Windows 平台下，我们使用Visual Studio 2015 和 Visual Studio 2019 Community 进行了测试。微软从Visual Studio 2017开始即支持直接管理CMake跨平台编译项目，但是直到2019才提供了稳定和完全的支持，所以如果你想使用CMake管理项目编译构建，我们推荐你使用Visual Studio 2019环境下构建。
你也可以使用和VS2015一样，通过把CMake项目转化成VS项目来编译，其中有差别的部分在文档中我们有说明，请参考：使用Visual Studio 2015 编译指南
- Visual Studio 2019
- CUDA 9.0/ CUDA 10.0，cudnn 7+ （仅在使用GPU版本的预测库时需要）
- CMake 3.0+
请确保系统已经安装好上述基本软件，我们使用的是VS2019的社区版。
下面所有示例以工作目录为 D:\projects演示。
- 点击下载源代码：下载地址
- 解压，解压后目录重命名为
PaddleSeg
以下代码目录路径为D:\projects\PaddleSeg 为例。
PaddlePaddle C++ 预测库主要分为两大版本：CPU版本和GPU版本。其中，针对不同的CUDA版本，GPU版本预测库又分为三个版本预测库：CUDA 9.0和CUDA 10.0版本预测库。根据Windows环境，下载相应版本的PaddlePaddle预测库，并解压到D:\projects\目录。以下为各版本C++预测库的下载链接：
| 版本 | 链接 |
|---|---|
| CPU版本 | fluid_inference_install_dir.zip |
| CUDA 9.0版本 | fluid_inference_install_dir.zip |
| CUDA 10.0版本 | fluid_inference_install_dir.zip |
解压后D:\projects\fluid_inference目录包含内容为：
fluid_inference
├── paddle # paddle核心库和头文件
|
├── third_party # 第三方依赖库和头文件
|
└── version.txt # 版本和编译信息
- 在OpenCV官网下载适用于Windows平台的3.4.6版本， 下载地址
- 运行下载的可执行文件，将OpenCV解压至指定目录，如
D:\projects\opencv - 配置环境变量，如下流程所示
- 我的电脑->属性->高级系统设置->环境变量
- 在系统变量中找到Path（如没有，自行创建），并双击编辑
- 新建，将opencv路径填入并保存，如
D:\projects\opencv\build\x64\vc14\bin
- 打开Visual Studio 2019 Community，点击
继续但无需代码 - 点击：
文件->打开->CMake
选择项目代码所在路径，并打开CMakeList.txt：
- 点击：
项目->cpp_inference_demo的CMake设置
- 点击
浏览，分别设置编译选项指定CUDA、OpenCV、Paddle预测库的路径
三个编译参数的含义说明如下（带*表示仅在使用GPU版本预测库时指定, 其中CUDA库版本尽量对齐，使用9.0、10.0版本，不使用9.2、10.1等版本CUDA库）：
| 参数名 | 含义 |
|---|---|
| *CUDA_LIB | CUDA的库路径 |
| OPENCV_DIR | OpenCV的安装路径 |
| PADDLE_DIR | Paddle预测库的路径 |
注意在使用CPU版本预测库时，需要把CUDA_LIB的勾去掉。
设置完成后, 点击上图中保存并生成CMake缓存以加载变量。
- 点击
生成->全部生成
上述Visual Studio 2019编译产出的可执行文件在out\build\x64-Release目录下，打开cmd，并切换到该目录：
cd /d D:\projects\PaddleSeg\deploy\cpp\out\build\x64-Release
之后执行命令：
demo.exe --conf=/path/to/your/conf --input_dir=/path/to/your/input/data/directory
更详细说明请参考ReadMe文档： 预测和可视化部分