在VS2019环境下使用Opencv调用GPU版本YOLOv4算法的详细过程

以下是在VS2019环境下使用OpenCV调用GPU版本YOLOv4算法的详细攻略。

一、环境配置

1. 安装Visual Studio 2019，选择C++工作负载并安装。
2. 安装CUDA，推荐版本为CUDA 10.2。
3. 安装cuDNN，需要与CUDA版本相对应。
4. 安装OpenCV 4.x版本，需要包含CUDA、cuDNN的支持。
5. 下载YOLOv4的代码和网络模型：https://github.com/AlexeyAB/darknet
6. 下载相应配置文件yolov4.cfg和网络模型yolov4.weights，并放到darknet目录下。

二、VS2019项目配置

1. 新建一个C++项目。在项目属性中进行如下设置：

2. 将生成选项中的平台选项设置为x64。

3. 配置属性->C/C++->常规->附加包含目录中，添加OpenCV和CUDA的include目录。
4. 配置属性->连接器->常规->附加库目录中，添加OpenCV和CUDA的lib目录。

5. 配置属性->连接器->输入->附加依赖项中，添加opencv_world4xx.lib、cudart_static.lib、cublas.lib、curand.lib、cudnn.lib、yolo_cpp_dll.lib。

6. 将darknet目录下的src和include文件夹下所有源文件和头文件，添加到VS2019项目中，并在项目中生成yolo_cpp_dll.dll文件。

7. 在项目中添加demo.cpp文件，并在其中编写调用YOLOv4算法的代码，以下为示例代码：

#include "YOLOv4.h"

int main()
{
    // 初始化YOLOv4
    YOLOv4 yolo;
    if (!yolo.Init())
        return -1;

    // 读取图片
    cv::Mat img = cv::imread("test_img.jpg");

    // 调用YOLOv4算法进行目标检测
    std::vector<BoundingBox> boxes = yolo.Detect(img);

    // 输出检测结果
    for (auto box : boxes)
    {
        std::cout << "class: " << box.class_id << ", confidence: " << box.confidence
            << ", bbox: (" << box.x << ", " << box.y << ", " << box.width << ", " << box.height << ")" << std::endl;
    }

    return 0;
}

1. 在项目中添加YOLOv4.h和YOLOv4.cpp文件，以下为示例代码：

YOLOv4.h

#pragma once
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <vector>
#include <string>

struct BoundingBox
{
    int class_id;
    float x, y, width, height;
    float confidence;
};

class YOLOv4
{
public:
    bool Init();
    std::vector<BoundingBox> Detect(cv::Mat& img);
private:
    std::vector<std::string> m_class_names; // 目标类别的名称
};

YOLOv4.cpp

#include "YOLOv4.h"
#include "yolo_v4_class.hpp"
#include <iostream>

bool YOLOv4::Init()
{
    try
    {
        // 加载模型权重文件
        Detector detector("yolov4.cfg", "yolov4.weights");

        // 加载目标类别名称文件
        m_class_names = detector.get_names();

        return true;
    }
    catch (std::exception& e)
    {
        std::cerr << "Error: " << e.what() << std::endl;
        return false;
    }
}

std::vector<BoundingBox> YOLOv4::Detect(cv::Mat& img)
{
    std::vector<BoundingBox> boxes;

    try
    {
        // 调用算法进行目标检测
        Detector detector("yolov4.cfg", "yolov4.weights");
        auto results = detector.detect(img);

        // 处理检测结果
        for (auto result : results)
        {
            BoundingBox box;
            box.class_id = result.ClassID;
            box.x = result.Center.x - result.Width / 2;
            box.y = result.Center.y - result.Height / 2;
            box.width = result.Width;
            box.height = result.Height;
            box.confidence = result.Confidence;
            boxes.push_back(box);
        }
    }
    catch (std::exception& e)
    {
        std::cerr << "Error: " << e.what() << std::endl;
    }

    return boxes;
}

三、测试运行

编译并运行项目，在控制台中可以看到目标检测的结果。使用相应的配置文件和网络模型，可进行不同类别的物体检测。

以上便是在VS2019环境下使用OpenCV调用GPU版本YOLOv4算法的完整攻略。