简单易上手的在windows部署cmake版paddledetection/yolo(c++)

一.下载源代码

官方地址：
https://gitee.com/paddlepaddle/PaddleDetection

网盘：
paddledetection
链接：https://pan.baidu.com/s/1g0z5SYQNDR1pwe9iAtvR3A?pwd=ktl6 
提取码：ktl6
paddleocr
链接：https://pan.baidu.com/s/1QcLbGJD7NB9UVPbUAulCuA?pwd=o68i 
提取码：o68i

二.找到c++部署代码

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
我个人为了整体性把src文件里的后缀都改为了cpp
在这里插入图片描述

三.改CMakeLists.txt文件

原版cmake文件很繁琐，我改写了一个简洁版的
移植的时候只需要改头文件地址和库文件地址即可

1.改前

cmake_minimum_required(VERSION 3.0)
project(PaddleObjectDetector CXX C)option(WITH_MKL        "Compile demo with MKL/OpenBlas support,defaultuseMKL."          ON)
option(WITH_GPU        "Compile demo with GPU/CPU, default use CPU."                    ON)
option(WITH_TENSORRT   "Compile demo with TensorRT."                                    OFF)option(WITH_KEYPOINT        "Whether to Compile KeyPoint detector"                    OFF)
option(WITH_MOT       "Whether to Compile MOT detector" OFF)SET(PADDLE_DIR "" CACHE PATH "Location of libraries")
SET(PADDLE_LIB_NAME "" CACHE STRING "libpaddle_inference")
SET(OPENCV_DIR "" CACHE PATH "Location of libraries")
SET(CUDA_LIB "" CACHE PATH "Location of libraries")
SET(CUDNN_LIB "" CACHE PATH "Location of libraries")
SET(TENSORRT_INC_DIR "" CACHE PATH "Compile demo with TensorRT")
SET(TENSORRT_LIB_DIR "" CACHE PATH "Compile demo with TensorRT")include(cmake/yaml-cpp.cmake)include_directories("${CMAKE_SOURCE_DIR}/")
include_directories("${CMAKE_CURRENT_BINARY_DIR}/ext/yaml-cpp/src/ext-yaml-cpp/include")
link_directories("${CMAKE_CURRENT_BINARY_DIR}/ext/yaml-cpp/lib")if (WITH_KEYPOINT)set(SRCS src/main_keypoint.cc src/preprocess_op.cc src/object_detector.cc src/picodet_postprocess.cc src/utils.cc src/keypoint_detector.cc src/keypoint_postprocess.cc)
elseif (WITH_MOT)set(SRCS src/main_jde.cc src/preprocess_op.cc src/object_detector.cc src/jde_detector.cc src/tracker.cc src/trajectory.cc src/lapjv.cpp src/picodet_postprocess.cc src/utils.cc)
else ()set(SRCS src/main.cc src/preprocess_op.cc src/object_detector.cc src/picodet_postprocess.cc src/utils.cc)
endif()macro(safe_set_static_flag)foreach(flag_varCMAKE_CXX_FLAGS CMAKE_CXX_FLAGS_DEBUG CMAKE_CXX_FLAGS_RELEASECMAKE_CXX_FLAGS_MINSIZEREL CMAKE_CXX_FLAGS_RELWITHDEBINFO)if(${flag_var} MATCHES "/MD")string(REGEX REPLACE "/MD" "/MT" ${flag_var} "${${flag_var}}")endif(${flag_var} MATCHES "/MD")endforeach(flag_var)
endmacro()if (WITH_MKL)ADD_DEFINITIONS(-DUSE_MKL)
endif()if (NOT DEFINED PADDLE_DIR OR ${PADDLE_DIR} STREQUAL "")message(FATAL_ERROR "please set PADDLE_DIR with -DPADDLE_DIR=/path/paddle_influence_dir")
endif()
message("PADDLE_DIR IS:" ${PADDLE_DIR})if (NOT DEFINED OPENCV_DIR OR ${OPENCV_DIR} STREQUAL "")message(FATAL_ERROR "please set OPENCV_DIR with -DOPENCV_DIR=/path/opencv")
endif()include_directories("${CMAKE_SOURCE_DIR}/")
include_directories("${PADDLE_DIR}/")
include_directories("${PADDLE_DIR}/third_party/install/protobuf/include")
include_directories("${PADDLE_DIR}/third_party/install/glog/include")
include_directories("${PADDLE_DIR}/third_party/install/gflags/include")
include_directories("${PADDLE_DIR}/third_party/install/xxhash/include")
if (EXISTS "${PADDLE_DIR}/third_party/install/snappy/include")include_directories("${PADDLE_DIR}/third_party/install/snappy/include")
endif()
if(EXISTS "${PADDLE_DIR}/third_party/install/snappystream/include")include_directories("${PADDLE_DIR}/third_party/install/snappystream/include")
endif()
include_directories("${PADDLE_DIR}/third_party/boost")
include_directories("${PADDLE_DIR}/third_party/eigen3")if (EXISTS "${PADDLE_DIR}/third_party/install/snappy/lib")link_directories("${PADDLE_DIR}/third_party/install/snappy/lib")
