matlab调用caffemex_【caffe-windows】 caffe-master 之 matlab接口配置
平台环境： win10 64位 caffe-master vs2013 Matlab2016a
第一步：
打开\caffe-master\windows下的CommonSettings.props文件，
更改MatlabSupport，改成true(即支持Matlab接口)。
如图：
第二步：
更改matlab的路径，
如图：
第三步：
在includepath中增加一个路径，若没有的话，在编译时候会出现如下错误：gpu/mxGPUArray.h" Not Found
复制这段code：
$(MatlabDir)\extern\include;$(MatlabDir)\toolbox\distcomp\gpu\extern\include;$(IncludePath)
如图：
第四步：
打开caffe-master\windows 下的 Caffe.sln ，找到matcaffe，选择released(不要用debug)，然后右键matcaffe，点击生成。
PS：不知道什么原因出错
错误 1 error : NuGet Error:Unable to find version‘2.4.10‘ of package ‘OpenCV.overlay-x64_v120_Release‘. D:\NugetPackages\OpenCV.2.4.10\build\native\OpenCV.targets 772 5 libcaffe
选择重新生成，可以解决。当然，没出错的同学忽略。
生成完毕后在caffe-master\Build\x64\Release\matcaffe\+caffe\private下会有文件 ：caffe_.mexw64
第五步：
打开matlab，添加路径
如图：
第六步：
添加系统环境变量，把..\caffe-master\Build\x64\Release 添加到系统环境变量中，如图：
否者在运行 demo.m时候出会出现如下错误：
Invalid MEX-file‘D:\caffe-master\Build\x64\Release\matcaffe\+caffe\private\caffe_.mexw64‘: 找不到指定的模块。
出错 caffe.set_mode_cpu (line 5)
caffe_(‘set_mode_cpu‘);
出错 classification_demo (line 71)
caffe.set_mode_cpu();
第七步：
将caffe-master\Build\x64\Debug中所有dll文件全复制到caffe-master\matlab\+caffe\private
如图：
第八步：
下载model文件(bvlc_reference_caffenet.caffemodel)放到caffe-master\models\bvlc_reference_caffenet文件夹下
第九步：
下载标签文件：synset_words.txt ，放在与classification_demo.m同一个文件夹下
第十步：
打开classification_demo.m，运行。如果出现
未定义函数或变量 ‘caffe_‘。
出错 caffe.set_mode_cpu (line 5)
caffe_(‘set_mode_cpu‘);
出错 classification_demo (line 71)
caffe.set_mode_cpu();
请修改 第二条语句
addpath(‘../../Build/x64/Release/matcaffe‘);
第十一步：
下载链接：http://pan.baidu.com/s/1nvtwoBJ 密码：t71u
存放在与classification_demo.m同一个文件夹下
test_mat.m源码如下：
%参考http://www.aichengxu.com/view/2422137
clear
clc
im = imread(‘../../examples/images/cat.jpg‘);%读取图片
figure;imshow(im);%显示图片
[scores, maxlabel] = classification_demo(im, 0);%获取得分第二个参数0为CPU，1为GPU
maxlabel %查看最大标签是谁
figure;plot(scores);%画出得分情况
axis([0, 999, -0.1, 0.5]);%坐标轴范围
grid on %有网格
fid = fopen(‘synset_words.txt‘, ‘r‘);
i=0;
while ~feof(fid)
i=i+1;
lin = fgetl(fid);
lin = strtrim(lin);
if(i==maxlabel)
fprintf(‘the label of %d is %s\n‘,i,lin)
break
end
23. end
运行结果如图：
原文：http://www.cnblogs.com/TensorSense/p/6260284.html