1) 到腾讯官网下载 mirrors-ncnn-master.zip
2) 解压缩到ncnn目录下,并进入ncnn目录
3）此步骤可用于测试Windows以外的其它平台，本例子不用执行：运行build.sh 可生成各种平台下的交叉编译工程
4）将src目录下的所有源程序自行生成一个lib工程，得到库文件 ncnn.lib (该文件也可以从这里下载)
5) 在tools目录下有一些子目录，分别对应caffe、mxnet、pytorch、tensorflow、onnx到ncnn模型的转换，可找一个yolov2的模型进行转换，得到相应的 .param的 .bin模型文件。 也可以直接从这里下载模型文件。
6) 自建一个工程，加入examples目录中的yolov2.cpp, 加入相应opencv的include目录和ncnn的src目录，加入opencv的相应lib库和ncnn.lib。
7) 若编译时提示找不到platform.h，可注释相应 #include "platform.h" 所在行。(Windows平台下不用此头文件)
8）测试结果：