ncnn for android

gistfile1.txt

ubuntu 14.04 64bit  caffe model -> ncnn model -> ncnn android ->android apk

0、protobuf 安装   //没这玩意儿opencv都编译不过
   sudo apt-get install autoconf automake libtool curl make g++ unzip
   git clone https://github.com/google/protobuf.git
   ./autogen.sh
   ./configure
   make
   make check
   sudo make install
   sudo ldconfig # refresh shared library cache.

1、opencv 环境搭建 (请自行百度proxychains神器指南)
   参考 https://gist.github.com/Da-Capo/78377603e6579006f70d671305b8adba 下的 raspi_install_opencv_without_contrib.sh 文件即可。
   需要注意的是proxychains安装之前，需要使用pip安装配置好shadowsocks, 之后如果需要翻墙安装一些包时，在命令前加 proxychains 就可以了。

2、caffe(CPU-Only) 环境搭建
   //安装依赖
   sudo apt-get install libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev
   sudo apt-get install build-essential
   sudo apt-get install vim cmake git
   sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libboost-all-dev libhdf5-serial-dev
   sudo apt-get install python-pip
   
   //git clone caffe源码
   git clone https://github.com/BVLC/caffe.git
   
   //安装caffe 依赖的python包
   cd caffe/python
   sudo apt-get install python-numpy python-scipy python-matplotlib ipython ipython-notebook python-pandas python-sympy python-nose
   
   //安装官方指定的依赖
   sudo su
   for req in $(cat requirements.txt); do pip install $req; done
   exit
   
   //修改caffe编译配置
   cd ~/caffe
   cp Makefile.config.example Makefile.config
   vim Makefile.config 
      <1>将含有CPU-ONLY的一行去掉注释
      <2>修改python包目录，这段
          PYTHON_INCLUDE := /usr/include/python2.7 \
            /usr/lib/python2.7/dist-packages/numpy/core/include
          改为
          PYTHON_INCLUDE := /usr/include/python2.7 \
            /usr/local/lib/python2.7/dist-packages/numpy/core/include
            
   make all -j4
   make test
   make runtest
   make pycaffe
    
   cd caffe/python
   python
   import caffe   //引入成功即caffe cpu版环境搭建成功
   

3、ncnn 编译
   参考 https://github.com/Tencent/ncnn/wiki/how-to-build
   需要注意的是:
      <1>Build for Linux x86 ,再 Build for Android
         并且在Build for Android时 注释掉上一步打开的 add_subdirectory(examples)
      <2>如果在编译是遇到 DCUDA_CUDART_LIBRARY 报错,在cmake 时加下面这行
          -DCUDA_CUDART_LIBRARY=/usr/local/cuda/lib64/libcudart.so
   到这里，应该能够跑通linux版自己的caffe model转换的ncnn model。

4、Android Studio 环境搭建
   参看 https://developer.android.com/studio/install.html

5、ncnn-mobile 修改并嵌入自己模型
   项目地址：https://github.com/dangbo/ncnn-mobile
   修改嵌入自己model方法：http://blog.csdn.net/linmingan/article/details/77988382  
        这里需要注意的是：ncnn-mobile 里的squeezencnn_jni.cpp 这个文件中
        const float* prob = out.data + out.cstep * j  改为下面这行
        const float* prob = out.channel(j)    //jni 还不怎么懂，需要再熟悉下
   自己model的so包生成方法，参考nihui大神的那条评论 ：https://github.com/Tencent/ncnn/issues/70

楼主有微信么？想请教你一下ncnn在安卓移植上的问题。。。