软硬件环境
- windows 10 64bit
- visual studio 2019
- cuda 11.1
- cudnn 8.0.5
- opencv 4.5.1
- darknet 2021.03.27
- cmake 3.20.0
安装配置cuda和cudnn
参考前文 windows 10安装CUDA和cuDNN，地址是：https://xugaoxiang.com/2019/12/18/windows-10-cuda-cudnn/， 这里不再赘述。
安装配置opencv
来到opencv的官方网站下载页面 https://opencv.org/releases/
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下载后是一个exe文件，打开傻瓜式一步步安装就好了，记录好安装路径(我这里是D:ToolsOpenCVopencv)，然后增加一个环境变量OpenCV_DIR，指向opencv安装后的build目录，如下
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接下来分别将opencv下的buildx64vc15bin和buildx64vc15lib目录，追加到PATH环境变量中，如下
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编译darknet.exe
下载cmake，地址是：https://cmake.org/download/，也是傻瓜式的安装。然后打开cmake-gui.exe
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源码目录和编译目标目录都指向darknet的源码目录，这里使用AlexeyAB的版本 https://github.com/AlexeyAB/darknet
接下来就是点击Configure
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然后就是Generate
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最后Open Project
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随即，visual studio 2019就打开了darknet工程，点击右侧的ALL_BUILD --> 生成
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等待一会，就可以编译完成
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最后我们来测试一下，将Debugdarknet.exe和3rdpartypthreadsbin下的pthreadGC2.dll和pthreadVC2.dll都拷贝到darknet源码根目录下，除此以外，还要准备权重文件yolov4.weights
然后执行图片测试命令
代码语言：javascript复制.darknet.exe detect cfgyolov4.cfg yolov4.weights datadog.jpg
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编译dll
如果要编译动态链接库dll的话，进入到darknet源码下的builddarknet，用visual studio 2019打开yolo_cpp_dll.sln
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同样地，右键生成
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这里出现了一个错误
代码语言：javascript复制错误 MSB4019 找不到导入的项目“C:Program Files (x86)Microsoft Visual Studio2019ProfessionalMSBuildMicrosoftVCv160BuildCustomizationsCUDA 10.1.props”。请确认 Import 声明“C:Program Files (x86)Microsoft Visual Studio2019ProfessionalMSBuildMicrosoftVCv160\BuildCustomizationsCUDA 10.1.props”中的表达式正确，且文件位于磁盘上。yolo_cpp_dll D:Projectsdarknet-masterbuilddarknetyolo_cpp_dll.vcxproj 55
我的系统中，cuda明明是11.1版本，为何会出现cuda 10.1的报错？
编辑文件yolo_cpp_dll.vcxproj，将里面的cuda 10.1版本改成你系统中的版本，我这里是cuda 11.1，包括.props和.targets
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重新生成，还是报错
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代码语言：javascript复制错误 MSB3721 命令“"C:Program FilesNVIDIA GPU Computing ToolkitCUDAv11.1binnvcc.exe" -gencode=arch=compute_30,code="sm_30,compute_30" -gencode=arch=compute_75,code="sm_75,compute_75" --use-local-env -ccbin "C:Program Files (x86)Microsoft Visual Studio2019ProfessionalVCToolsMSVC14.24.28314binHostX86x64" -x cu -ID:ToolsOpenCVopencvbuildinclude -IC:opencv_3.0opencvbuildinclude -I....include -I....3rdpartystbinclude -I....3rdpartypthreadsinclude -I"C:Program FilesNVIDIA GPU Computing ToolkitCUDAv11.1include" -I"C:Program FilesNVIDIA GPU Computing ToolkitCUDAv11.1include" -Iinclude -Iinclude -I"C:Program FilesNVIDIA GPU Computing ToolkitCUDAv11.1include" -G --keep-dir x64Debug -maxrregcount=0 --machine 64 --compile -cudart static -g -D_MBCS -DLIB_EXPORTS -D_TIMESPEC_DEFINED -D_SCL_SECURE_NO_WARNINGS -D_CRT_SECURE_NO_WARNINGS -DGPU -DWIN32 -DDEBUG -D_CONSOLE -D_LIB -D_WINDLL -D_MBCS -Xcompiler "/EHsc /W3 /nologo /Od /Fdx64DLL_Debugvc142.pdb /FS /Zi /RTC1 /MDd " -o x64DLL_Debugcrop_layer_kernels.cu.obj "D:Projectsdarknet-mastersrccrop_layer_kernels.cu"”已退出，返回代码为 1。yolo_cpp_dll C:Program Files (x86)Microsoft Visual Studio2019ProfessionalMSBuildMicrosoftVCv160BuildCustomizationsCUDA 11.1.targets 785
接下来，右键点击解决方案，进入到项目属性，点击CUDA C/C --> Device，找到Code Generation，将compute_30;sm_30删除，然后保存，重新生成
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这时候就能够编译成功了
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最近再多聊一句，在python中使用上面生成的yolo_cpp_dll.dll文件时(通常使用ctypes这个库)需要注意下，由于yolo_cpp_dll.dll依赖于同目录下的pthreadGC2.dll和pthreadVC2.dll，因此，想通过ctypes.CDLL来调用yolo_cpp_dll.dll，就需要讲这几个dll文件放在同一个目录下，不然就会报类似下面的错误
python CDLL OSError: [WinError 126] The specified module could not be found
参考资料
- https://xugaoxiang.com/2019/12/18/windows-10-cuda-cudnn/
- https://xugaoxiang.com/2019/12/16/darknet-basic/
