1. 编译protobuf

这是google开源的一个项目，ncnn用来序列保存网络模型的。

1.1 下载protobuf，从这个博客

1.2 编译protobuf

看网络上的文章，这里有两种方式可以编译protobuf。

  • 采用cmake-gui
  • 采用vs2015命令行

因为编译opencv的时候用的cmake-gui，这里用vs命令行试一下。

 

1.3 流程

  • 打开VS2015 X64本机工具命令提示符
    【ncnn】win10 vs2015编译ncnn项目_解决方案
  • 切换到protobuf文件目录下，例：​​cd /d D:\profile\protobuf-3.4.0​​
  • 编译：按以下命令进行编译
mkdir build-vs2015
cd build-vs2015
cmake -G"NMake Makefiles" -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=%cd%/install -Dprotobuf_BUILD_TESTS=OFF -Dprotobuf_MSVC_STATIC_RUNTIME=OFF ../cmake
nmake
nmake install


问题1

– Detecting CXX compile features – Detecting CXX compile features - done – Looking for pthread.h – Looking for pthread.h - not found – Found Threads: TRUE CMake Error at tests.cmake:2 (message): Cannot find gmock directory. Call Stack (most recent call first): CMakeLists.txt:172 (include)

打开build文件夹下的CMakeError.log，看一下问题原因：

​​无法打开包括文件: “pthread.h”​​

解决方案： 下载编译好的pthread.h放到vs2015的include和lib文件中

  • pthread.h下载：ftp://sourceware.org/pub/pthreads-win32
  • 安装pthreads-w32-2-8-0-release.exe

运行截图

cmake

【ncnn】win10 vs2015编译ncnn项目_解决方案_02

【ncnn】win10 vs2015编译ncnn项目_javascript_03

2. 编译ncnn

  • 从以下​​地址​​下载ncnn source code，下载后解压。
  • 解压之后按以下命令进行编译，注意修改​​<protobuf build root dir>​​路径指向protobuf 编译的位置

注意：我编译的Debug模型，可以用Release（已修改为release）

mkdir -p build-vs2015-wt
cd build-vs2015-wt
cmake -G"NMake Makefiles" -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release   -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=%cd%/install -DProtobuf_INCLUDE_DIR=D:/profile/protobuf-3.4.0/build-vs2015/install/include -DProtobuf_LIBRARIES=D:/profile/protobuf-3.4.0/build-vs2015/install/lib/libprotobuf.lib -DProtobuf_PROTOC_EXECUTABLE=D:/profile/protobuf-3.4.0/build-vs2015/install/bin/protoc.exe ..

nmake
nmake install


运行截图

【ncnn】win10 vs2015编译ncnn项目_javascript_04

可能问题：

LINK Pass 1: command "F:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio 14.0\VC\bin\amd64\link.exe /nologo @CMakeFiles\caffe2ncnn.dir\objects1.rsp /out:caffe2ncnn.exe /implib:caffe2ncnn.lib /pdb:D:\profile\ncnn-20200227\ncnn-20200226\build\tools\caffe\caffe2ncnn.pdb /version:0.0 /machine:x64 /debug /INCREMENTAL /subsystem:console D:\profile\protobuf-3.4.0\build-vs2015\install\lib\libprotobuf.lib kernel32.lib user32.lib gdi32.lib winspool.lib shell32.lib ole32.lib oleaut32.lib uuid.lib comdlg32.lib advapi32.lib /MANIFEST /MANIFESTFILE:CMakeFiles\caffe2ncnn.dir/intermediate.manifest CMakeFiles\caffe2ncnn.dir/manifest.res" failed (exit code 1319) with the following output:
libprotobuf.lib(common.cc.obj) : error LNK2038: 检测到“_ITERATOR_DEBUG_LEVEL”的不匹配项: 值“0”不匹配值“2”(caffe2ncnn.cpp.obj 中)
libprotobuf.lib(common.cc.obj) : error LNK2038: 检测到“RuntimeLibrary”的不匹配项: 值“MD_DynamicRelease”不匹配值“MDd_DynamicDebug”(caffe2ncnn.cpp.obj 中)
libprotobuf.lib(coded_stream.cc.obj) : error LNK2038: 检测到“_ITERATOR_DEBUG_LEVEL”的不匹配项: 值“0”不匹配值“2”(caffe2ncnn.cpp.obj 中)
libprotobuf.lib(coded_stream.cc.obj) : error LNK2038: 检测到“RuntimeLibrary”的不匹配项: 值“MD_DynamicRelease”不匹配值“MDd_DynamicDebug”(caffe2ncnn.cpp.obj 中)
libprotobuf.lib(zero_copy_stream_impl_lite.cc.obj) : error LNK2038: 检测到“_ITERATOR_DEBUG_LEVEL”的不匹配项: 值“0”不匹配值“2”(caffe2ncnn.cpp.obj 中)
libprotobuf.lib(zero_copy_stream_impl_lite.cc.obj) : error LNK2038: 检测到“RuntimeLibrary”的不匹配项: 值“MD_DynamicRelease”不匹配值“MDd_DynamicDebug”(caffe2ncnn.cpp.obj 中)


