ubuntu22.04 darknet
时间: 2025-01-10 15:55:32 浏览: 62
### Ubuntu 22.04 上 Darknet 的安装与配置
#### 准备工作
为了确保顺利安装 Darknet，在开始之前需确认已更新系统软件包列表并升级现有软件包。
```bash
sudo apt update && sudo apt upgrade -y
```
#### 安装必要的依赖库
Darknet 需要一些基础库来支持其功能，这些可以通过 APT 包管理器轻松获取：
```bash
sudo apt install git make gcc g++ libopencv-dev -y
```
上述命令将安装 Git、Make 工具以及 OpenCV 开发文件[^1]。
#### 获取 Darknet 源码
通过 Git 命令克隆官方仓库至本地指定位置。进入想要放置 darknet 文件夹的位置后运行如下指令下载最新版本的 Darknet 源代码：
```bash
git clone https://github.com/AlexeyAB/darknet.git
cd darknet
```
完成此操作意味着已经成功获得了 Darknet 的源代码副本。
#### 编译 Darknet
切换到 `darknet` 目录内编辑 Makefile 来调整构建选项（如 GPU 支持）。对于大多数情况，默认设置就足够用了；如果打算利用 NVIDIA CUDA 加速，则应开启相应开关。之后执行编译过程：
```makefile
sed -i 's/GPU=0/GPU=1/' Makefile
sed -i 's/CUDNN=0/CUDNN=1/' Makefile
sed -i 's/OPENCV=0/OPENCV=1/' Makefile
make
```
以上修改允许启用 GPU 和 CUDNN 功能，并调用 Make 构建工具来进行编译[^3]。
#### 测试安装成果
当一切正常完成后，可以尝试加载预训练权重文件并对图片做检测实验验证安装是否正确无误。例如：
```bash
wget https://pjreddie.com/media/files/yolov4.weights
./darknet detect cfg/yolov4.cfg yolov4.weights data/dog.jpg
```
这组命令会从互联网上抓取 YOLOv4 的预训练参数并将它们应用于一张示例图像之上，从而展示目标识别的效果。
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True Traceback (most recent call last): File "/home/xxzx/Desktop/ruanzhu/ziti.py", line 9, in <module> print(fm.get_cachedir()) # 显示缓存路径 ^^^^^^^^^^^^^^^ AttributeError: module 'matplotlib.font_manager' has no attribute 'get_cachedir'
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