该文详细介绍了如何在无GPU环境下编译DarkNet，包括安装VisualStudio2022、CMake，下载darknet.zip，安装OpenCV，修改Makefile和CMakeLists.txt文件。之后，文章讲解了YOLOv3的测试过程，包括单张图像检测、开启摄像头检测、视频检测，并解决了在检测过程中可能出现的依赖库问题。
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两款IP Camera+YOLOV3进行目标检测（手机摄像头作为电脑摄像头使用）
提示：之前关于使用make对DarkNet进行编译的过程，在对单张图片进行目标检测的时候，没有什么问题。但是其实存在一个没有解决问题，就是如果是检测视频或者开启摄像头进行检测话，会产生很大的问题，下面采用CMake对darknet进行编译，既可以对单张图像进行目标检测，也可以开启摄像头进行检测。
注意：在这个官方的GitHub代码中已经给出了相关的教程，但是并没有给出细节以及在后面使用的过程会出现的问题，这篇文章主要是解决一些细节和可能会出现的问题。
1.编译和安装教程
（1）安装visual studio 2022
https://visualstudio.microsoft.com/thank-you-downloading-visual-studio/?sku=Community
（2）CMake下载及安装
（https://mydreamambitious.blog.youkuaiyun.com/article/details/130367003）
提示：读者下载之后进行解压，可以在/bin目录下看到一个cmake-gui.exe可执行文件，后面就是要使用这个。
（3）下载darknet.zip文件
https://github.com/AlexeyAB/darknet/archive/master.zip
提示：这里面就是官方给出的代码以及一些其他很多文件。
（4）安装OpenCV
提示1：安装完成OpenCV之后，将如下路径添加到Path环境变量中：
E:\opencv\build\x64\cv15\lib
提示2：为了防止后面在CMake进行配置的时候提示，找不到OpenCV，进行如下操作：
添加OpenCV目录下的build路径：
（5）修改Makefile文件
（6）修改CMakeLists.txt文件
提示：这是在使用CMake进行配置和生成过程中报的错，由于我们使用的CPU，所以这里需要进行如下修改。
提示：这里为什么也要修改，是因为在使用CMake工具的进行配置和生成的时候提示我们没有使用GPU，那么这里的GPU和CUDNN之类的也需要修改为OFF，将其关闭。
或者如果不直接修改CMakeLists.txt文件的内容，也可以将其下面红色部分关于CUDA的地方的“√”去掉即可。
（7）使用CMake工具
提示：
- 第一个路径是下载的darknet.zip解压之后的darknet-master路径；
- 第二个路径是将build之后的文件存放的地方，自己选择一个路径（注意这个路径中最好不要有中文）。
提示： 选择刚才安装的visual studio 2022的版本（版本一定要对应），选择x64版本。选择完成之后点击“finish”。
提示：开始进行配置，如果配置过程中出错了，需要重新进行配置，点击CMake上面的：
提示：配置完成之后即可点击“Generate”.
提示：生成完毕之后，点击“Open Project”.
提示：根据之前在选择build的路径，找到Release目录，即可在其下面看到darknet.exe。可以将其复制到darknet-master目录下（自己决定，只不过后面在使用的比较方便）。
2.yolov3进行测试
YOLOV3主页：https://pjreddie.com/darknet/yolo/
（1）单张图像进行检测
提示：首先使用如下命令对单张图像进行检测（已经将darknet.exe复制到darknet-master目录下，并且当前处于darknet-master目录下），打开cmd命令窗口（windows）：
darknet detect cfg/yolov3.cfg weights/yolov3.weights data/dog.jpg
- 必须指定darknet的路径（由于darknet处于当前目录，所以只需写darknet）；
- 必须指定detect关键词；
- 指定yolov3.cfg配置文件位置；
- 指定yolov3.weights权重文件位置；
- 指定测试图片dog.jpg的路径；
提示：在使用上面的命令的时候也许会报错误，比如：
- 由于找不到opencv world455.dll,无法继续执行代码。重新安装程序可能会解决此问题。
- 由于找不到pthreadVC2.dlI,无法继续执行代码。重新安装程序可能会解决此问题。
提示：解决方法如下，就是找到opencv的安装位置目录opencv\build\x64\vc15\bin下的相应报错文件复制到当前的darknet-master目录下：
可以到darknet-master\build\darknet\x64找到pthreadVC2.dll也复制到当前的darknet-master目录下。
（2）开启摄像头进行检测
darknet detector demo cfg/coco.data cfg/yolov3-tiny.cfg weights/yolov3-tiny.weights
相关解释如上：
提示：按下ESC键，退出检测。
（3） 视频检测
darknet detector demo cfg/coco.data cfg/yolov3-tiny.cfg weights/yolov3-tiny.weights video/demo.mp4
注意：也许执行上面的命令的时候会报错：
解决方案： 解决方法如下，就是找到opencv的安装位置目录opencv\build\x64\vc15\bin下的相应报错文件复制到当前的darknet-master目录下：
将文件opencv_videoio_ffmpeg455_64.dll复制到当前的darknet-master目录下：
（4）使用手机摄像头作为电脑的摄像头进行检测
两款IP Camera+YOLOV3进行目标检测（手机摄像头作为电脑摄像头使用）
darknet detector demo cfg/coco.data cfg/yolov3-tiny.cfg weights/yolov3-tiny.weights http://admin:admin@192.168.236.172:8080/video（注意：手机和电脑处于同一个网段（同一个热点或者WIFI））
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