window使用cygwin64编译darknet.exe时候提示找不到opencv.pc文件

Question

1，opencv目录下创建opencv.pc文件

2，opencv.pc文件内容

3，darknet下makefile文件路径引入如下

GPU=0
CUDNN=0
CUDNN_HALF=0
OPENCV=1
AVX=0
OPENMP=0
LIBSO=0
ZED_CAMERA=0
ZED_CAMERA_v2_8=0
# 设置 OpenCV 路径
OPENCV_PATH=D:/OpenCV-MinGW-Build-OpenCV-4.5.2-x64

# set GPU=1 and CUDNN=1 to speedup on GPU
# set CUDNN_HALF=1 to further speedup 3 x times (Mixed-precision on Tensor Cores) GPU: Volta, Xavier, Turing and higher
# set AVX=1 and OPENMP=1 to speedup on CPU (if error occurs then set AVX=0)
# set ZED_CAMERA=1 to enable ZED SDK 3.0 and above
# set ZED_CAMERA_v2_8=1 to enable ZED SDK 2.X

USE_CPP=0
DEBUG=0

ARCH= -gencode arch=compute_30,code=sm_30 \
      -gencode arch=compute_35,code=sm_35 \
      -gencode arch=compute_50,code=[sm_50,compute_50] \
      -gencode arch=compute_52,code=[sm_52,compute_52] \
        -gencode arch=compute_61,code=[sm_61,compute_61]

OS := $(shell uname)

# Tesla A100 (GA100), DGX-A100, RTX 3080
# ARCH= -gencode arch=compute_80,code=[sm_80,compute_80]

# Tesla V100
# ARCH= -gencode arch=compute_70,code=[sm_70,compute_70]

# GeForce RTX 2080 Ti, RTX 2080, RTX 2070, Quadro RTX 8000, Quadro RTX 6000, Quadro RTX 5000, Tesla T4, XNOR Tensor Cores
# ARCH= -gencode arch=compute_75,code=[sm_75,compute_75]

# Jetson XAVIER
# ARCH= -gencode arch=compute_72,code=[sm_72,compute_72]

# GTX 1080, GTX 1070, GTX 1060, GTX 1050, GTX 1030, Titan Xp, Tesla P40, Tesla P4
# ARCH= -gencode arch=compute_61,code=sm_61 -gencode arch=compute_61,code=compute_61

# GP100/Tesla P100 - DGX-1
# ARCH= -gencode arch=compute_60,code=sm_60

# For Jetson TX1, Tegra X1, DRIVE CX, DRIVE PX - uncomment:
# ARCH= -gencode arch=compute_53,code=[sm_53,compute_53]

# For Jetson Tx2 or Drive-PX2 uncomment:
# ARCH= -gencode arch=compute_62,code=[sm_62,compute_62]


VPATH=./src/
EXEC=darknet
OBJDIR=./obj/

ifeq ($(LIBSO), 1)
LIBNAMESO=libdarknet.so
APPNAMESO=uselib
endif

ifeq ($(USE_CPP), 1)
#CC=g++
CC=x86_64-pc-cygwin-g++
else
#CC=gcc
CC=x86_64-pc-cygwin-gcc
endif

CPP=g++ -std=c++11
NVCC=nvcc
OPTS=-Ofast
LDFLAGS= -lm -pthread
COMMON= -Iinclude/ -I3rdparty/stb/include
CFLAGS=-Wall -Wfatal-errors -Wno-unused-result -Wno-unknown-pragmas -fPIC

ifeq ($(DEBUG), 1)
#OPTS= -O0 -g
#OPTS= -Og -g
COMMON+= -DDEBUG
CFLAGS+= -DDEBUG
else
ifeq ($(AVX), 1)
CFLAGS+= -ffp-contract=fast -mavx -mavx2 -msse3 -msse4.1 -msse4.2 -msse4a
endif
endif

CFLAGS+=$(OPTS)

ifneq (,$(findstring MSYS_NT,$(OS)))
LDFLAGS+=-lws2_32
endif

ifeq ($(OPENCV), 1)
COMMON+= -DOPENCV
CFLAGS+= -DOPENCV
COMMON+= -I$(OPENCV_PATH)/include
LDFLAGS+= -L$(OPENCV_PATH)/x64/mingw/lib
LDFLAGS+= -lopencv_core -lopencv_highgui -lopencv_imgproc -lopencv_objdetect
LDFLAGS+=`pkg-config --libs opencv4 2> /dev/null || pkg-config --libs opencv`
COMMON+=`pkg-config --cflags opencv4 2> /dev/null || pkg-config --cflags opencv`
endif

ifeq ($(OPENMP), 1)
    ifeq ($(OS),Darwin) #MAC
        CFLAGS+= -Xpreprocessor -fopenmp
    else
        CFLAGS+= -fopenmp
    endif
LDFLAGS+= -lgomp
endif

