Ubuntu14.04—tencent NCNN运行环境搭建
操作系统：Ubuntu 14.04 LTS版本，OpenCV 2.4.10
在Ubuntu14.04上安装NCNN
1、准备工作
1.1 首先安装protobuf
protobuf是一种轻便高效的结构化数据存储格式。
1.1.1、下载protobuf代码
git clone https://github.com/protocolbuffers/protobuf
或者:git clone https://github.com/google/protobuf
说明：
尽量最好不要在github上面下载。原因是，github上面下载的没有configure文件。此时需要先在该文件夹内运行./autogen.sh命令。该命令会从无法访问的网站下载文件，从而导致protobuf文件下面的源文件不完整，进而导致make或者make install无法通过！（如果电脑能fq，就没事。否则就没法下载成功。因而会出现一系列问题，编译报错）。
推荐下载（亲测有效）：
https://github.com/protocolbuffers/protobuf/releases/
我下载的是下面的C++的版本：
tar xvf protobuf-cpp-3.6.1.tar.gz
解压后得到文件目录protobuf-3.6.1
cd protobuf-3.6.1
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1.1.2、安装protobuf
如何卸载老版本的protobuf ，参考如下：
http://blog.csdn.net/ahbbshenfeng/article/details/52065676
开始安装，步骤如下：
sudo apt-get install libprotobuf-dev protobuf-compiler
sudo apt-get install autoconf automake libtool curl
./autogen.sh
说明：若protobuf目录下已经有了configure文件，就不用运行./autogen.sh。
./configure --prefix=/usr/local/protobuf
make
make check
sudo make install
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若编译报错，你可能需要下载或安装如下文件：
1.1.2.1 下载安装google test
sudo apt-get install libgtest-dev
这样会自动把googtest的头文件安装到/usr/include/gtest目录下，而源文件在/usr/src/gtest目录下。
把下载的gtest源代码下面的include/gtest目录拷贝到全局头文件目录，如：
sudo cp /usr/include/gtest/* /usr/local/include/ -r
1.1.2.2 下载gmock
gmock由于网络的原因无法下载，需要我们从别的地方下载好然后放到protobuf文件夹中。
git clone https://github.com/paulsapps/gmock-1.7.0
mv gmock-1.7.0 gmock
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1.1.3 下面是配置：
vim /etc/profile，添加
export PATH=$PATH:/usr/local/protobuf/bin/
export PKG_CONFIG_PATH=/usr/local/protobuf/lib/pkgconfig/
保存执行，source /etc/profile。
同时在~/.profile中添加上面两行代码，否则会出现登录用户找不到protoc命令。
1.1.4 配置动态链接库
sudo vi /etc/ld.so.conf，在文件中添加/usr/local/protobuf/lib（注意: 在新行处添加），
然后执行命令: sudo ldconfig
安装配置完之后，使用protoc --version查看版本，如下所示：
$ protoc --version
libprotoc 3.6.1
1.1.5 简易安装
或者简单一点的，一次搞定：
./configure
make
make check
sudo make install
sudo ldconfig1.1.6 如何使用protobuf
.proto文件是protobuf一个重要的文件，它定义了需要序列化数据的结构。使用protobuf的3个步骤是：
1.1.6.1 在.proto文件中定义消息格式
1.1.6.2 用protobuf编译器编译.proto文件
1.1.6.3 用C++/Java等对应的protobuf API来写或者读消息
1.2 安装opencv2.4.10
opencv库在demo运用时会用到，先安装。
NCNN例程序只支持opencv2,不支持opencv3。
1.2.1 编译前期准备工作
1）安装依赖包
主要为build-essential软件包，为编译程序提供必要的软件包的列别信息，这样软件包才知道头文件、库函数的位置。此外，它还会下载依赖的软件包，安装gcc/g++/gdb/make等基本编程工具，最后组成一个开发环境。使用命令为：
sudo apt-get install build-essential
2）安装能够支持图像读写以及视频读写的相关依赖包，使用命令如下：
sudo apt-get install libgtk2.0-dev libavcodec-dev libavformat-dev libtiff4-dev libswscale-dev libjasper-dev
sudo apt-get install qt5-default
sudo apt-get install build-essential cmake git libgtk2.0-dev pkg-config python-dev python-numpy libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libdc1394 2.x libjpeg-dev libpng-dev libtiff-dev libjasper-dev
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3）安装cmake，用于编译源码，使用命令如下：
sudo apt-get install cmake
注：已经安装了，就跳过这一步。
4）安装pkg-config，它是一个统一接口计算机软件，用于从源码中编译软件时查询已安装的库，使用命令如下：
sudo apt-get install pkg-config
5)sudo apt-get update
1.2.2 编译安装过程
1）在官网上下载并解压OpenCV，网址为https://opencv.org/releases.html
下载所需版本，此处，我下的版本为opencv-2.4.10.zip，然后执行如下命令进行解压：
unzip opencv-2.4.10.zip
cd opencv-2.4.10
rm -rf build
mkdir build
cd build
6. cmake编译OpenCV源码，安装所有的lib文件都会被安装到/usr/local目录下
cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local ..
