这篇博客是在win7下只使用cpu进行推理。使用gpu进行推理的可以参考我的上一篇博客。
主要步骤分为：
(1) 安装opencv，将其加到环境变量中，并且在vs2015中配置opencv
(2) 编译darknet_no_gou.sln文件，遇到bug就解决它。编译完之后，你就可以使用darknet进行推理了
(3) 编译yolo_cpp_dll_no_gpu.sln和yolo_console_dll.sln文件。先编译前者，然后编译后者。
0 安装opencv
安装opencv的内容我参考我的上一篇博客，在这边我就不赘述了。
1 编译darknet_no_gou.sln
在vs2015中打开darknet_no_gou.sln工程文件，然后光标放在工程文件上，点击右键生成。
工程项目生成成功之后，在..darknet\build\darknet\x64文件夹下打开终端，运行下面的命令：
darknet_no_gpu.exe detector test data/coco.data cfg/yolov4.cfg backup/yolov4.weights在这边我遇到了一个问题：
我参考了这位老哥的博客，然后下载了相关文件，然后将msvcp120d.dll文件放到了..darknet\build\darknet\x64文件中了，问题解决了。
检测效果如下：
我们看一下cpu的检测速度和精度：
我们看一下，一张图片的检测速度是3s左右，还是有点慢的，后面尝试用一下tensorrt加速。
2 编译yolo_cpp_dll_no_gpu.sln
下面，我们需要将darknet生成一个动态链接库，方便后面在终端或者在其他项目中使用这个动态链接库。
在vs2015中打开这个文件，然后生成相关项目，就会在该文件夹目录下面新增一个yolo_cpp_dll_no_gpu.dll文件。
3 编译yolo_console_dll.sln
下面，我们在终端中使用上面生成的动态链接库，进行推理
（1）首先，我们要将在..darknet\build\darknet\x64生成的yolo_console_dll.sln文件放到和yolo_console_dll.sln工程文件同目录下。也就是将yolo_console_dll.sln文件复制到..darknet\build\darknet目录下。
（2）然后，将yolo_cpp_dll_no_gpu.lib这个静态库添加到工程项目中。点击工程项目，然后右键属性。
在【链接器】- 【输入】- 【附加依赖项】中输入下面这个内容：
yolo_cpp_dll_no_gpu.lib下面是具体内容：
（3）在工程项目中删除yolo_cpp_dll.lib，这个文件使用的是gpu进行推理，因此我们用不到，需要删除掉。
（4）点击生成文件，就可以在终端中使用darknet动态链接库进行推理了
这边有个bug,就是可以生成exe文件，但是一运行就崩，暂时还没有解决。