windows下 CMake编译 NCNN（Neural Compute Library）

在Windows环境下使用CMake编译NCNN（Neural Compute Library），你需要按照以下步骤操作：

1. **安装依赖**：
- 首先确保已经安装了Visual Studio版本（推荐使用VS2017及以上版本）。
- 如果需要CUDA支持，安装对应版本的CUDA和cuDNN库。

2. **下载NCNN源码**：
从官方GitHub仓库 https://github.com/Tencent/ncnn 下载最新的NCNN源码zip文件，解压到本地目录。

3. **创建CMakeLists.txt**：
在NCNN根目录下，新建一个名为CMakeLists.txt的文件，内容通常会包含设置C++标准、添加FindPackage搜索路径等，以及指定构建选项如CUDA支持：

   cmake_minimum_required(VERSION 3.10)
   project(ncnn)

   set(CMAKE_CXX_STANDARD 11)
   add_definitions(-D_GLIBCXX_USE_CXX11_ABI=1)

   # 搜索头文件路径
   include_directories(include)

   # 寻找CUDA或其他依赖项
   find_package(CUDA REQUIRED)
   find_package(OpenCV REQUIRED) # 如果你的项目需要OpenCV

   if (CUDA_FOUND)
       add_library(ncnn STATIC src/cuda/*.cpp)
   else()
       add_library(ncnn STATIC src/*.cpp)
   endif()

   target_include_directories(ncnn PRIVATE ${CUDA_INCLUDE_DIRS})

4. **配置CMake**：
打开命令行，切换到NCNN目录，然后运行CMake：

   cd path_to_ncnn
   mkdir build
   cd build
   cmake ..

确保环境变量`CUDA_HOME`和`opencv_DIR`设置正确。

5. **编译和链接**：
完成CMake配置后，可以生成Visual Studio解决方案：

   mingw32-make

或者选择VS版本：

   cmake --build . --config Release --target install

6. **测试和部署**：
编译完成后，在Release或Debug目录找到ncnn.lib文件，将其加入到你的Windows项目中作为静态链接库，并进行测试。