endif()
if(EXISTS "${PADDLE_DIR}/third_party/install/snappystream/lib")link_directories("${PADDLE_DIR}/third_party/install/snappystream/lib")
endif()link_directories("${PADDLE_DIR}/third_party/install/protobuf/lib")
link_directories("${PADDLE_DIR}/third_party/install/glog/lib")
link_directories("${PADDLE_DIR}/third_party/install/gflags/lib")
link_directories("${PADDLE_DIR}/third_party/install/xxhash/lib")
link_directories("${PADDLE_DIR}/third_party/install/paddle2onnx/lib")
link_directories("${PADDLE_DIR}/third_party/install/onnxruntime/lib")
link_directories("${PADDLE_DIR}/paddle/lib/")
link_directories("${CMAKE_CURRENT_BINARY_DIR}")if (WIN32)include_directories("${PADDLE_DIR}/paddle/fluid/inference")include_directories("${PADDLE_DIR}/paddle/include")link_directories("${PADDLE_DIR}/paddle/fluid/inference")find_package(OpenCV REQUIRED PATHS ${OPENCV_DIR}/build/ NO_DEFAULT_PATH)else ()find_package(OpenCV REQUIRED PATHS ${OPENCV_DIR}/share/OpenCV NO_DEFAULT_PATH)include_directories("${PADDLE_DIR}/paddle/include")link_directories("${PADDLE_DIR}/paddle/lib")
endif ()
include_directories(${OpenCV_INCLUDE_DIRS})if (WIN32)add_definitions("/DGOOGLE_GLOG_DLL_DECL=")set(CMAKE_C_FLAGS_DEBUG   "${CMAKE_C_FLAGS_DEBUG} /bigobj /MTd")set(CMAKE_C_FLAGS_RELEASE  "${CMAKE_C_FLAGS_RELEASE} /bigobj /MT")set(CMAKE_CXX_FLAGS_DEBUG  "${CMAKE_CXX_FLAGS_DEBUG} /bigobj /MTd")set(CMAKE_CXX_FLAGS_RELEASE   "${CMAKE_CXX_FLAGS_RELEASE} /bigobj /MT")
else()set(CMAKE_CXX_FLAGS "${CMAKE_CXX_FLAGS} -g -o2 -fopenmp -std=c++11")set(CMAKE_STATIC_LIBRARY_PREFIX "")
endif()# TODO let users define cuda lib path
if (WITH_GPU)if (NOT DEFINED CUDA_LIB OR ${CUDA_LIB} STREQUAL "")message(FATAL_ERROR "please set CUDA_LIB with -DCUDA_LIB=/path/cuda-8.0/lib64")endif()if (NOT WIN32)if (NOT DEFINED CUDNN_LIB)message(FATAL_ERROR "please set CUDNN_LIB with -DCUDNN_LIB=/path/cudnn_v7.4/cuda/lib64")endif()endif(NOT WIN32)
endif()if (NOT WIN32)if (WITH_TENSORRT AND WITH_GPU)include_directories("${TENSORRT_INC_DIR}/")link_directories("${TENSORRT_LIB_DIR}/")endif()
endif(NOT WIN32)if (NOT WIN32)set(NGRAPH_PATH "${PADDLE_DIR}/third_party/install/ngraph")if(EXISTS ${NGRAPH_PATH})include(GNUInstallDirs)include_directories("${NGRAPH_PATH}/include")link_directories("${NGRAPH_PATH}/${CMAKE_INSTALL_LIBDIR}")set(NGRAPH_LIB ${NGRAPH_PATH}/${CMAKE_INSTALL_LIBDIR}/libngraph${CMAKE_SHARED_LIBRARY_SUFFIX})endif()
endif()if(WITH_MKL)include_directories("${PADDLE_DIR}/third_party/install/mklml/include")if (WIN32)set(MATH_LIB ${PADDLE_DIR}/third_party/install/mklml/lib/mklml.lib${PADDLE_DIR}/third_party/install/mklml/lib/libiomp5md.lib)else ()set(MATH_LIB ${PADDLE_DIR}/third_party/install/mklml/lib/libmklml_intel${CMAKE_SHARED_LIBRARY_SUFFIX}${PADDLE_DIR}/third_party/install/mklml/lib/libiomp5${CMAKE_SHARED_LIBRARY_SUFFIX})execute_process(COMMAND cp -r ${PADDLE_DIR}/third_party/install/mklml/lib/libmklml_intel${CMAKE_SHARED_LIBRARY_SUFFIX} /usr/lib)endif ()set(MKLDNN_PATH "${PADDLE_DIR}/third_party/install/mkldnn")if(EXISTS ${MKLDNN_PATH})include_directories("${MKLDNN_PATH}/include")if (WIN32)set(MKLDNN_LIB ${MKLDNN_PATH}/lib/mkldnn.lib)else ()set(MKLDNN_LIB ${MKLDNN_PATH}/lib/libmkldnn.so.0)endif ()endif()
else()set(MATH_LIB ${PADDLE_DIR}/third_party/install/openblas/lib/libopenblas${CMAKE_STATIC_LIBRARY_SUFFIX})
endif()if (WIN32)if(EXISTS "${PADDLE_DIR}/paddle/fluid/inference/${PADDLE_LIB_NAME}${CMAKE_STATIC_LIBRARY_SUFFIX}")set(DEPS${PADDLE_DIR}/paddle/fluid/inference/${PADDLE_LIB_NAME}${CMAKE_STATIC_LIBRARY_SUFFIX})else()set(DEPS${PADDLE_DIR}/paddle/lib/${PADDLE_LIB_NAME}${CMAKE_STATIC_LIBRARY_SUFFIX})endif()
