私は直接のコードサンプル内のコード、そして何cmakeのでコンパイルすることができます
OpenCV4.0のソースコードをダウンロードした後、サンプルファイルが付属しています：OpenCVの-4.0.0 /サンプル/ DNN / object_detection.cpp
参照または直接経路
https://github.com/opencv/opencv/blob/master/samples/dnn/object_detection.cpp
コンパイルが完了した後、次のコマンドを実行する前に予測することができます。
./object_detection -i = dog.jpg -c = yolov3.cfg -m = yolov3.weights -classes = coco.names --scale = 0.00392
どのdog.jpgファイル、coco.namesファイルとyolov3.cfgファイルはyolov3にgithubのからダウンロードされ、
https://github.com/pjreddie/darknet/blob/master/cfg/yolov3.cfg
https://github.com/pjreddie/darknet/blob/master/data/coco.names
https://github.com/pjreddie/darknet/blob/master/data/dog.jpg
次のパスからダウンロードパラメータ：
https://pjreddie.com/media/files/yolov3.weights
私は、あなたがエラーを見つけるだろう、予測する画像を見つけることができます。
'CV ::例外'のインスタンスを投げた後に呼び出さを終了する
ものを（）：OpenCVの（4.0.0）/home/luke/Download/opencv-4.0.0/modules/dnn/src/layers/concat_layer.cpp:95：エラー：（-201：入力配列の不適切なサイズ）関数「getMemoryShapes」内ConcatLayerための一貫性のない形状
私たちは、このパラメータは、あなたの本当の画像の幅と高さではないことに注意して、幅と高さのパラメータを追加する必要がありますが、reziseパラメータ参照を必要とします
./object_detection -i = dog.jpg -C = yolov3.cfg -m = yolov3.weights -classes = coco.names --scale = 0.00392 --width = 416 --height = 416
或者
./object_detection -i = dog.jpg -C = yolov3.cfg -m = yolov3.weights -classes = coco.names --scale = 0.00392 --width = 768 --height = 576