ifeq ($(GPU), 1)
COMMON+= -DGPU -I/usr/local/cuda/include/
CFLAGS+= -DGPU
ifeq ($(OS),Darwin) #MAC
LDFLAGS+= -L/usr/local/cuda/lib -lcuda -lcudart -lcublas -lcurand
else
LDFLAGS+= -L/usr/local/cuda/lib64 -lcuda -lcudart -lcublas -lcurand
endif
endif

ifeq ($(CUDNN), 1)
COMMON+= -DCUDNN
ifeq ($(OS),Darwin) #MAC
CFLAGS+= -DCUDNN -I/usr/local/cuda/include
LDFLAGS+= -L/usr/local/cuda/lib -lcudnn
else
CFLAGS+= -DCUDNN -I/usr/local/cudnn/include
LDFLAGS+= -L/usr/local/cudnn/lib64 -lcudnn
endif
endif

ifeq ($(CUDNN_HALF), 1)
COMMON+= -DCUDNN_HALF
CFLAGS+= -DCUDNN_HALF
ARCH+= -gencode arch=compute_70,code=[sm_70,compute_70]
endif

ifeq ($(ZED_CAMERA), 1)
CFLAGS+= -DZED_STEREO -I/usr/local/zed/include
ifeq ($(ZED_CAMERA_v2_8), 1)
LDFLAGS+= -L/usr/local/zed/lib -lsl_core -lsl_input -lsl_zed
#-lstdc++ -D_GLIBCXX_USE_CXX11_ABI=0
else
LDFLAGS+= -L/usr/local/zed/lib -lsl_zed
#-lstdc++ -D_GLIBCXX_USE_CXX11_ABI=0
endif
endif

OBJ=image_opencv.o http_stream.o gemm.o utils.o dark_cuda.o convolutional_layer.o list.o image.o activations.o im2col.o col2im.o blas.o crop_layer.o dropout_layer.o maxpool_layer.o softmax_layer.o data.o matrix.o network.o connected_layer.o cost_layer.o parser.o option_list.o darknet.o detection_layer.o captcha.o route_layer.o writing.o box.o nightmare.o normalization_layer.o avgpool_layer.o coco.o dice.o yolo.o detector.o layer.o compare.o classifier.o local_layer.o swag.o shortcut_layer.o activation_layer.o rnn_layer.o gru_layer.o rnn.o rnn_vid.o crnn_layer.o demo.o tag.o cifar.o go.o batchnorm_layer.o art.o region_layer.o reorg_layer.o reorg_old_layer.o super.o voxel.o tree.o yolo_layer.o gaussian_yolo_layer.o upsample_layer.o lstm_layer.o conv_lstm_layer.o scale_channels_layer.o sam_layer.o
ifeq ($(GPU), 1)
LDFLAGS+= -lstdc++
OBJ+=convolutional_kernels.o activation_kernels.o im2col_kernels.o col2im_kernels.o blas_kernels.o crop_layer_kernels.o dropout_layer_kernels.o maxpool_layer_kernels.o network_kernels.o avgpool_layer_kernels.o
endif

OBJS = $(addprefix $(OBJDIR), $(OBJ))
DEPS = $(wildcard src/*.h) Makefile include/darknet.h

all: $(OBJDIR) backup results setchmod $(EXEC) $(LIBNAMESO) $(APPNAMESO)

ifeq ($(LIBSO), 1)
CFLAGS+= -fPIC

$(LIBNAMESO): $(OBJDIR) $(OBJS) include/yolo_v2_class.hpp src/yolo_v2_class.cpp
    $(CPP) -shared -std=c++11 -fvisibility=hidden -DLIB_EXPORTS $(COMMON) $(CFLAGS) $(OBJS) src/yolo_v2_class.cpp -o $@ $(LDFLAGS)

$(APPNAMESO): $(LIBNAMESO) include/yolo_v2_class.hpp src/yolo_console_dll.cpp
    $(CPP) -std=c++11 $(COMMON) $(CFLAGS) -o $@ src/yolo_console_dll.cpp $(LDFLAGS) -L ./ -l:$(LIBNAMESO)
endif

$(EXEC): $(OBJS)
    $(CPP) -std=c++11 $(COMMON) $(CFLAGS) $^ -o $@ $(LDFLAGS)

$(OBJDIR)%.o: %.c $(DEPS)
    $(CC) $(COMMON) $(CFLAGS) -c $< -o $@

$(OBJDIR)%.o: %.cpp $(DEPS)
    $(CPP) -std=c++11 $(COMMON) $(CFLAGS) -c $< -o $@

$(OBJDIR)%.o: %.cu $(DEPS)
    $(NVCC) $(ARCH) $(COMMON) --compiler-options "$(CFLAGS)" -c $< -o $@

$(OBJDIR):
    mkdir -p $(OBJDIR)
backup:
    mkdir -p backup
results:
    mkdir -p results
setchmod:
    chmod +x *.sh

.PHONY: clean

clean:
    rm -rf $(OBJS) $(EXEC) $(LIBNAMESO) $(APPNAMESO)