endif()if (WIN32)set(DEPS ${PADDLE_DIR}/paddle/lib/${PADDLE_LIB_NAME}${CMAKE_STATIC_LIBRARY_SUFFIX})
else()set(DEPS ${PADDLE_DIR}/paddle/lib/${PADDLE_LIB_NAME}${CMAKE_SHARED_LIBRARY_SUFFIX})
endif()message("PADDLE_LIB_NAME:" ${PADDLE_LIB_NAME})
message("DEPS:" $DEPS)if (NOT WIN32)set(DEPS ${DEPS}${MATH_LIB} ${MKLDNN_LIB}glog gflags protobuf z xxhash yaml-cpp)if(EXISTS "${PADDLE_DIR}/third_party/install/snappystream/lib")set(DEPS ${DEPS} snappystream)endif()if (EXISTS "${PADDLE_DIR}/third_party/install/snappy/lib")set(DEPS ${DEPS} snappy)endif()
else()set(DEPS ${DEPS}${MATH_LIB} ${MKLDNN_LIB}glog gflags_static libprotobuf xxhash libyaml-cppmt)set(DEPS ${DEPS} libcmt shlwapi)if (EXISTS "${PADDLE_DIR}/third_party/install/snappy/lib")set(DEPS ${DEPS} snappy)endif()if(EXISTS "${PADDLE_DIR}/third_party/install/snappystream/lib")set(DEPS ${DEPS} snappystream)endif()
endif(NOT WIN32)if(WITH_GPU)if(NOT WIN32)if (WITH_TENSORRT)set(DEPS ${DEPS} ${TENSORRT_LIB_DIR}/libnvinfer${CMAKE_SHARED_LIBRARY_SUFFIX})set(DEPS ${DEPS} ${TENSORRT_LIB_DIR}/libnvinfer_plugin${CMAKE_SHARED_LIBRARY_SUFFIX})endif()set(DEPS ${DEPS} ${CUDA_LIB}/libcudart${CMAKE_SHARED_LIBRARY_SUFFIX})set(DEPS ${DEPS} ${CUDNN_LIB}/libcudnn${CMAKE_SHARED_LIBRARY_SUFFIX})else()set(DEPS ${DEPS} ${CUDA_LIB}/cudart${CMAKE_STATIC_LIBRARY_SUFFIX} )set(DEPS ${DEPS} ${CUDA_LIB}/cublas${CMAKE_STATIC_LIBRARY_SUFFIX} )set(DEPS ${DEPS} ${CUDNN_LIB}/cudnn${CMAKE_STATIC_LIBRARY_SUFFIX})endif()
endif()if (NOT WIN32)set(EXTERNAL_LIB "-ldl -lrt -lgomp -lz -lm -lpthread")set(DEPS ${DEPS} ${EXTERNAL_LIB})
endif()set(DEPS ${DEPS} ${OpenCV_LIBS})
add_executable(main ${SRCS})
ADD_DEPENDENCIES(main ext-yaml-cpp)
message("DEPS:" $DEPS)
target_link_libraries(main ${DEPS})if (WIN32 AND WITH_MKL)add_custom_command(TARGET main POST_BUILDCOMMAND ${CMAKE_COMMAND} -E copy_if_different ${PADDLE_DIR}/third_party/install/mklml/lib/mklml.dll ./mklml.dllCOMMAND ${CMAKE_COMMAND} -E copy_if_different ${PADDLE_DIR}/third_party/install/mklml/lib/libiomp5md.dll ./libiomp5md.dllCOMMAND ${CMAKE_COMMAND} -E copy_if_different ${PADDLE_DIR}/third_party/install/mkldnn/lib/mkldnn.dll ./mkldnn.dllCOMMAND ${CMAKE_COMMAND} -E copy_if_different ${PADDLE_DIR}/third_party/install/mklml/lib/mklml.dll ./release/mklml.dllCOMMAND ${CMAKE_COMMAND} -E copy_if_different ${PADDLE_DIR}/third_party/install/mklml/lib/libiomp5md.dll ./release/libiomp5md.dllCOMMAND ${CMAKE_COMMAND} -E copy_if_different ${PADDLE_DIR}/third_party/install/mkldnn/lib/mkldnn.dll ./release/mkldnn.dllCOMMAND ${CMAKE_COMMAND} -E copy_if_different ${PADDLE_DIR}/paddle/lib/${PADDLE_LIB_NAME}.dll ./release/${PADDLE_LIB_NAME}.dll)
endif()if (WIN32 AND NOT WITH_MKL)add_custom_command(TARGET main POST_BUILDCOMMAND ${CMAKE_COMMAND} -E copy_if_different ${PADDLE_DIR}/third_party/install/openblas/lib/openblas.dll ./openblas.dllCOMMAND ${CMAKE_COMMAND} -E copy_if_different ${PADDLE_DIR}/third_party/install/openblas/lib/openblas.dll ./release/openblas.dll)
endif()if (WIN32)add_custom_command(TARGET main POST_BUILDCOMMAND ${CMAKE_COMMAND} -E copy_if_different ${PADDLE_DIR}/third_party/install/onnxruntime/lib/onnxruntime.dll ./onnxruntime.dllCOMMAND ${CMAKE_COMMAND} -E copy_if_different ${PADDLE_DIR}/third_party/install/paddle2onnx/lib/paddle2onnx.dll ./paddle2onnx.dllCOMMAND ${CMAKE_COMMAND} -E copy_if_different ${PADDLE_DIR}/third_party/install/onnxruntime/lib/onnxruntime.dll ./release/onnxruntime.dllCOMMAND ${CMAKE_COMMAND} -E copy_if_different ${PADDLE_DIR}/third_party/install/paddle2onnx/lib/paddle2onnx.dll ./release/paddle2onnx.dllCOMMAND ${CMAKE_COMMAND} -E copy_if_different ${PADDLE_DIR}/paddle/lib/${PADDLE_LIB_NAME}.dll ./release/${PADDLE_LIB_NAME}.dll)
endif()

