpenCV能够调用Darknet的函数和结构体。
3. 接下来,需要加载Darknet的预训练模型和配置文件。可以使用以下代码加载模型和配置文件:
```cpp
char *cfg_file = "path/to/yolov3.cfg";
char *weights_file = "path/to/yolov3.weights";
char *names_file = "path/to/coco.names";
network *net = load_network(cfg_file, weights_file, 0);
set_batch_network(net, 1);
list *options = read_data_cfg(cfg_file);
char *name_list = option_find_str(options, "names", names_file);
char **names = get_labels(name_list);
```
其中,"cfg_file"是Darknet的配置文件路径,"weights_file"是Darknet的权重文件路径,"names_file"是Darknet的类别名称文件路径。这些文件可以在Darknet的源代码中找到。
4. 加载模型和配置文件后,就可以使用Darknet进行物体检测了。可以使用以下代码在OpenCV中调用Darknet进行物体检测:
```cpp
Mat image = imread("path/to/image.jpg");
sized img = make_image(image.cols, image.rows, image.channels());
ipl_into_image(image.data, image.cols, image.rows, image.channels(), img);
float *predictions = network_predict(net, img.data);
detection *dets = get_network_boxes(net, img.w, img.h, 0.5, 0.5, NULL, 0, NULL);
draw_detections(image, dets, l.side*l.side*l.n, 0.5, names, NULL);
```
这将使用Darknet对一张图像进行物体检测,并在图像上绘制检测结果。
需要注意的是,这只是在OpenCV中运行Darknet的基本步骤,具体实现可能因具体应用场景而异。如果你需要更多帮助,请参考Darknet和OpenCV的文档或社区,或者联系它们的开发者。