一、cmake的工作机制
使用CMake很简单。 构建过程是通过创建一个或多个CMakeLists文件（实际上是CMakeLists.txt，但本指南将在大多数情况下脱离扩展）控制在项目的每个目录中。 CMakeLists文件应该包含CMake简单语言的项目描述。 语言表达为一系列命令。 每个命令按照它在CMakeLists文件中出现的顺序进行评估。
一旦CMake安装在您的系统上，使用它来建立一个项目很容易。 CMake在构建项目时使用了两个主目录：源目录和二进制目录。 源目录是您的项目的源代码所在的位置。 这也是CMakeLists文件被找到的地方。二进制目录是你希望CMake放置生成的目标文件，库和可执行文件的位置。
每个本地生成器都有一个类cmMakefile的实例，cmMakefile是存储解析CMakeLists文件结果的地方。具体而言，对于项目中的每个目录，都会有一个cmMakefile实例，这就是cmMakefile类通常称为目录的原因。这对于不使用Makefiles的构建系统更为清晰。该实例将包含解析该目录的CMakeLists文件的所有信息。一种考虑cmMakefile类的方法是以一种初始化其父目录中的一些变量的结构，然后在处理CMakeLists文件时填充该结构。读取CMakeLists文件只是CMake按照遇到的顺序执行命令的一个步骤。
通过上述步骤大概知道了，cmake是如何编译多文件目录的开源库，“cmake”命令就是指向CMakeLists.txt并解析它，根据文件中的命令执行编译过程。
二、ubuntu环境下cmake编译dlib-19.10开源库
按照官方网站中的说明How to compile的解答
1. 在examples目录下新建一个build文件夹，存放编译过程中生成的文件
mkdir build
cd build
2. cmake ..
表示CMakeLists.txt在当前目录的上一级目录。
命令cmake.. 表示在当前目录的上一级目录（父目录）寻找CMakeLists.txt，并读取该CMakeLists.txt文件，
并执行文件中的命令。
3. cmake --build . --config Release
在当前目录（“.”表示当前目录）构建，--build表示构建选项，--config Release表示构建模式在Release下。
原型是cmake --build <dir> ，意思是在目录dir构建。--config <cfg>，意思是对于多配置工具，请选择配置<cfg>；
整个命令也可以用make 代替，只是构建模式为默认模式。
而常用的利用多个cpu核编译代码的命令：make -j4(利用cpu的四个核，根据自己的电脑情况)，也可以利用cmake命令代 替：cmake --build build -- -j3，意思是在目录build构建项目，并同时利用3个cpu核，一般默认的只用其中一个cpu核。
经过以上三个步骤，完成了dlib库的源码编译。
下面我们从CMakeLists.txt中详细分析cmake编译的过程。
（1） 从第一条命令开始，mkdir build和cd build，就是在 */dlib/examples目录下建立文件夹build，并进入文件夹。
（2） 第二条命令 cmake .. , 之前也解释了就是在当前目录的上一级目录（父目录，也就是和examples同一级目录）寻找CMakeLists.txt，并解析CMakeLists.txt，主要命令如下：
1）打开CMakeLists.txt就有一个非常醒目的一句话“THIS IS A TUTORIAL, READ THE COMMENTS !!(这是一个教程，阅读注释)”，因为很重要所以才写的非常醒目。
2）命令 “cmake_minimum_required(VERSION 2.8.12) ” 提出了对编译dlib库源码的cmake最低版本的要求，如果低于这个版本，会报错并让你升级cmake。
3）命令 “add_subdirectory(../dlib dlib_build)” 关于这个命令有必要好好解释一下：
如果遇到add_subdirectory( source_dir [binary_dir])时，进入目录source_dir对其中的CMakeLists.txt进行解析。
cmake 官方网站解释：
向构建添加一个子目录。source_dir指定源CMakeLists_txt和代码文件所在的目录。
如果它是一个相对路径，它将根据当前目录(典型用法)进行计算，但它也可能是一个绝对路径。binary_dir指定放置
输出文件的目录。如果它是一个相对路径，它将根据当前输出目录计算，但它也可能是一个绝对路径。如果没有指定
binary_dir，在展开任何相对路径之前，将使用source_dir的值(典型用法)。CMake将立即处理指定源目录中的
CMakeLists_txt文件，然后在此命令之外继续处理当前输入文件。
CMakeLists.txt文件类似代码文件，从上到下顺序执行，而add_subdirectory相当于函数调用，执行source_dir中的CMakeLists.txt。执行完之后跳转回来，
顺序向下继续执行。
4）先把当前CMakeLists.txt命令看完。命令 “add_executable(assignment_learning_ex assignment_learning_ex.cpp)”，在此命令之前有一段注释：
