基於深度學習的人臉識別系統（Caffe+OpenCV+Dlib）【一】如何配置caffe屬性表

前言

基於深度學習的人臉識別系統，一共用到了5個開源庫：OpenCV（計算機視覺庫）、Caffe（深度學習庫）、Dlib（機器學習庫）、libfacedetection（人臉檢測庫）、cudnn（gpu加速庫）。
用到了一個開源的深度學習模型：VGG model。
最終的效果是很讚的，識別一張人臉的速度是0.039秒，而且最重要的是：精度高啊！！！
CPU：intel i5-4590
GPU：GTX 980
系統：Win 10
OpenCV版本：3.1（這個無所謂）
Caffe版本：Microsoft caffe （微軟編譯的Caffe，安裝方便，在這裏安利一波）
Dlib版本：19.0（也無所謂
CUDA版本：7.5
cudnn版本：4
libfacedetection：6月份之後的（這個有所謂，6月後出了64位版本的）
這個系列純C++構成，有問題的各位朋同學可以直接在博客下留言，我們互相交流學習。
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本篇是該系列的第一篇博客，介紹我如何在Visual Studio中像使用OpenCV一樣使用Caffe。

思路

我們都知道在Visual Studio中使用OpenCV是非常方便的，只要配置好相關的路徑，建立一個屬性表就可以了。接觸過Caffe的可能會知道，在Caffe的例程中並沒有怎麼說如何建立一個屬性表，就能夠使用Caffe提供的一些函數去構造程序。話說一個月前剛剛在Github上幫一個老外解決了這個問題，所以這裏也寫一下我的方法。
要用Caffe，就是 include 、lib 、dll，和OpenCV一樣，搞好這三個即可，推薦大家配置Release版本的，所以在編譯Caffe的時候，換成Release模式也編譯一次。

實現

觀察caffe-master的第三方程序包，毫無疑問，這個與caffe-master本文件夾都需要加上去的。

所以在屬性表裏，先後需要include以下這些：（路徑請自行修改）

D:\caffe-master\include
D:\NugetPackages\boost.1.59.0.0\lib\native\include
D:\NugetPackages\glog.0.3.3.0\build\native\include
D:\NugetPackages\gflags.2.1.2.1\build\native\include
D:\NugetPackages\protobuf-v120.2.6.1\build\native\include
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v7.5\include
D:\NugetPackages\OpenBLAS.0.2.14.1\lib\native\include
D:\caffe-master\include\caffe\layers
D:\NugetPackages\OpenCV.2.4.10\build\native\include
D:\NugetPackages\OpenCV.2.4.10\build\native\include\opencv
D:\NugetPackages\OpenCV.2.4.10\build\native\include\opencv2

我們可以看到，這個第三方程序包裏面已經有OpenCV了，所以我們沒必要把OpenCV的屬性表添加。
然後，我們需要添加lib：（路徑請自行修改）

D:\NugetPackages\boost_date_time-vc120.1.59.0.0\lib\native\address-model-64\lib
D:\NugetPackages\boost_filesystem-vc120.1.59.0.0\lib\native\address-model-64\lib
D:\NugetPackages\boost_system-vc120.1.59.0.0\lib\native\address-model-64\lib
D:\caffe-master\Build\x64\Release
D:\NugetPackages\boost_thread-vc120.1.59.0.0\lib\native\address-model-64\lib
D:\NugetPackages\boost_chrono-vc120.1.59.0.0\lib\native\address-model-64\lib
D:\NugetPackages\protobuf-v120.2.6.1\build\native\lib\x64\v120\Release
D:\NugetPackages\OpenCV.2.4.10\build\native\lib\x64\v120\Release
D:\NugetPackages\glog.0.3.3.0\build\native\lib\x64\v120\Debug\dynamic
D:\NugetPackages\gflags.2.1.2.1\build\native\x64\v120\dynamic\Lib
D:\NugetPackages\hdf5-v120-complete.1.8.15.2\lib\native\lib\x64
D:\NugetPackages\OpenBLAS.0.2.14.1\lib\native\lib\x64
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v7.5\lib\x64

最後一項是CUDA的配置路徑，找一下應該就可以找到。
那麼我們的附加依賴項需要添加：

libcaffe.lib
libprotobuf.lib
opencv_highgui2410.lib
opencv_core2410.lib
opencv_imgproc2410.lib
libglog.lib
gflags.lib
libopenblas.dll.a
hdf5.lib
hdf5_hl.lib
cublas.lib
cublas_device.lib
cuda.lib
cudadevrt.lib
cudnn.lib
cudart.lib
cufft.lib
cudart_static.lib
cudnn_static.lib
cufftw.lib
cusparse.lib
cusolver.lib
curand.lib
nppc.lib
OpenCL.lib

對了，最後別忘了配置環境變量喲，配置完之後重啓一遍：

D:\NugetPackages\gflags.2.1.2.1\build\native\x64\v120\dynamic\Lib
D:\NugetPackages\hdf5-v120-complete.1.8.15.2\lib\native\bin\x64
D:\NugetPackages\glog.0.3.3.0\build\native\bin\x64\v120\Release\dynamic
D:\NugetPackages\OpenBLAS.0.2.14.1\lib\native\bin\x64
D:\NugetPackages\gflags.2.1.2.1\build\native\x64\v120\dynamic\Lib
D:\NugetPackages\OpenCV.2.4.10\build\native\bin\x64\v120\Release

這裏還是建議大家建立一個屬性表，方便後面的程序添加，就像這樣：

那麼在做完這些之後，我們就可以在新建工程裏使用Caffe的接口了，比如：

不會報錯滴。
基於深度學習的人臉識別系統系列：【一】如何在Visual Studio中像使用OpenCV一樣使用Caffe完結，如果在配置過程中出現了什麼問題，直接留言即可。

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補充：
好吧..有人問怎麼在沒有GPU的情況下進行呢？（CPU_ONLY模式）
就是這樣：
1、前面都和上面一樣配置，在這個地方把cu開頭的lib全部刪掉，改成如下：

libcaffe.lib
libprotobuf.lib
opencv_highgui2410.lib
opencv_core2410.lib
opencv_imgproc2410.lib
libglog.lib
gflags.lib
libopenblas.dll.a
hdf5.lib
hdf5_hl.lib

2、運行一下，發現出現錯誤：

我們打開這個文件：

3、在上面這個地方我們得選擇CPU模式。
加一句#define CPU_ONLY

搞定。