解决 这是因为protobuf是release编译的，ncnn是debug模式编译的。ncnn改为release模式就行

3. 配置和测试

  • 新建一个vs项目
    新建vs2015项目，添加以下包含目录，第一个目录为opencv的include路径，第二个为编译生成的ncnn里的include路径，第三个为编译生成的protobuf里的include路径。
    其他的是为opencv配置的，可参看原博客配置
  • 将ncnn include的路径后面加上\ncnn
    【ncnn】win10 vs2015编译ncnn项目_#include_05
  • 继续添加库目录，
    第一个目录为opencv的lib路径，第二个为编译生成的ncnn里的lib路径，第三个为编译生成的protobuf里的lib路径。
    【ncnn】win10 vs2015编译ncnn项目_命令行_06
  • 继续添加windows运行库目录，该目录为protobuf的bin路径
    【ncnn】win10 vs2015编译ncnn项目_解决方案_07
  • 在链接器-输入中添加附加依赖项，分别是
    【ncnn】win10 vs2015编译ncnn项目_命令行_08
    测试
  • 修改模型和图片的位置
  • 测试图片
    【ncnn】win10 vs2015编译ncnn项目_javascript_09
#include <opencv2\opencv.hpp>
#include <map>
#include <vector>  
#include <algorithm>  
#include <functional>  
#include <cstdlib> 
#include <iostream>
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <net.h>

static int detect_squeezenet(const cv::Mat& bgr, std::vector<float>& cls_scores)
{
  ncnn::Net squeezenet;
  squeezenet.load_param("D:/profile/ncnn-20200226/examples/squeezenet_v1.1.param");
  squeezenet.load_model("D:/profile/ncnn-20200226/examples/squeezenet_v1.1.bin");

  ncnn::Mat in = ncnn::Mat::from_pixels_resize(bgr.data, ncnn::Mat::PIXEL_BGR, bgr.cols, bgr.rows, 227, 227);

  const float mean_vals[3] = { 104.f, 117.f, 123.f };
  in.substract_mean_normalize(mean_vals, 0);

  ncnn::Extractor ex = squeezenet.create_extractor();

  ex.input("data", in);

  ncnn::Mat out;
  ex.extract("prob", out);

  cls_scores.resize(out.w);
  for (int j = 0; j<out.w; j++)
  {
    cls_scores[j] = out[j];
  }

  return 0;
}

static int print_topk(const std::vector<float>& cls_scores, int topk)
{
  // partial sort topk with index
  int size = cls_scores.size();
  std::vector< std::pair<float, int> > vec;
  vec.resize(size);
  for (int i = 0; i<size; i++)
  {
    vec[i] = std::make_pair(cls_scores[i], i);
  }

  std::partial_sort(vec.begin(), vec.begin() + topk, vec.end(),
    std::greater< std::pair<float, int> >());

  // print topk and score
  for (int i = 0; i<topk; i++)
  {
    float score = vec[i].first;
    int index = vec[i].second;
    fprintf(stderr, "%d = %f\n", index, score);
  }

  return 0;
}

int main()
{
  std::string imagepath = "./demo_image/test.jpg";
  cv::Mat m = cv::imread(imagepath, CV_LOAD_IMAGE_COLOR);
  if (m.empty())
  {
    std::cout << "cv::imread " << imagepath << " failed\n" << std::endl;
    return -1;
  }

  std::vector<float> cls_scores;
  detect_squeezenet(m, cls_scores);

  print_topk(cls_scores, 3);
  getchar();
  return 0;
}


结果

【ncnn】win10 vs2015编译ncnn项目_javascript_10

TO DO

  • 源码阅读理解