ncnn和opencv在vs2022上创建工程推理示例 - cv - ai | Mi Manchi = yuan = Whatever is worth doing at all is worth doing well

# 序言

因为之前 C++ 代码一直是在 ubuntu 的 CLion 上写的，对 Visual Studio 的相关配置并不是很熟悉，最近需要在 win 上开发，所以不得不用 Visual Studio 来编写代码，在做项目的同时，简单记录下 Visual Studio 的相关配置，以调用 ncnn 和 opencv 为例。

在下面的配置中，经本人尝试，ncnn 环境只能在 release 下运行，不能再 debug 环境下运行，即使改为 opencv_world460d.lib

# 一、准备 ncnn 和 opencv

# 1.1 windows 下编译 ncnn

首先需要安装 Visual Studio 2022 社区版，这个不用多说了吧，安装结束后打开 vs2022 的 x64 命令行终端
图 1
在 windows 下编译 ncnn 前需要先下载编译 protobuf-3.4.0，下载后解压，编译命令过程如下：

	cd <protobuf-root-dir>
	mkdir build-2022
	cd build-2022
	cmake -G"NMake Makefiles" -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=%cd%/install -Dprotobuf_BUILD_TESTS=OFF -Dprotobuf_MSVC_STATIC_RUNTIME=OFF ../cmake
	nmake
	nmake install

编译完后再编译 ncnn，编译命令过程如下：

	git clone https://github.com/Tencent/ncnn.git
	cd ncnn
	git submodule update --init # 如果这一步一直更新不了的话，需要把 cmake 编译时候的 - DNCNN_VULKAN 设置为 OFF，不然编译不通过

	mkdir build && cd build
	cmake -G"NMake Makefiles" -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=%cd%/install -DProtobuf_INCLUDE_DIR=<protobuf-root-dir>/build-2022/install/include -DProtobuf_LIBRARIES=<protobuf-root-dir>/build-2022/install/lib/libprotobuf.lib -DProtobuf_PROTOC_EXECUTABLE=<protobuf-root-dir>/build-2022/install/bin/protoc.exe -DNCNN_VULKAN=OFF ..
	nmake
	nmake install

protobuf-root-dir 是刚才编译的 protobuf 的目录，根据自己的来修改。

# 1.2 安装 opencv

opencv 的安装比较简单，去 opencv 官网下载 windows 的文件下来安装即可，会得到一个 opencv 的文件夹
图 2

# 二、项目配置

打开 vs2022，新建一个空项目：
图 3
得到空项目结构如下：
图 4
然后依次点击视图 => 其他窗口 => 属性管理器，在 Release | x64（与上面编译过程中的参数对应）处右击进入属性界面。点击 VC++ 目录，在包含目录中依次添加如下内容：

	<opencv-root-dir>/build/include
	<opencv-root-dir>/build/include/opencv
	<opencv-root-dir>/build/include/opencv2
	<ncnn-root-dir>/build/install/include/ncnn
	<protobuf-root-dir>/build/install/include

	我的配置
	D:/software/opencv/build/include
	D:/software/opencv/build/include/opencv2
	D:/Projects/ncnn/build/install/include/ncnn
	D:/Projects/protobuf/protobuf-3.4.0/build-2022/install/include

图 5
在库目录中依次添加如下内容：

	<opencv-root-dir>/build/x64/vc15/lib
	<ncnn-root-dir>/build/install/lib
	<protobuf-root-dir>/build/install/lib

	我的配置
	D:/software/opencv/build/x64/vc15/lib
	D:/Projects/ncnn/build/install/lib
	D:/Projects/protobuf/protobuf-3.4.0/build-2022/install/lib

图 6
然后在属性界面选择链接器 => 输入，在附加依赖项中依次添加如下内容：

	ncnn.lib
	libprotobuf.lib
	opencv_world455.lib

	我的配置
	ncnn.lib
	libprotobuf.lib
	opencv_world460.lib

	opencv_world460d.lib

图 7

注意：网上很多教程没有这一步，没配置的话可能会报那种找不到 dll 文件的错误，是因为没有将 opencv 里面的相关文件复制到 C 盘中的文件夹里面

操作方法：将 opencv/build/x64/vc15/bin 目录下面的 opencv_world455.dll 和 opencv_world455d.dll 文件复制到 C:\Windows\System32 这个文件夹里面（详细看图）
图 8
拷贝到 C:\Windows\System32 中：
图 9
如果是 opencv 其他的版本，把对应的 dll 文件移动到上述两个 C 盘文件夹即可！

至此，项目的配置环境完成。在 VS2022 的运行窗口栏处依次选择 Release 和 x64，与上面的选择对应。
图 10
然后就可以编写代码了，这里以 DBNet 文字检测模型代码运行为示例，创建了两个头文件和三个源文件结构如下：
图 11
demo.cpp 为主程序入口，代码示例如下：

	//
	// Created by cai on 2022/2/13.
	//

	#include "include/DbNet.h"
	#include <iostream>

	using namespace cv;
	using namespace std;

	int main(){
	DbNet dbNet; // 初始化对象

	bool retDbNet = dbNet.initModel("D:\\project_code\\OcrDet_ncnn\\model\\det_int8"); // 模型初始化

	if (!retDbNet){
	printf("DBNet load model fail!");
	}

	const char*imagepath = "D:\\project_code\\OcrDet_ncnn\\test_img";
	vector<String> imagesPath;
	cv::glob(imagepath,imagesPath);

	for (int i =0;i<imagesPath.size();i++) {
	// 载入图像
	cout << imagesPath[i] << endl;
	Mat image = imread(imagesPath[i]);

	if (image.empty()) {
	cout << "Error: Could not load image" << endl;
	return -1;
	}

	vector<Rect> rect;
	rect = dbNet.getTextImages(image); // 检测接口

	for(auto &xywh : rect){
	cv::rectangle(image, xywh, Scalar(0, 0, 255),1, LINE_8,0); // 画矩形框

	}
	cv::imshow("img0",image);
	cv::waitKey();
	}
	return 0;
	}