3，以上都正常引入还编译还是报opencv.pc找不到

Answer 1

下午好🌅🌅🌅
本答案参考通义千问

在使用 Cygwin64 编译 Darknet 时，如果提示找不到 opencv.pc 文件，通常是因为 pkg-config 工具无法找到 OpenCV 的配置文件。以下将详细说明如何解决此问题，并提供具体的步骤和修改后的配置。

---

✅ 解决方案

1. 创建 opencv.pc 文件

   • 在 OpenCV 安装目录中创建一个名为 opencv.pc 的文件。
   • 此文件用于告诉 pkg-config 如何找到 OpenCV 的头文件和库文件。

2. 编写 opencv.pc 文件内容

   • 根据你的 OpenCV 安装路径填写正确的路径信息。

3. 确保环境变量正确设置

   • 确保 PKG_CONFIG_PATH 包含了 opencv.pc 所在的目录。

4. 修改 Darknet 的 Makefile

   • 修改 Makefile 中的 OPENCV_PATH 和 LDFLAGS 部分，确保链接器能找到 OpenCV 库。

5. 重新编译 Darknet

   • 使用 Cygwin64 终端执行 make 命令进行编译。

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🧩 具体操作步骤

1. 创建 opencv.pc 文件

• 假设你将 OpenCV 安装在 D:/OpenCV-MinGW-Build-OpenCV-4.5.2-x64，那么你需要在该目录下创建 opencv.pc 文件。
• 打开 Cygwin64，进入 OpenCV 目录：

cd /cygdrive/d/OpenCV-MinGW-Build-OpenCV-4.5.2-x64

• 创建并编辑 opencv.pc 文件：

nano opencv.pc

2. opencv.pc 文件内容（示例）

prefix=D:/OpenCV-MinGW-Build-OpenCV-4.5.2-x64
exec_prefix=${prefix}
libdir=${exec_prefix}/x64/mingw/lib
includedir=${prefix}/include

Name: OpenCV
Description: Open Source Computer Vision Library
Version: 4.5.2
Libs: -L${libdir} -lopencv_core -lopencv_highgui -lopencv_imgproc -lopencv_objdetect
Cflags: -I${includedir}

注意： 如果你的 OpenCV 安装路径不同，请替换上述路径为实际路径。

3. 设置 PKG_CONFIG_PATH

• 在 Cygwin64 中设置环境变量，确保 pkg-config 能找到 opencv.pc 文件：

export PKG_CONFIG_PATH="/cygdrive/d/OpenCV-MinGW-Build-OpenCV-4.5.2-x64"

建议： 将此命令添加到 .bashrc 或 .bash_profile 中以永久生效。

4. 修改 Darknet 的 Makefile

• 打开 Darknet 的 Makefile 文件，确保 OPENCV_PATH 指向你的 OpenCV 安装路径：

# 设置 OpenCV 路径
OPENCV_PATH=D:/OpenCV-MinGW-Build-OpenCV-4.5.2-x64

• 确保 LDFLAGS 中包含 OpenCV 库路径：

LDFLAGS+= -L$(OPENCV_PATH)/x64/mingw/lib
LDFLAGS+= -lopencv_core -lopencv_highgui -lopencv_imgproc -lopencv_objdetect

注意： 如果你已经通过 pkg-config 引入了 OpenCV，则可以移除这部分，但为了兼容性，保留更安全。

5. 重新编译 Darknet

• 在 Cygwin64 中进入 Darknet 目录：

cd /path/to/darknet

• 运行编译命令：

make

如果一切正常，你应该会看到生成的 darknet.exe 文件。

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🛠️ 代码修改示例（Makefile）

以下是 Makefile 中与 OpenCV 相关的部分修改后的内容：

ifeq ($(OPENCV), 1)
COMMON+= -DOPENCV
CFLAGS+= -DOPENCV
COMMON+= -I$(OPENCV_PATH)/include
LDFLAGS+= -L$(OPENCV_PATH)/x64/mingw/lib
LDFLAGS+= -lopencv_core -lopencv_highgui -lopencv_imgproc -lopencv_objdetect
LDFLAGS+=`pkg-config --libs opencv4 2> /dev/null || pkg-config --libs opencv`
COMMON+=`pkg-config --cflags opencv4 2> /dev/null || pkg-config --cflags opencv`
endif

注意： 如果你已手动指定 OpenCV 路径，可删除 pkg-config 相关部分，避免冲突。

---

🧪 测试编译结果

• 编译完成后，运行以下命令测试是否成功：

./darknet

• 如果没有错误提示，表示编译成功。

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✅ 总结

| 步骤 | 内容 | |------|------| | 1 | 创建 opencv.pc 文件 | | 2 | 编写 opencv.pc 文件内容 | | 3 | 设置 PKG_CONFIG_PATH | | 4 | 修改 Makefile 中的 OpenCV 路径 | | 5 | 重新编译 Darknet |

通过以上步骤，你可以解决 Cygwin64 编译 Darknet 时找不到 opencv.pc 文件 的问题。