前言

在 mtcnn_ncnn 基础上扩展支持 faceboxes 和 s3fd，windows 端采用 vs2017 构建。

ncnn 是腾讯优图在七月份开源的，一款手机端极致优化的前向计算框架；开源有几个月了，仍然是开源里的扛把子（给nihui大佬递茶）。之前也测试移植过，这次主要做个整理，鉴于很多人只想在window下搭建并调试，本次主要基于MTCNN的人脸检测例子，进行一次该框架的搭建，构建流程主要采用脚本编写，目的在于简单演示下流程操作。

主要环境

• git
• cmake
• vs2017
• android studio

1. 下载源码

下载源码并更新子模块, protobuf 源码库比较大，更新会比较慢

git clone https://github.com/yangfly/face.ncnn.git --recursive

如果你在 clone 时忘记加 --recursive, 可以使用 git submodule update --init 更新子模块

2. 编译三方库

• protobuf: 用于 caffe2ncnn.exe 转模型过程中用于解析 caffe 模型;
• ncnn: 用于高效的模型推理库;
• opencv: 用于 demo 中图片读写和结果可视化。

因为代码中已经包含了编译好的 opencv 库，所以接下来只需要编译 protobuf 和 ncnn，为了避免繁琐笨重的 Visual Studio 编译，我们选择 cmake + nmake 来从命令行自动连续构建 protobuf 和 ncnn。

操作步骤如下：

1. 打开 VS 命令行窗口，注意不可以用普通命令行窗口，VS2015 也可以找到相应入口 Start → Programs → Visual Studio 2017 → Visual Studio Tools → x64 Native Tools Command Prompt for VS 2017；
2. 在命令行进入 3rdparty 目录，执行编译脚本，build.bat 在不带参数情况下，默认为 Release,Debug 模式，可以只构建 Release 版本以节省编译时间。

cd <path_to_face.ncnn>/3rdparty
build.bat [Release,Debug  Release  Debug]

编译 mtcnn

• 编译测试 mtcnn

参考和感谢

• mtcnn_ncnn by @moli232777144
• ncnn by @Tencent