MFC-darknet-yolo

我利用在windows10上编译的darknet，编写了一个简单的mfc demo利用我们生成的模型来实现目标检测功能。安全帽检测项目。

参考的项目

借助了git上面再windows端通过vs2013 vs2015配置darknet项目的过程。

项目连接 具体的项目训练和配置文件的撰写，可以参考blog训练过程

项目说明

在data文件夹中放入我们的两个配置文件，同时放入我们训练好的模型，
模型的名字默认为final.weights

查看训练好的模型

这里训练好的模型是用来检测工人是否佩戴安全帽模型连接

提取码：cslg

使用数据为数据连接同时结合了自己的项目进行了多次的迁移学习

主要利用api

在yolo_cpp_dll.dll -api

        struct bbox_t {
    	unsigned int x, y, w, h;    // (x,y) - top-left corner, (w, h) - width & height of bounded box
       float prob;                    // confidence - probability that the object was found correctly
       unsigned int obj_id;        // class of object - from range [0, classes-1]
       unsigned int track_id;        // tracking id for video (0 - untracked, 1 - inf - tracked object)
       unsigned int frames_counter;// counter of frames on which the object was detected
};
class Detector {
public:
        Detector(std::string cfg_filename, std::string weight_filename, int gpu_id = 0);
        ~Detector();

        std::vector<bbox_t> detect(std::string image_filename, float thresh = 0.2, bool use_mean = false);
        std::vector<bbox_t> detect(image_t img, float thresh = 0.2, bool use_mean = false);
        static image_t load_image(std::string image_filename);
        static void free_image(image_t m);

#ifdef OPENCV
        std::vector<bbox_t> detect(cv::Mat mat, float thresh = 0.2, bool use_mean = false);
	std::shared_ptr<image_t> mat_to_image_resize(cv::Mat mat) const;
#endif
};
	

需要注意其中的std::vector<bbox_t> detect(cv::Mat mat, float thresh = 0.2, bool use_mean = false); 需要在编译darknet时候选择开启opencv才可以使用。

环境说明

需要配置opencv，需要自行配置
darknet的连接库和动态库，这边我编译好了vs2015 x64 的relase版本 放在了 hatdetect\include中
同时在hatdetect\cpuban ,gpuban 给了cpu版本和gpu版本
编译之后还有两个连接库pthreadGC2.dll pthreadVC2.dll