在opencv中运行darknet需要设置opencv=1吗

在OpenCV中运行Darknet，通常需要将编译选项中的opencv设置为1。Darknet是一个用C和CUDA编写的深度学习框架，它需要OpenCV库来处理图像和视频数据。

在编译Darknet时，需要在Makefile中设置变量"OPENCV"为1，以启用OpenCV支持。如果没有设置这个变量，Darknet将无法使用OpenCV库，因此，无法处理图像和视频数据。

因此，如果您想在OpenCV中运行Darknet，需要确保在编译Darknet时设置了"OPENCV=1"。

相关问题

opencv里怎么运行darknet

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：

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：

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：

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。

darknet在opencv里怎么运行

要在OpenCV中运行Darknet，需要进行以下步骤：

1. 安装Darknet和OpenCV库。

2. 将Darknet源代码中的`libdarknet.so`动态链接库文件复制到OpenCV的库文件目录下。

3. 在OpenCV中编写代码，调用Darknet库中的函数进行对象检测或识别。

以下是一个使用Darknet在OpenCV中进行对象检测的示例代码：

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <darknet.h>

int main()
{
    // 加载Darknet模型
    char *cfg = "cfg/yolov3.cfg";
    char *weights = "yolov3.weights";
    network *net = load_network(cfg, weights, 0);
    set_batch_network(net, 1);

    // 加载图像
    cv::Mat image = cv::imread("test.jpg");
    cv::Mat resized;
    cv::resize(image, resized, cv::Size(net->w, net->h));

    // 将图像转换为Darknet格式
    image im = mat_to_image(resized);

    // 进行对象检测
    float thresh = 0.5;
    float hier_thresh = 0.5;
    int nms = 0;
    detection *dets = nullptr;
    int num = 0;
    double time = what_time_is_it_now();
    network_predict(net, im.data);
    get_detection_boxes(net, 1, 1, thresh, dets, 1, 1, &num, 0);
    do_nms_sort(dets, num, net->layers[net->n - 1].classes, hier_thresh, nms);
    std::cout << "Objects detected: " << num << std::endl;
    time = what_time_is_it_now() - time;
    std::cout << "Time: " << time << " seconds" << std::endl;

    // 处理检测结果
    cv::Point pt1, pt2;
    for (int i = 0; i < num; i++) {
        float x = dets[i].bbox.x;
        float y = dets[i].bbox.y;
        float w = dets[i].bbox.w;
        float h = dets[i].bbox.h;
        pt1.x = (x - w / 2.) * image.cols;
        pt1.y = (y - h / 2.) * image.rows;
        pt2.x = (x + w / 2.) * image.cols;
        pt2.y = (y + h / 2.) * image.rows;
        cv::rectangle(image, pt1, pt2, cv::Scalar(0, 255, 0));
    }

    // 显示结果
    cv::imshow("Detection", image);
    cv::waitKey(0);

    // 释放内存
    free_detections(dets, num);
    free_image(im);
    free_network(net);

    return 0;
}

在上述代码中，首先加载了Darknet模型，并且将图像转换为Darknet格式。然后，使用Darknet进行对象检测，并将检测结果绘制在原始图像上。最后，显示检测结果，并释放内存。