2.改后

cmake_minimum_required(VERSION 3.5)set(CMAKE_BUILD_TYPE "Release")   #option: Debug / Releaseif (CMAKE_BUILD_TYPE MATCHES "Debug" OR CMAKE_BUILD_TYPE MATCHES "None")message(STATUS "CMAKE_BUILD_TYPE is Debug")
elseif (CMAKE_BUILD_TYPE MATCHES "Release")message(STATUS "CMAKE_BUILD_TYPE is Release")
endif()# 设置c++标准
set(CMAKE_CXX_STANDARD 20)
project(DsYolo)set(CMAKE_WINDOWS_EXPORT_ALL_SYMBOLS ON)option(WITH_MKL        "Compile demo with MKL/OpenBlas support, default use MKL."       ON)
option(WITH_GPU        "Compile demo with GPU/CPU, default use CPU."                    ON)
option(WITH_STATIC_LIB "Compile demo with static/shared library, default use static."   ON)
option(WITH_TENSORRT "Compile demo with TensorRT."   ON)macro(safe_set_static_flag)foreach(flag_varCMAKE_CXX_FLAGS CMAKE_CXX_FLAGS_DEBUG CMAKE_CXX_FLAGS_RELEASECMAKE_CXX_FLAGS_MINSIZEREL CMAKE_CXX_FLAGS_RELWITHDEBINFO)if(${flag_var} MATCHES "/MD")string(REGEX REPLACE "/MD" "/MT" ${flag_var} "${${flag_var}}")endif(${flag_var} MATCHES "/MD")endforeach(flag_var)
endmacro()if (WITH_MKL)ADD_DEFINITIONS(-DUSE_MKL)
endif()if (MSVC)add_definitions(-w)#add_definitions(-W0)
endif()if (WIN32)add_definitions("/DGOOGLE_GLOG_DLL_DECL=")set(CMAKE_C_FLAGS /source-charset:utf-8)add_definitions(-D_CRT_SECURE_NO_WARNINGS)add_definitions(-D_CRT_NONSTDC_NO_DEPRECATE)if(WITH_MKL)set(FLAG_OPENMP "/openmp")endif()set(CMAKE_C_FLAGS_DEBUG   "${CMAKE_C_FLAGS_DEBUG} /bigobj /MTd ${FLAG_OPENMP}")set(CMAKE_C_FLAGS_RELEASE  "${CMAKE_C_FLAGS_RELEASE} /bigobj /MT ${FLAG_OPENMP}")set(CMAKE_CXX_FLAGS_DEBUG  "${CMAKE_CXX_FLAGS_DEBUG} /bigobj /MTd ${FLAG_OPENMP}")set(CMAKE_CXX_FLAGS_RELEASE   "${CMAKE_CXX_FLAGS_RELEASE} /bigobj /MT ${FLAG_OPENMP}")if (WITH_STATIC_LIB)safe_set_static_flag()add_definitions(-DSTATIC_LIB)endif()message("cmake c debug flags " ${CMAKE_C_FLAGS_DEBUG})message("cmake c release flags " ${CMAKE_C_FLAGS_RELEASE})message("cmake cxx debug flags " ${CMAKE_CXX_FLAGS_DEBUG})message("cmake cxx release flags " ${CMAKE_CXX_FLAGS_RELEASE})
endif()# 头文件
include_directories(${PROJECT_SOURCE_DIR}/include)
#include_directories(/home/nvidia/paddleOCR/PaddleOCR-release-2.6/deploy/cpp_infer/include)
#include_directories(/home/nvidia/paddleOCR/PaddleOCR-release-2.6/deploy/cpp_infer)
#include_directories(/usr/include)
include_directories(./)
include_directories(./include)
include_directories(./Ds_inference/opencv410/include/opencv4)
include_directories(./Ds_inference/opencv410/include/opencv4/opencv2)
include_directories(./Ds_inference/third_party/install/mklml/include)
include_directories(./Ds_inference/third_party/install/mkldnn/include)
include_directories(./Ds_inference/third_party/install/glog/include)
include_directories(./Ds_inference/third_party/AutoLog-main)
include_directories(./Ds_inference/third_party/install/gflags/include)
include_directories(./Ds_inference/third_party/install/protobuf/include)
include_directories(./Ds_inference/third_party/threadpool)
include_directories(./Ds_inference/third_party/yaml-cpp)
include_directories(./Ds_inference/paddle_gpu11.6/include)
# 库文件
#link_directories(/usr/lib)
link_directories(./Ds_inference/third_party/install/mklml/lib)
link_directories(./Ds_inference/third_party/install/mkldnn/lib)
link_directories(./Ds_inference/third_party/install/glog/lib)
link_directories(./Ds_inference/opencv410/lib)
link_directories(./Ds_inference/third_party/install/protobuf/lib)
link_directories(./Ds_inference/third_party/install/gflags/lib)
link_directories(./Ds_inference/paddle_gpu11.6/lib)
link_directories(./Ds_inference/third_party/yaml-cpp/lib)aux_source_directory (src SRC_LIST)
add_executable (yoloV5 ${SRC_LIST})set(LIBRARY_OUTPUT_PATH  ${PROJECT_SOURCE_DIR}/bin)
set(output)target_link_libraries(yoloV5
opencv_world410
#opencv_highgui opencv_core opencv_imgproc opencv_imgcodecs opencv_calib3d opencv_features2d opencv_videoio 
paddle_inference mklml libiomp5md mkldnn glog gflags_static libprotobuf libcmt shlwapi yaml-cpp
)# 注意测试
set (EXECUTABLE_OUTPUT_PATH ${PROJECT_SOURCE_DIR}/bin)