或者
cmake -D CUDA_ARCH_BIN=3.2 -D CUDA_ARCH_PTX=3.2 -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local -D WITH_TBB=ON -D BUILD_NEW_PYTHON_SUPPORT=ON -D WITH_V4L=ON -D BUILD_TIFF=ON -D WITH_QT=ON -D WITH_OPENGL=ON ..
make -j
sudo make install
此时安装完毕，加载环境变量，
设置动态链接用到的路径，可以执行：
sudo sh -c 'echo "/usr/local/lib" > /etc/ld.so.conf.d/opencv.conf'
sudo ldconfig
1.2.3 测试是否安装成功
直接在终端敲入命令 pkg-config --modversion opencv
显示出版本号2.4.10,说明已经安装成功
1.3 Ubuntu14.04安装CMake3.6.3
准备工作：官网下载cmake-3.6.3.tar.gz（https://cmake.org/download/）
1.解压文件tar -xvf cmake-3.6.3.tar.gz，并修改文件权限chmod -R 777 cmake-3.6.3
2.检测gcc和g++是否安装，如果没有则需安装gcc-g++：sudo apt-get install build-essential（或者直接执行这两条命令sudo apt-get install gcc,sudo apt-get install g++）
3.进入cmake-3.6.3 进入命令 cd cmake-3.6.3
4.执行sudo ./bootstrap
5.执行sudo make
6.执行 sudo make install
7.执行 cmake –version，返回cmake版本信息，则说明安装成功
2、开始安装
2.1 下载编译源码
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下载完成后，需要对源码进行编译
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警告信息： -- CMAKE_INSTALL_PREFIX = /home/tommy/NCNN/ncnn/build/install
解决： sudo apt-get install libprotobuf-dev protobuf-compiler
警告信息： -- CMAKE_INSTALL_PREFIX = /home/tommy/NCNN/ncnn/build/install
安装protobuf-2.5.0版本
错误报告： onnx.proto:402:5: Expected "required", "optional", or "repeated". 原因： 新版本又更新了一些参数，查看了下需求，也发现需要用到2.6版本，所以只能重新进行编译protobuf.高的版本。 安装高版本的protobuf-2.6.1
https://github.com/protocolbuffers/protobuf/releases?after=v3.0.0-alpha-1
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这时在build/tools文件夹下有可执行文件caffe2ncnn和ncnn2mem，其作用分别是将caffe模型转成ncnn模型以及对ncnn模型进行加密。
3. ncnn的demo
进入ncnn/examples
自己编写一个Makefile文件
NCNN_DIR = /home/tommy/NCNN/ncnn
OPENCV = /home/tommy/NCNN/opencv-2.4.10
INCPATH = -I${NCNN_DIR}/build/install/include \
-I${OPENCV}/modules/objdetect/include \
-I${OPENCV}/modules/highgui/include \
-I${OPENCV}/modules/imgproc/include \
-I${OPENCV}/modules/core/include
LIBS = -lopencv_core -lopencv_highgui -lopencv_imgproc \
-fopenmp -pthread
LIBPATH = -L${OPENCV}/lib
squeezenet:squeezenet.cpp
$(CXX) $(INCPATH) $(LIBPATH) $^ ${NCNN_DIR}/build/install/lib/libncnn.a $(LIBS) -o $@
然后make，即可得到可执行文件squeezenet，
运行
squeezenet test.jpg
即可得到图像的分类结果。