第一部分：caffe.binding库的生成

一、安装vs2015，所花时间较长，耐心等待。

二、解压caffe-windows-ms

三、解压thirdparty至windows/thirdparty/下

四、修改commonsetting，cpuonlybuild为true，其他全为false

注意，只是在库的属性时候更改；

五、打开caffe.sln（忽略python，如果需要vs2015安装其他依赖项，则安装），选择debug/x64，编译libcaffe后生成libcaffe.lib

生成libcaffe.lib的位置：

.\MTCNN\caffe-windows-ms\Build\x64\Debug

六、修改caffe.binding为dll编译，同时在预编译处理器中定义CAFFEBINDING_EXPORTS（定义DLL为export，否则会出现链接不一致），编译caffe.binding，生成caffe.binding.lib以及dll

用控制台exe配置类型自己定义函数，并通过主函数调试，

然后可以通过项目——属性——配置属性——常规——项目默认值——配置类型下，

选择动态库(.dll)选项

然后点击生成---生成解决方案，会在工程的Debug目录下生成一个DLL文件（dllTest.dll）

预编译处理器即是预处理器中定义CAFFEBINDING_EXPORTS；

七、选择release/x64，编译libcaffe，生成libcaffe.lib

八、编译caffe.binding生成caffe.binding.lib以及dll

第二部分：mtcnn对caffe.binding的调用测试

九、打开mtcnn的vs，同时打开cascadecnn.sln，跳过python，只用testcascadecnn（第二个工程）

目录：.\MTCNN\MTCNN_face_detection_alignment-master\code\codes\vs

十、选择debug/x64，属性更改如下：vc++的包含目录加入boost、hdf5、opencv（都在thirdparty中）和caffe.binding；库目录中加入opencv_world310d.lib的目录以及caffe.binding.lib的目录；附加依赖项中加入opencv_world310d.lib和caffe.binding.lib

包含目录caffe.binding: E:\code\MTCNN\caffe-windows-ms\windows\caffe.binding;

十一、预处理器中加入_CRT_SECURE_NO_WARNINGS

十二、编译testcascadecnn成功

十三、将缺少的dll库都加入x64/DEBUG文件夹中（所有的库都在thirdparty/bins里面）

十四、修改test.cpp里面的参数：）model_folder修改为现有的mtcnnv2的模型路径，）cascade里面的0改为-（表示要用cpu），）image修改为自己的图片路径

十五、运行，生成结果

十六、选择release/x64，类似第十步，不同之处改debug为release，改opencv_world310d为opencv_world310即可

十七、编译testcascadecnn成功

附加库目录： .\MTCNN\caffe-windows-ms\windows\thirdparty\HDF5\lib

发现有其他的PC没有的目录，查找附加库目录和附加依赖项，发现有以前残留的配置，删除即可；

十八、类似第十三步，不同之处类似第十六步

十九、运行，生成结果

最后结果：

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detection time:.127ms////The first run is slow because it need to allocate memory.

===========================================================

detection time:.582ms