四.（windows平台）创造一个文件夹将生成可执行文件需要的库放入

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
需要用到gpu，就需要事先配置好cuda这一套的环境变量，就不用在cmakelists里面专门写来引用了，配置方法见http://t.csdn.cn/mgIMD

五.编译的时候遇到的bug

1.xxx已经在obj中定义

在这里插入图片描述
这三个关于main的cpp中只能同事存在一个，看自己需要那个，将不需要的文件里面代码全部注释，，我是使用了main.cpp,反正遇到这种报错通常把一些东西注释掉就能解决

2.error C7555: … requires at least ‘/std:c++latest’ when build in Win10

意思是c++版本低了
在这里插入图片描述
找到cmakelists这句函数，然后我发现我之前写的是17，我改成20之后完美解决。

3.fatal error C1083: 无法打开包括文件: “yaml-cpp/yaml.h”: No such file or directory

其实源cmakelists中是套了一个include(cmake/yaml-cpp.cmake)，来编译


find_package(Git REQUIRED)include(ExternalProject)message("${CMAKE_BUILD_TYPE}")ExternalProject_Add(ext-yaml-cppURL https://bj.bcebos.com/paddlex/deploy/deps/yaml-cpp.zipURL_MD5 9542d6de397d1fbd649ed468cb5850e6CMAKE_ARGS-DYAML_CPP_BUILD_TESTS=OFF-DYAML_CPP_BUILD_TOOLS=OFF-DYAML_CPP_INSTALL=OFF-DYAML_CPP_BUILD_CONTRIB=OFF-DMSVC_SHARED_RT=OFF-DBUILD_SHARED_LIBS=OFF-DCMAKE_BUILD_TYPE=${CMAKE_BUILD_TYPE}-DCMAKE_CXX_FLAGS=${CMAKE_CXX_FLAGS}-DCMAKE_CXX_FLAGS_DEBUG=${CMAKE_CXX_FLAGS_DEBUG}-DCMAKE_CXX_FLAGS_RELEASE=${CMAKE_CXX_FLAGS_RELEASE}-DCMAKE_LIBRARY_OUTPUT_DIRECTORY=${CMAKE_BINARY_DIR}/ext/yaml-cpp/lib-DCMAKE_ARCHIVE_OUTPUT_DIRECTORY=${CMAKE_BINARY_DIR}/ext/yaml-cpp/libPREFIX "${CMAKE_BINARY_DIR}/ext/yaml-cpp"# Disable install stepINSTALL_COMMAND ""LOG_DOWNLOAD ONLOG_BUILD 1
)

