训练图片报Not compiled with OpenCV, saving to predictions.png instead

Question

darknet detect cfg/yolov3.cfg yolov3.weights data/obj/1.jpg训练图片时候报Not compiled with OpenCV, saving to predictions.png instead

Answer 1

上午好☀️☀️☀️️
本答案参考通义千问

你遇到的错误信息是：

Not compiled with OpenCV, saving to predictions.png instead

这个提示说明 Darknet 没有使用 OpenCV 编译，因此在尝试保存图像时无法直接使用 OpenCV 的函数（如 cv2.imwrite()），而是转而使用默认的图像保存方式，比如保存为 predictions.png。

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✅ 问题原因分析

1. Darknet 编译时没有启用 OpenCV 支持

   • 默认情况下，Darknet 可能没有启用 OpenCV 支持，导致图像处理功能受限。

2. 缺少 OpenCV 库依赖

   • 如果系统中没有安装 OpenCV 或者安装版本不兼容，也可能导致此问题。

3. 图像保存路径或格式不正确

   • 虽然不是主要问题，但可能影响最终输出结果的查看。

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🔧 解决方案

1. 确认是否启用了 OpenCV

检查 Darknet 的 Makefile 文件中的配置项：

OPENCV=1

• 如果该行被注释掉（以 # 开头）或者设置为 0，请将其改为：

OPENCV=1

注意： 确保你的系统已经安装了 OpenCV。如果没有安装，请参考第 2 步。

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2. 安装 OpenCV

根据你的操作系统选择以下命令之一进行安装：

Ubuntu/Debian 系统：

sudo apt-get install libopencv-dev

CentOS/RHEL 系统：

sudo yum install opencv-devel

macOS（使用 Homebrew）：

brew install opencv

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3. 重新编译 Darknet

执行以下命令重新编译：

make clean
make

确保编译成功，无报错。

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4. 运行检测命令并验证输出

再次运行你的检测命令：

./darknet detect cfg/yolov3.cfg yolov3.weights data/obj/1.jpg

如果一切正常，应该会看到检测结果，并且图像会被正确保存为 predictions.png，并且可以使用 OpenCV 进行处理。

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5. 修改代码（可选）

如果你希望自定义图像保存路径或格式，可以在 src/detection.c 或 src/utils.c 中查找图像保存相关的代码段，例如：

save_image(im, "predictions");

你可以将 predictions.png 改为你想要的文件名，例如：

save_image(im, "output_result.png");

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📌 总结

| 步骤 | 内容 | |------|------| | 1 | 确认 Makefile 中 OPENCV=1 | | 2 | 安装 OpenCV 依赖库 | | 3 | 重新编译 Darknet | | 4 | 运行检测命令验证输出 | | 5 | 如需自定义图像保存路径，修改源码 |

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📝 注意事项

• 如果你使用的是预编译的 Darknet 版本（如从 GitHub 下载的 darknet），建议使用官方推荐的编译方式。
• 如果你在 Windows 上使用 Darknet，需要使用 MSVC 编译器并确保 OpenCV 配置正确。

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如有更多关于模型训练、推理、性能优化等问题，欢迎继续提问！