环境如下：

VS2015社区版

OpenCV3.4.0 （下载win pack链接：https://www.opencv.org/opencv-3-4.html）

Win10 64位，i7-6700 CPU@3.4GHz 3.41GHz. ，内存32G, 无GPU，未装cuda

Darknet 工程：https://github.com/muyiguangda/darknet （带视频测试保存结果，本文采用的工程）

官方Darknet工程：https://github.com/AlexeyAB/darknet

如何在Windows下编译：

1.安装OpenCV；

工程介绍中说到建议使用OpenCV 3.4.0或更早版本（事实证明OpenCV2.4.13也是OK的）

下载了OpenCV3.4.0然后点击exe进行安装就OK了；

我的安装路径是：E:\App_install\OpenCV3.4.0

2.用VS打开工程；

下载Darknet工程兵解压，我的文件路径是：C:\zhihu_yolo\darknet-master

到这个路径下：C:\zhihu_yolo\darknet-master\build\darknet 寻找后缀为“.sln”的工程文件； 由于我需要编译的是不带GPU的，因此我选择了darknet_no_gpu.sln这个工程，用VS2015打开，

到属性管理器中对工程的属性进行更改，由于我是64位系统，所以分别对Debug和Release中的64位属性做更改：

点击上图中的2或3，编辑下述内容：

VC++目录下的包含目录：

E:\App_install\OpenCV3.4.0\opencv\build\include\opencv2

E:\App_install\OpenCV3.4.0\opencv\build\include\opencv

E:\App_install\OpenCV3.4.0\opencv\build\include

以及库目录：

E:\App_install\OpenCV3.4.0\opencv\build\x64\vc14\lib

链接器输入中附加依赖项：opencv_world340.lib（release版）opencv_world340d.lib（debug版）

然后，调试->开始调试。网上很多都在Release下才生成可执行文件，我也是~

会在darknet-master\build\darknet\x64 目录下生成一个darknet_no_gpu.exe 可执行文件，然后按照以下格式更改darknet_coco_yolov3_savevideo.cmd中的内容即可运行你的视频检测文件并保存。

## 可执行文件 detector demo data/coco.data yolov3.cfg yolov3.weights -i 0 置信度阈值 视频路径 输出视频名
darknet_no_gpu.exe detector demo data/coco.data yolov3.cfg yolov3.weights -i 0 -thresh 0.25 2019-01-05-19-45-11.mp4 -out_filename test_result.mp4
pause

这个cmd默认执行在coco上训练的yolo v3模型，需要你先下载yolo v3的weights文件。

以上，即完成了darknet yolov3在win下的视频测试和保存实例。