我还是想自己来编译，因为根据之前的经验，这种需要远程下载源码的总是有这样那样的问题。

下载源码

https://github.com/jbeder/yaml-cpp

在这里插入图片描述
我以为只是缺少头文件，cmakelists里面补上之后
在这里插入图片描述
出现无法解析的外部符号，大概率是缺少库，然后我去编译yaml-cpp的库。
在这里插入图片描述
就是很常规的操作，用cmake … 直接就编译出了一个lib库，很顺利，但是使用的时候显示无法打开此lib
在这里插入图片描述
我再重新生成找原因
在这里插入图片描述
注意到这一句Defining YAML_CPP_API for DLL import，然后我搜索这个关键词，搜到了https://blog.csdn.net/m0_37833142/article/details/115180471，
即在cmake后多加了一个参数，就成功可以正常调用了，到底是什么原理，我还得继续学习

cmake -DYAML_BUILD_SHARED_LIBS=ON ..

在这里插入图片描述

六.下载模型测试

下载地址：
https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/blob/release/2.5/docs/feature_models/PaddleYOLO_MODEL.md
里面有yolo一系列的库
在这里插入图片描述
在部署模型里面选择模型下载，左边导出后的权重那些模型是paddle框架的paddle格式模型，右边onnx指onnx格式模型，_nms表示带NMS后处理，可以直接使用预测出最终检测框结果如python deploy/python/infer.py --model_dir=ppyoloe_crn_l_300e_coco_w_nms/ --image_file=demo/000000014439.jpg --device=GPU；wo_nms表示不带NMS后处理，是测速时使用
在这里插入图片描述

六.改源码

改main.cpp中的这些参数，改成自己装图片和模型的地址
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

注意这个参数的值不要改，它的备注显示这个参数已经被废弃，写成true会停止运行
在这里插入图片描述

七.添加dll到exe目录

如果exe文件同一目录没有加需要的动态库，会直接报错，由于找不到 paddle inference.dll，无法继续执行代码。重新安装程序可能会
解决此问题，这种问题很简单解决，直接缺啥补啥就行
请添加图片描述
按照提示补好了的dll库是这样

在这里插入图片描述
然后再次运行
在这里插入图片描述
报错应用程序无法正常启动(0xc000007b)。请单击”确定”关闭应用程序，这样就很难弄了，不知道到底缺的是什么，但是可以说出现这种问题还是缺库

if (WIN32 AND WITH_MKL)add_custom_command(TARGET main POST_BUILDCOMMAND ${CMAKE_COMMAND} -E copy_if_different ${PADDLE_DIR}/third_party/install/mklml/lib/mklml.dll ./mklml.dllCOMMAND ${CMAKE_COMMAND} -E copy_if_different ${PADDLE_DIR}/third_party/install/mklml/lib/libiomp5md.dll ./libiomp5md.dllCOMMAND ${CMAKE_COMMAND} -E copy_if_different ${PADDLE_DIR}/third_party/install/mkldnn/lib/mkldnn.dll ./mkldnn.dllCOMMAND ${CMAKE_COMMAND} -E copy_if_different ${PADDLE_DIR}/third_party/install/mklml/lib/mklml.dll ./release/mklml.dllCOMMAND ${CMAKE_COMMAND} -E copy_if_different ${PADDLE_DIR}/third_party/install/mklml/lib/libiomp5md.dll ./release/libiomp5md.dllCOMMAND ${CMAKE_COMMAND} -E copy_if_different ${PADDLE_DIR}/third_party/install/mkldnn/lib/mkldnn.dll ./release/mkldnn.dllCOMMAND ${CMAKE_COMMAND} -E copy_if_different ${PADDLE_DIR}/paddle/lib/${PADDLE_LIB_NAME}.dll ./release/${PADDLE_LIB_NAME}.dll)
endif()if (WIN32 AND NOT WITH_MKL)add_custom_command(TARGET main POST_BUILDCOMMAND ${CMAKE_COMMAND} -E copy_if_different ${PADDLE_DIR}/third_party/install/openblas/lib/openblas.dll ./openblas.dllCOMMAND ${CMAKE_COMMAND} -E copy_if_different ${PADDLE_DIR}/third_party/install/openblas/lib/openblas.dll ./release/openblas.dll)
endif()if (WIN32)add_custom_command(TARGET main POST_BUILDCOMMAND ${CMAKE_COMMAND} -E copy_if_different ${PADDLE_DIR}/third_party/install/onnxruntime/lib/onnxruntime.dll ./onnxruntime.dllCOMMAND ${CMAKE_COMMAND} -E copy_if_different ${PADDLE_DIR}/third_party/install/paddle2onnx/lib/paddle2onnx.dll ./paddle2onnx.dllCOMMAND ${CMAKE_COMMAND} -E copy_if_different ${PADDLE_DIR}/third_party/install/onnxruntime/lib/onnxruntime.dll ./release/onnxruntime.dllCOMMAND ${CMAKE_COMMAND} -E copy_if_different ${PADDLE_DIR}/third_party/install/paddle2onnx/lib/paddle2onnx.dll ./release/paddle2onnx.dllCOMMAND ${CMAKE_COMMAND} -E copy_if_different ${PADDLE_DIR}/paddle/lib/${PADDLE_LIB_NAME}.dll ./release/${PADDLE_LIB_NAME}.dll)
endif()

