安裝完OpenCV，迫不及待的想要測試一下YOLO。

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1.克隆項目

git clone https://github.com/pjreddie/darknet.git

2.進入項目目錄，根據自己有無GPU和OpenCV來修改Makefile（默認使用CPU，無OpenCV）

cd darknet

3.在終端輸入“sudo make”，結果就報錯了，錯誤如下：

/usr/bin/ld: 找不到 -lopencv_calib3d

? 這是因為鏈接庫的問題，其實就像更改環境變量一樣，我們把opencv_calib3d.so的目錄加到一個文件里就行了，具體如下：

locate libopencv_calib3d.so或sudo find / -name libopencv_calib3d.so找到so文件的路徑 cd /etc/ld.so.conf sudo touch other.conf sudo gedit other.conf

? 在other.conf中添加如下目錄

/home/lch/anaconda3/envs/gymlab/lib

? 保存文件之后，運行以下命令保存修改：

sudo /sbin/ldconfig

? 報錯為：

sbin/ldconfig.real: 文件 /home/lch/anaconda3/envs/gymlab/lib/libiomp5.so 己被截斷

? 這是因為libiomp5.so這個文件可能損壞了，我把這個文件從該文件夾移了出來，再去執行上面的命令，就不會報錯了。

4.這時sudo make又報錯了！！！

? "include/darknet.h:25:43: fatal error: opencv2/highgui/highgui_c.h: No such file or directory"，我猜測是因為opencv的版本太低了(出這個錯誤時本機是opencv3.1)，在終端中執行如下指令：

sudo apt-get install libopencv-dev

5.下載YOLOv2和YOLOv3的權重數據：

wget https://pjreddie.com/media/files/yolo.weights wget https://pjreddie.com/media/files/yolov3.weights

6.執行以下代碼進行測試：

./darknet detect cfg/yolov2.cfg yolo.weights data/lch-picture/1.jpg ./darknet detect cfg/yolov3.cfg yolov3.weights data/lch-picture/1.jpg

? 可以看一下效果圖

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我們可以看到YOLOv3的效果比YOLOv2好很多。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的YOLOv2和YOLOv3效果对比的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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