1、前言
最近因為需要研究視頻的物體識別和行為識別，上網了解了一下，YOLO是目前實時視頻物體識別的應用最廣泛的演算法，
因此，作為小白的我，也準備體驗一下YOLO演算法的效果，
先上網了解了一下YOLO演算法的背景資料，有V1，V2，V3，V4四個版本，其中V4版本雖然創新不多，但對工業應用很有價值，參考網上的總結：速度差不多的精度碾壓，精度差不多的速度碾壓！（剛剛看到，V5版本也出來的，這是什么節奏！！！）
我的想法，V2和V3相對成熟，先體驗一下，
當初想得很簡單，按照網上的先行者的網文，依葫蘆畫瓢，照做一遍，然而，真實程序遠非如此簡單，中間碰到各種問題，可以說，是一把辛酸淚！
先將一些容易踩坑之處和經驗教訓寫出來，分享一下，
2、YOLO V2的痛苦體驗
YOLO V2的安裝，我參考的是：https://blog.csdn.net/xubuhui/article/details/88877571，
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準備作業，安裝下列環境：
python 3.5 or 3.6 or 3.7 ；
Anaconda ；
Tensorflow（cpu or gpu 均可）；
openCV
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下載darkflow代碼，并執行安裝；
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測驗體驗，
詳細程序，我就不展開了，幾點經驗教訓：
1）關于Python版本，要求3.5 or 3.6 or 3.7，
這是因為tensorflow演算法包的要求，
踩坑1：一開始，我沒有重視，看到Python3的最新版本3.8.3，心想版本高些總會不錯吧，安裝了，結果后來出現問題，還得重新安裝Python 3.7.7，
2）關于Anaconda，
Anaconda是Python環境的包管理工具，
安裝了Anaconda后，創建了適合tensorflow環境，則所有操作都應該在Anaconda環境下執行，用AnaConda Prompt命令列工具，或AnaConda Navigator可視化圖形界面工具都可以，但是一定不要用作業系統自帶的CMD工具，
踩坑2：我使用win+R，輸入cmd，顯示命令列工具，執行下列陳述句：
python --version
顯示的python版本號，是之前安裝的2.7，
由于一開始沒有理解Anaconda的用法，折騰了好久，包括設定path，調整先后次序，當時版本是可以了，但是后來安裝darkflow時又有其它問題，最后還將python 2.7給卸載了，
Anaconda正確的使用姿勢：
（1）先創建一個匹配python版本的環境，如tensorflow，使用python 3.7.7，
conda create -n tensorflow python=3.7.7
（2）使用前，先激活環境，
conda activate tensorflow
（3）可以使用pip，或install，或執行python腳本，
#執行pip
pip install cython
?
#install
conda install tensorflow
?
#執行python，使用py或python指令，執行python腳本setup.py
py setup.py build_ext --inplace
更進一步，可以上網查詢AnaConda指令大全，
3）關于網速，
這點特別重要！！！如有可能，最好使用大學VPN來下載，
踩坑3：
A：安裝tensorflow演算法包，隨機斷開，重復多次，一直沒成功，隔天正常，才安裝成功，
B：從https://github.com/thtrieu/darkflow下載darkflow的Download zip檔案，失敗；使用git clone也隨機斷開，隔天正常，才下載成功，
4）關于安裝darkflow
（1）首先，必須在AnaConda環境下，激活之前創建的tensorflow環境，來執行下列陳述句：
python setup.py build_ext --inplace
踩坑4：
我先前安裝參考的網文的做法，在win10的cmd環境下，執行，總是報錯：
ModuleNotFoundError: No module named 'Cython'
這個折騰了好久，
（2）其次，需要VS2015 C++環境，
否則提示：
訪問失敗：...\\Microsoft Visual Studio 14.0\\VC\\PlatformSDK\\lib
由于我好久沒用VC了，之前只裝了C#，補充安裝，看著處于卡死狀態，不放心，索性卸載重裝了一次，結果，也許是網速問題，奇慢無比，重裝VS2015，花了10幾個小時，徹底無語！
5）關于安裝tensorflow演算法包的版本
好不容易通過darkflow的安裝，生成了cy_yolo2_findboxes.cp37-win_amd64.pyd等幾個檔案，在測驗體驗時，又出問題，
由于我之前安裝的tensorflow演算法包的版本是2.1.0，而darkflow要求的tensorflow 版本是1.4，于是還是不成，
想想，yolo v2版本反正不如v3，不如直接搞v3吧，最終，yolo v2沒有體驗成功，放棄了，
3、YOLO V3的體驗
關于YOLO V3的官網：https://pjreddie.com/darknet/yolo/，
V3版本最終成功體驗了，中間也出現了一些問題，需要注意的地方：
1）代碼下載
不能使用：git clone https://github.com/pjreddie/darknet，這會在后面導致下列問題：
couldn’t open file: data/coco.names
正確做法，直接輸入https://github.com/pjreddie/darknet網址，download zip檔案，網上說這是因為Windows系統和Linux系統編碼的不同可能會導致一些錯誤，
2）make需要安裝gcc環境
安裝cygwin時，必須勾選：make和g++，（如果沒有，則需要補充安裝，默認是skip，即不安裝），
否則，make時，提示make指令錯誤，或gcc錯誤，
make成功后，生成了darknet.exe檔案，
3）圖片的檢測命令：
下面例子中，yolov3.weights到yolo官網下載，我用的是416*416，test.jpg是網上搞得圖片，
darknet.exe detect cfg/yolov3.cfg yolov3.weights test.jpg
成功，執行后，生成一個predictions.jpg檔案，
這樣初步體驗OK了，也可以用視頻檔案，
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