YOLO 神经网络未在 VS13 中编译答案

【问题标题】：YOLO neural network not compiling in VS13YOLO 神经网络未在 VS13 中编译
【发布时间】：2016-07-12 09:11:48
【问题描述】：

我正在尝试在 VS13 中使用 YOLO，但它没有编译。我正在使用this（这给了我this 错误），现在我正在尝试this（这不是编译）。如果我使用opencv 2.4.13，错误是

Error   1075    error LNK1104: cannot open file 'opencv_core249.lib'

（下载这个库没有帮助并导致另一个链接器错误）

如果我使用 opencv 3.1.0，则会出现此错误

Error   14  error : this declaration may not have extern "C" linkage    C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio 12.0\VC\include\limits   78  1   darknet

我发现 solution 对我不起作用，因为如果我删除了

#ifdef OPENCV
#include "opencv2/highgui/highgui_c.h"
#include "opencv2/imgproc/imgproc_c.h"
#endif

从 image.h 中，并将其添加到 image.c（通常它已经在 image.c 中，所以我只是从 image.h 中删除这行）错误出现在这行（image.h）中

#ifdef OPENCV
void save_image_jpg(image p, char *name);
image get_image_from_stream(CvCapture *cap);
image ipl_to_image(IplImage* src);
#endif

（CvCapture 和 IplImage 未定义）

那么，如何在 Windows 中使用 YOLO？我应该在 frischzenger 或 AlexeyAB 解决方案中解决什么问题？

【问题讨论】：

堆栈溢出不是外部工具的支持站点。你有什么理由不问那个图书馆的供应商？
@Olaf 这个问题似乎在列出的链接中得到了解决，但它对我不起作用。所以我问我是否做错了什么，也许有人已经面临同样的问题
重复从您的问题中可以看到的内容有些 - 没用。
我使用了github.com/AlexeyAB/darknet，效果很好。小心定义链接中描述的库目录

标签： c++ c opencv

【解决方案1】：

在 Windows 7/8/10/Server 上有两个版本的 Yolo-Darknet：v1（旧）和 v2（新）。

Yolo v1：https://github.com/AlexeyAB/yolo-windows - 可以在 MSVS 2013
Yolo v2（自 2016 年 11 月 17 日起）：https://github.com/AlexeyAB/darknet - 可以在 MSVS 2015 或 MSVS 2013（12.0.40629.00 更新 5）上编译，但不能在 MSVS 2013 (12.0 .21005.1)

如何编译当前版本的 Yolo v2 你可以阅读那里：https://github.com/AlexeyAB/yolo-windows#how-to-compile

关于您的问题：

我正在尝试在 VS13 中使用 YOLO https://github.com/AlexeyAB/yolo-windows，但它没有编译。我正在使用这个（这给了我这个错误）现在我正在尝试这个（这不是编译）。如果我使用opencv 2.4.13，错误是

错误 1075 错误 LNK1104：无法打开文件 'opencv_core249.lib'

在旧的 Yolo v1 中，要使用 OpenCV 2.4.13 而不是 2.4.9，您应该在文件中将 #pragma comment(lib, "opencv_core249.lib") 更改为 #pragma comment(lib, "opencv_core2413.lib") 之类的行：
- yolo_demo.c
- yolo_kernels.cu
在新的 Yolo v2 中，要使用 OpenCV 2.4.13 而不是 2.4.9，您应该打开文件：\src\yolo.c 并将 3 行更改为您的 OpenCV 版本 - 249（对于 2.4.9）、2413（对于 2.4. 13), ... :
- #pragma comment(lib, "opencv_core249.lib")
- #pragma comment(lib, "opencv_imgproc249.lib")
- #pragma comment(lib, "opencv_highgui249.lib")

最好使用 Yolo v2，因为速度和准确性更高：

【讨论】：