【计算机视觉】MTCNN的windows-cpu配置

前言

MTCNN是级联卷积网络，原理基本上比较清晰，只是还缺少实战，看到一个CSDN上windows的实现过程，就拿来试试。

操作过程

参考here，某些步骤会添加博主遇到的问题的解释。

第一部分：caffe.binding库的生成
一、安装vs2015，所花时间较长，耐心等待。
二、解压caffe-windows-ms
三、解压thirdparty至windows/thirdparty/下
四、修改commonsetting，cpuonlybuild为true，其他全为false
注意，只是在库的属性时候更改；
五、打开caffe.sln（忽略python，如果需要vs2015安装其他依赖项，则安装），选择debug/x64，编译libcaffe后生成libcaffe.lib
生成libcaffe.lib的位置：
.MTCNNcaffe-windows-msBuildx64Debug

六、修改caffe.binding为dll编译，同时在预编译处理器中定义CAFFEBINDING_EXPORTS（定义DLL为export，否则会出现链接不一致），编译caffe.binding，生成caffe.binding.lib以及dll
用控制台exe配置类型自己定义函数，并通过主函数调试，
然后可以通过项目——属性——配置属性——常规——项目默认值——配置类型下，
选择动态库(.dll)选项
然后点击生成---生成解决方案，会在工程的Debug目录下生成一个DLL文件（dllTest.dll）
预编译处理器即是预处理器中定义CAFFEBINDING_EXPORTS；
七、选择release/x64，编译libcaffe，生成libcaffe.lib
八、编译caffe.binding生成caffe.binding.lib以及dll

第二部分：mtcnn对caffe.binding的调用测试
九、打开mtcnn的vs，同时打开cascadecnn.sln，跳过python，只用testcascadecnn（第二个工程）
目录：.MTCNNMTCNN_face_detection_alignment-mastercodecodesvs
十、选择debug/x64，属性更改如下：vc++的包含目录加入boost、hdf5、opencv（都在thirdparty中）和caffe.binding；库目录中加入opencv_world310d.lib的目录以及caffe.binding.lib的目录；附加依赖项中加入opencv_world310d.lib和caffe.binding.lib
包含目录caffe.binding: E:codeMTCNNcaffe-windows-mswindowscaffe.binding;
十一、预处理器中加入_CRT_SECURE_NO_WARNINGS
十二、编译testcascadecnn成功
十三、将缺少的dll库都加入x64/DEBUG文件夹中（所有的库都在thirdparty/bins里面）
十四、修改test.cpp里面的参数：1）model_folder修改为现有的mtcnnv2的模型路径，2）cascade里面的0改为-1（表示要用cpu），3）image修改为自己的图片路径
十五、运行，生成结果
十六、选择release/x64，类似第十步，不同之处改debug为release，改opencv_world310d为opencv_world310即可
十七、编译testcascadecnn成功
附加库目录： .MTCNNcaffe-windows-mswindows	hirdpartyHDF5lib
发现有其他的PC没有的目录，查找附加库目录和附加依赖项，发现有以前残留的配置，删除即可；
十八、类似第十三步，不同之处类似第十六步
十九、运行，生成结果

最后结果：
450,431
detection time:998.127ms////The first run is slow because it need to allocate memory.
===========================================================
detection time:129.582ms

参考

1. MTCNN的windows-cpu配置；

2. MTCNN_paper;

完