在原cmakelists里面找到了玄机。这些都是可执行文件需要的dll
在这里插入图片描述
如果懒得看原代码，有个非常简单的方法
在这里插入图片描述
直接在这个项目依赖的第三方库里面找dll文件，全部放到exe同一文件夹就可以

bug记录

由于我下载模型的时候下载错了，只下载了一个pdparams文件，但是很无语的时候并不会有任何报错，只会运行完就停止了，没有报任何异常，看这个object_detector.cpp代码里只有函数实现，没有类实现，真的很奇怪，不知道如何排查哪里出的问题，后来我发现这个类实现在了头文件里，排查到了是我模型的原因。

打注释小窍门

在前面定义这个，然后在需要打印的地方直接输Dlog(你想打印的内容)就可以直接打印。不用每次都cout,endl

#define Dlog(x) std::cout<<x<<std::endl

查bug小窍门

exe文件运行后无输出直接闪退如何找解决办法
搜索栏搜事件查看器
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
找到错误处
在这里插入图片描述
点开有错误的详细信息，直接用搜索引擎搜索这个异常代码能大致判断是什么问题，给了一个解决思路，不至于不知道到底哪里出了问题
在这里插入图片描述

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前言 随着组件化、响应式、虚拟DOM等技术思想引领着前端开发的潮流&#xff0c;相关的技术框架大行其道&#xff0c;就以目前主流的Vue、React框架来说&#xff0c;它们都基于组件化、响应式、虚拟DOM等技术思想的实现&#xff0c;但是具有不同开发使用方式以及实现原理&#…
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Vue的`provide`和`inject`特性：上下文传递与数据共享

Vue的`provide`和`inject`特性：上下文传递与数据共享

Vue的provide和inject特性&#xff1a;上下文传递与数据共享 Vue.js 是一款流行的前端 JavaScript 框架&#xff0c;它提供了丰富的功能来构建可维护和可扩展的用户界面。其中&#xff0c;provide 和 inject 特性是 Vue 中的一项强大功能&#xff0c;它们允许你在父组件提供数…
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客户成功体系如何构建？请看这7步

客户成功体系如何构建？请看这7步

文章目录 1. 当下客户成功的痛点2. 客户成功体系构建七步法2.1 第一步&#xff1a;定义客户成功章程2.2 第二步&#xff1a;客户成功组织设置与组织绩效管理设置2.3 第三步&#xff1a;关键岗位设置2.4 第四步&#xff1a;客户成功文化转型2.5 第五步&#xff1a;客户成功人才招…
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HEC-RAS 1D/2D水动力与水环境模拟从小白到精通

HEC-RAS 1D/2D水动力与水环境模拟从小白到精通

专题一 水动力模型基础 1.水动力模型的本质 2.水动力模型的基本方程与适用范围 3.模型建模要点 4.注意事项与建模经验 专题二 恒定流模型(1D/2D) 1.恒定流及其适用范围 2.水面线分析及其数据要求 3.曼宁公式与恒定流&#xff0c;后处理 4.HEC-RA的水工建筑物&#xff…
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虚拟机桥接模式下没有无线网卡选项

虚拟机桥接模式下没有无线网卡选项

我以为是雷电模拟器占用了网卡的缘故&#xff0c;但想起之前可能修改了无线网卡的某些内容&#xff0c;于是到网络属性里面查看。 如下所示&#xff0c;原来是之前我不小心把这个红箭头指向的项目取消勾选了。
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基于微信小程序的车位预定系统设计与实现(源码+lw+部署文档+讲解等)

基于微信小程序的车位预定系统设计与实现(源码+lw+部署文档+讲解等)

文章目录 前言用户的主要功能有&#xff1a;管理员的主要功能有&#xff1a;具体实现截图论文参考详细视频演示为什么选择我自己的网站自己的小程序&#xff08;小蔡coding&#xff09;有保障的售后福利 代码参考源码获取 前言 &#x1f497;博主介绍&#xff1a;✌全网粉丝10W…
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SpringAOP入门案例

SpringAOP入门案例

package com.elf.spring.aop.aspectj; /*** author 45* version 1.0*/ public interface UsbInterface {public void work(); }package com.elf.spring.aop.aspectj; import org.springframework.stereotype.Component; /*** author 45* version 1.0*/ Component //把Phone对象…
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通过http发送post请求的三种Content-Type分析

通过http发送post请求的三种Content-Type分析

通过okhttp向服务端发起post网络请求&#xff0c;可以通过Content-Type设置发送请求数据的格式。 常用到的三种&#xff1a; 1&#xff09;application/x-www-form-urlencoded; charsetutf-8 2&#xff09;application/json; charsetutf-8 3&#xff09;multipart/form-dat…
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【论文阅读 09】融合门控自注意力机制的生成对抗网络视频异常检测

