《智能系统与技术丛书 深度学习实践：基于Caffe的解析》—2.7MATLAB接口的配置

2.7　MATLAB接口的配置

       在配置MATLAB接口的同时，本节将会向大家介绍如何配置一个人脸检测多任务的程序，https://github.com/kpzhang93/MTCNN_face_detection_alignment。

       下载界面的相关截图如图2-23所示。

图　2-23

       第一步：用VS生成caffe_.mexw64文件。

       打开E:\DeepLearning\CaffeNewest\CaffeNewest\CaffeNewest\windows下的caffe.sln，并按下面的截图进行配库（如图2-24至图2-28所示）。

图　2-24

图　2-25

图　2-26

图　2-27

图　2-28

        RELEASE情况下的配置代码如下所示：

boost_atomic-vc120-mt-1_60.lib

boost_date_time-vc120-mt-1_60.lib

gflags.lib

gmock.lib

leveldb.lib

libboost_atomic-vc120-mt-1_60.lib

libboost_chrono-vc120-mt-1_60.lib

libboost_date_time-vc120-mt-1_60.lib

libboost_filesystem-vc120-mt-1_60.lib

libboost_system-vc120-mt-1_60.lib

libboost_thread-vc120-mt-1_60.lib

libglog.lib

libhdf5.lib

libhdf5_cpp.lib

libhdf5_f90cstub.lib

libhdf5_fortran.lib

libhdf5_hl.lib

libhdf5_hl_cpp.lib

libhdf5_hl_f90cstub.lib

libhdf5_hl_fortran.lib

libhdf5_tools.lib

liblmdb.lib

libopenblas.dll.a

libprotobuf-lite.lib

libprotobuf.lib

libprotocd.lib

libszip.lib

libzlib.lib

opencv_core2413.lib

opencv_highgui2413.lib

opencv_imgproc2413.lib

snappy.lib

shlwapi.lib

libmex.lib

libmat.lib

libmx.lib

libut.lib

        DEBUG下的配置代码如下所示：

boost_atomic-vc120-mt-1_60.lib

boost_date_time-vc120-mt-1_60.lib

gflags_d.lib

leveldbd.lib

libboost_atomic-vc120-mt-gd-1_60.lib

libboost_chrono-vc120-mt-gd-1_60.lib

libboost_date_time-vc120-mt-gd-1_60.lib

libboost_filesystem-vc120-mt-gd-1_60.lib

libboost_system-vc120-mt-gd-1_60.lib

libboost_thread-vc120-mt-gd-1_60.lib

libglog_d.lib

liblmdb_d.lib

libprotobufd.lib

libprotocd.lib

opencv_core2413d.lib

opencv_highgui2413d.lib

opencv_imgproc2413d.lib

snappy_d.lib

hdf5.lib

hdf5_cpp.lib

hdf5_f90cstub.lib

hdf5_fortran.lib

hdf5_hl.lib

hdf5_hl_cpp.lib

hdf5_hl_f90cstub.lib

hdf5_hl_fortran.lib

hdf5_java.lib

hdf5_tools.lib

libgfortran.dll.a

libopenblas.dll.a

libprotobuf-lite.lib

libprotobuf-lited.lib

libprotobuf.lib

gmock.lib

szip.lib

zlib.lib

shlwapi.lib

libmex.lib

libmat.lib

libmx.lib

libut.lib

      因为需要使用MATLAB，所以需要将MATLAB的头文件路径和Caffe中MATLAB的路径都添加到工程文件中，如图2-29所示。

图　2-29

       第二步：把生成的文件放入D:\files\CaffeNewest\CaffeNewest\matlab\+caffe\private中，并按照下面的步骤进行操作。

       1）配置MATLAB接口。

       Caffe在这里的解压路径为：D:\DLlibrary\CaffeNewest\CaffeNewest\CaffeNewest，Caffe的根目录路径如图2-30所示。

图　2-30

       2）找到caffe_.mexw64。

      caffe_.mexw64的路径为D:\DLlibrary\CaffeNewest\CaffeNewest\CaffeNewest \matlab\ + caffe\private，如图2-31所示。

图　2-31

      将“\Build\x64\Debug”下所有的链接文件（也就是dll文件）也复制到如图2-31所示路径的文件夹中，即D:\DLlibrary\CaffeNewest\CaffeNewest\CaffeNewest \matlab\+caffe \private。

      注意：由于文件已经生成，因此只需要从下面的文件夹路径中去复制dll文件即可（如图2-32所示）：D:\DLlibrary\CaffeNewest\CaffeNewest\caffeMatlab\caffe_libs\bin

图　2-32

       3）添加路径。

       首先，添加函数工具的路径：D:\DLlibrary\CaffeNewest\CaffeNewest\toolbox-master\channels。

       操作命令具体如下：

Set Path---→Add Folder-→ 

D:\DLlibrary\CaffeNewest\CaffeNewest\toolbox-master\channels

       添加路径具体如图2-33所示。

       接下来，同理添加MATLAB路径，命令如下：

图　2-33

Set Path---→Add 

Folder-→D:\DLlibrary\CaffeNewest\CaffeNewest\CaffeNewest\matlab

       若有GPU，则接下来是设置系统变量。

       将release加入系统变量（这一步是GPU所需要的），操作步骤为右键选择“我的电脑”→“属性”→“高级”→“环境变量”，如图2-34所示。

图　2-34

       然后重启计算机，使环境变量生效。这一点与原文不同，最后运行演示文件（demo）。

       接下来就是修改demo.m内的路径（如图2-35和图2-36所示）。

图　2-35

图　2-36

       4）测试demo。

       找到demo路径复制并粘贴到MATLAB，点击运行即可完成测试。

       demo的路径为D:\DLlibrary\CaffeNewest\CaffeNewest\MTCNN_face_detection_alignment- master\code\codes\MTCNNv2，如图2-37所示。

图　2-37

       粘贴到MATLAB中之后点击运行，如图2-38所示。

图　2-38

       最终你将会得到人脸检测的具体方框，还可以看到加上了人脸框的图片显示。