Linux下编译安装NCNN

首先要确保自己的cmake版本为3.10或者以上，低于这个版本的可以按照 这篇博文配置一下

然后安装g++ cmake protobuf

$ wget https://sdk.lunarg.com/sdk/download/1.1.92.1/linux/vulkansdk-linux-x86_64-1.1.92.1.tar.gz?Human=true -O vulkansdk-linux-x86_64-1.1.92.1.tar.gz

$ tar -xf vulkansdk-linux-x86_64-1.1.92.1.tar.gz

# setup env
$ export VULKAN_SDK=`pwd`/1.1.92.1/x86_64

然后再编译NCNN

$ git clone https://github.com/Tencent/ncnn.git
$ cd 
$ mkdir -p build
$ cd build

# cmake option NCNN_VULKAN for enabling vulkan
$ cmake -DNCNN_VULKAN=OFF ..

$ make -j4

然后再编译example验证是否安装成功

首先应该确保自己已经编译安装好了opencv 没有安装可以 参考博文 安装

$ cd 

然后再用自己喜欢的编辑器打开CMakeLists.txt，找到Opencv的设置，将其设置为ON

然后再找到最后的将add_subdirectory(examples)的注释符号删除

之后再编译

$ mkdir -p build
$ cd build
$ cmake ..
$ make -j4

最后进行验证

$ cd 
$ cp examples/squeezenet_v1.1.param  build/examples
$ cp examples/squeezenet_v1.1.bin  build/examples
$ cd build/examples
# yourimage.jpg 自己的图片的路径
$ ./squeezenet yourimage.jpg 

最后的结果输出的是最像的三种类型的id，可以通过查看 examples/synset_words.txt来确认类型

output top-3 class-id and score
404 = 0.990290
908 = 0.004464
405 = 0.003941