【论文阅读 09】融合门控自注意力机制的生成对抗网络视频异常检测

2021年 中国图象图形学报 摘 要 背景&#xff1a; 视频异常行为检测是智能监控技术的研究重点&#xff0c;广泛应用于社会安防领域。当前的挑战之一是如何提高异常检测的准确性&#xff0c;这需要有效地建模视频数据的空间维度和时间维度信息。生成对抗网络&#xff08;GANs&…
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后端大厂面试-16道面试题

后端大厂面试-16道面试题

1 java集合类有哪些&#xff1f; List是有序的Collection&#xff0c;使用此接口能够精确的控制每个元素的插入位置&#xff0c;用户能根据索引访问List中元素。常用的实现List的类有LinkedList&#xff0c;ArrayList&#xff0c;Vector&#xff0c;Stack。 ArrayList是容量…
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2023 “华为杯” 中国研究生数学建模竞赛（D题）深度剖析|数学建模完整代码+建模过程全解全析

2023 “华为杯” 中国研究生数学建模竞赛（D题）深度剖析|数学建模完整代码+建模过程全解全析

问题一&#xff1a;区域碳排放量以及经济、人口、能源消费量的现状分析 思路&#xff1a; 定义碳排放量 Prediction 模型: CO2 P * (GDP/P) * (E/GDP) * (CO2/E) 其中: CO2:碳排放量 P:人口数量 GDP/P:人均GDP E/GDP:单位GDP能耗 CO2/E:单位能耗碳排放量 2.收集并统计相关…
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实现爬虫加速的可实现办法

实现爬虫加速的可实现办法

网络爬虫在数据采集和信息监测中发挥着重要作用。然而&#xff0c;由于网络环境复杂和大量数据需求&#xff0c;爬虫速度可能面临挑战。本文将为您分享一些实现爬虫加速的可行方法&#xff0c;帮助您让爬虫快如闪电&#xff01;让我们一起探索吧&#xff01; 一、多线程并发请…
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将 Ordinals 与比特币智能合约集成：第 2 部分

将 Ordinals 与比特币智能合约集成：第 2 部分

在上一篇文章中&#xff0c;我们展示了一种将 Ordinal 与智能合约集成的方法&#xff0c;即将Ordinal和合约放在同一个 UTXO 中。 今天&#xff0c;我们介绍了一种集成它们的替代方案&#xff0c;即它们位于单独的 UTXO 中。 作为展示&#xff0c;我们开发了一个智能合约&…
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指针笔试题讲解-----让指针简单易懂（2）

指针笔试题讲解-----让指针简单易懂（2）

目录 回顾上篇重点 &#xff1a; 一.笔试题 ( 1 ) 二.笔试题 ( 2 ) 科普进制知识点 (1) 二进制 (2) 八进制 (3)十六进制 三.笔试题&#xff08; 3 &#xff09; 四.笔试题&#xff08; 4 &#xff09; 五.笔试题&#xff08; 5 &#xff09; 六.笔试题&#xff08; …
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在比特币上使用可检索性证明支付存储费用

在比特币上使用可检索性证明支付存储费用

我们为用户开发了一种为云存储付费的新方法。 与亚马逊的 S3 等传统云存储相比&#xff0c;用户不必信任服务器。 我们使用比特币智能合约来确保支付取决于服务器的可检索性证明 (PoR)&#xff0c;该证明只能在数据仍然可用且需要时可以检索的情况下生成。 可检索性证明 (PoR)…
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Java基础（一）——Hello World，8种数据类型，键盘录入

Java基础（一）——Hello World，8种数据类型，键盘录入

个人简介 &#x1f440;个人主页&#xff1a; 前端杂货铺 &#x1f64b;‍♂️学习方向&#xff1a; 主攻前端方向&#xff0c;正逐渐往全干发展 &#x1f4c3;个人状态&#xff1a; 研发工程师&#xff0c;现效力于中国工业软件事业 &#x1f680;人生格言&#xff1a; 积跬步…
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FPGA — Vivado下ILA(逻辑分析仪)详细使用方法

FPGA — Vivado下ILA(逻辑分析仪)详细使用方法

使用软件&#xff1a; Vivado 开发板&#xff1a; EGO1采用Xilinx Artix-7系列XC7A35T-1CSG324C FPGA 使用程序&#xff1a;按键案例 ILA详细使用方法 一、ILA简介二、ILA的使用方法方法1 — 使用IP核创建ILA调试环境创建ILA IP核 方法二 — 使用 Debug 标记创建 ILA对需观察信…
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中国核动力研究设计院使用 DolphinDB 替换 MySQL 实时监控仪表

中国核动力研究设计院使用 DolphinDB 替换 MySQL 实时监控仪表

随着仪表测点的大幅增多和采样频率的增加&#xff0c;中国核动力研究设计院仪控团队原本基于 MySQL 搭建的旧系统已经无法满足大量数据并发写入、实时查询和聚合计算的需求。他们在研究 DB-Engines 时序数据库榜单时了解到国内排名第一的 DolphinDB。经过测试&#xff0c;发现其…
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