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1、编译CTPN源码中的caffe
1)安装caffe依赖库
2)下载CTPN demo源码
3)生成Makefile.config文件
4)执行编译
5）编译python接口
6）测试编译结果
2、运行测试代码:
1）进入CTPN源码目录：
2）编译源码中cython文件
3）利用python执行demo.py文件，运行测试demo案例（CPU模式）
3、错误修改：
1）错误1：No module named cpu_nms：
2）错误2：No module named _caffe：
3）caffe版本错误：
4）Check failed: registry.count(type) == 1 (0 vs. 1) Unknown layer type: Python：
4、CTPN工程
系统环境：ubuntu 16.04 64位+caffe
1、编译CTPN源码中的caffe
1)安装caffe依赖库
终端执行命令如下：
sudo apt-get install libprotobuf-dev
sudo apt-get install libleveldb-dev
sudo apt-get install libsnappy-dev
sudo apt-get install libopencv-dev
sudo apt-get install libhdf5-serial-dev
sudo apt-get install protobuf-compiler
sudo apt-get install libgflags-dev
sudo apt-get install libgoogle-glog-dev
sudo apt-get install liblmdb-dev
sudo apt-get install libatlas-base-dev
sudo apt-get install --no-install-recommends libboost-all-dev
2)下载CTPN demo源码
进入当前用户目录（文中指：/home/zsb），利用Git下载源码，在终端窗口输入：
git clone https://github.com/tianzhi0549/CTPN.git
如果没有安装Git，请先安装Git：
sudo apt-get install git
3)生成Makefile.config文件
进入CTPN源码caffe所在路径（文中指：/home/zsb/CTPN/caffe）：
cd /home/zsb/CTPN/caffe
从Makefile.config.example复制编译内容到Makefile.config：
cp Makefile.config.example Makefile.config
编辑Makefile.config文件：
添加内容如下：
/usr/include/hdf5/serial
/usr/lib/x86_64-linux-gnu/hdf5/serial
然后并保存修改。修改后：
4)执行编译
sudo make all
sudo make test
sudo make runtest
5）编译python接口
参考【caffe】Ubuntu16.4系统安装caffe CPU版 （踩坑记录）中python接口编译部分。
6）测试编译结果
终端依次输入：
pyhon
import caffe
没有提示错误，则表示编译成功，如下图（红框中的三个连续箭头表示导入caffe模块成功）：
2、运行测试代码:
1）进入CTPN源码目录：
cd /home/zsb/CTPN
2）编译源码中cython文件
终端输入：
make
3）利用python执行demo.py文件，运行测试demo案例（CPU模式）
终端输入：
python tools/demo.py --no-gpu
3、错误修改：
1）错误1：No module named cpu_nms：
File "tools/demo.py", line 31, in
from detectors import TextProposalDetector, TextDetector
File "./src/detectors.py", line 4, in
from utils.cpu_nms import cpu_nms as nms
ImportError: No module named cpu_nms
（1）方法1：在/home/zsb/CTPN/src/utils下添加cpu_nm.py文件（见步骤4）
（2）方式2：安装cpython库
sudo apt-get install cython
然后回到CTPN根目录（/home/zsb/CTPN），执行make编译cython文件文件：
cd /home/zsb/CTPN/
make
2）错误2：No module named _caffe
![]()
image
原因是caffe未能成功编译
解决办法：重新编译caffe和python接口
3）caffe版本错误：
error:Message type "caffe.LayerParameter" has no field named "transpose_param"
原因是作者修改的caffe网络，其他版本的caffe没有定义“transpose_param”网络层。
解决方法：
编译CTPN源码中的caffe源码（/home/zsb/CTPN/caffe），然后重新运行demo.py文件：
python tools/demo.py --no-gpu
4）Check failed: registry.count(type) == 1 (0 vs. 1) Unknown layer type:
原因是编译caffe时，未添加python网络层支持
解决方法：修改Makefile.config，去掉WITH_PYTHON_LAYER := 1（添加支持python网络层）前面的“#”，保存修改后，重新编译caffe源码和python接口
4、CTPN工程
VX公号“striveallen” 回复“CTPN”既可以包含作者训练好的caffe 模型（ctpn_trained_model.caffemodel），cpu_nm.py以及编译caffe库的调试CTPN源码工程。其他错误可以参考Ubuntu 64位系统编译caffe，你所不知的那些坑!