# The next thing we need to do is tell CMake about the code you want to
# compile. We do this with the add_executable() statement which takes the name
# of the output executable and then a list of .cpp files to compile. Here we
# are going to compile one of the dlib example programs which has only one .cpp
# file, assignment_learning_ex.cpp. If your program consisted of multiple .cpp
# files you would simply list them here in the add_executable() statement.
接下来我们需要做的是告诉CMake你要编译的代码。 我们使用add_executable（）语句执行此操作，
该语句获取输出可执行文件的名称，然后是要编译的.cpp文件列表。 这里我们将编译一个dlib示例程序，
它只有一个.cpp文件，assignment_learning_ex.cpp。 如果您的程序由多个.cpp文件组成，您只需在add_executable（）语句中列出它们。
总之一句话，该命令就是指定生成可执行文件要用到的源码。
5）命令 “target_link_libraries(assignment_learning_ex dlib::dlib)” ，意思是告诉CMake这个程序assignment_learning_ex依赖于dlib。
（3）在第三条命令 “add_subdirectory(../dlib dlib_build)” ，相当于函数调用跳转到当前目录（即example文件夹所包含的CMakeLists.txt文件所在目录，命令 “cmake ..” 已经跳转到examples文件夹中的CMakeLists.txt）的上一级目录（父目录）的dlib文件夹，然后解析dlib文件夹中的CMakeLists.txt.
下面解析dlib文件夹中的CMakeLists.txt.
里面的命令对比着https://blog.gmem.cc/cmake-study-note的关于cmake的讲解，基本都能够看明白。里面的内容，一般情况下与需要更改。编译dlib库最主要的目的就是使用dlib库，静态库（libdlib.a)或者共享库（动态库，libdilb.so）。而源码中的CMakeLists.txt中设置的是静态库，实现方式是通过命令 “set(BUILD_SHARED_LIBS false)”（第60行左右），可以通过更改false为true来使得编译得到的dlib库为共享库。
三、错误分析
而最令人郁闷的是，在编译得到libdlib.so之后（通过cmake-gui，设置了DLIB_USE_CUDA，在后面打勾，说明编译过程中使用了cuda），引用libdlib.so之后，以人脸检测为例使用dnn_face_detection，正常调试通过之后，运行出现 “CUDA NOT ENABLED” 的错误提示。就是这个错误让我百思不得其解，当时对cmake还只是一知半解，明明编译的时候已经使用了cuda，反而提示 “CUDA NOT ENABLED” 。当时，把cuda从8.0升级到了9.2，cudnn相应升级，cuda驱动升级。后来还是提示 “CUDA NOT ENABLED” ，整整折腾了差不多一个星期，中间几次想放弃，但是不甘心，因为感觉它本身不难，肯定是哪里没有学习到（cmake最全的学习资料是第一个链接）。在最后仿照第一个链接中的宏定义和初始值设置，在自己工程的CMakeLists.txt，自己重新定义了DLIB_USE_CUDA:
# 定义宏MACRO_NAME，注意前面的-D
add_definitions(-DDLIB_USE_CUDA)
# 赋值
option(DLIB_USE_CUDA "DLIB_USE_CUDA" ON)
再次运行自己的工程，不再提示 “CUDA NOT ENABLED” 但是提示当前cuda驱动不匹配cuda9.2。于是按照https://blog.csdn.net/davidhopper/article/details/81144914的
第七种方法利用 “7.2通过添加ppa源的方法安装驱动” 成功升级cuda驱动：
sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa
sudo apt-get update
sudo apt-get install nvidia-390 # 此处的390要根据上面查询到的版本号适当更改（查询地址：https://www.geforce.cn/drivers）
升级之后，再次运行没有出现驱动不匹配，反而出现使用cudaMalloc的时候，提示 “out of memory”（内存不足）。原因是加载每一张图片是有一个要求：
while(img.size() < 1800*1800)
pyramid_up(img);
图片太大，导致分配内存时，出现 “out of memory”，改成 900*900就正常运行。
结束了。
还是不知道变量 “DLIB_USE_CUDA” 这个变量或者宏在哪里定义的，继续探寻
四、其他关于cmake的变量定义
CMAKE_BUILD_TYPE 可以设置为debug或Release，dlib编译的时候设置为Release，而相应的CMAKE_CXX_FLAGS_DEBUG和CMAKE_CXX_FLAGS_RELEASE 也会被设置（是系统默认的）。
CMAKE_CXX_FLAGS_DEBUG -g，表示可执行程序包含调试信息。下面是各个选项的含义。
-g 可执行程序包含调试信息
-o 指定输出文件名
-c 只编译不链接CMAKE_CXX_FLAGS_RELEASE -O3 -DNDBUG，表示开启编译优化，等级为三。
debug模式下,加-Os，速度会快。
Release模式下，加 -O3和不加，有比较显著的差异。
-DNDEBUG 是告诉如G++之类的编译器在每个translation unit中定义macro NDEBUG，进而导致所有assert()都被关闭！
参考资料：
https://blog.gmem.cc/cmake-study-note （CMake学习笔记）
https://blog.csdn.net/qqwangfan/article/details/79093527 （linux下使用CmakeLists.txt生成makefile文件进行编译）
https://blog.csdn.net/u012150179/article/details/17852273 （CMake 使用方法 & CMakeList.txt）
https://www.cnblogs.com/tla001/p/6827808.html （简易cmake多文件多目录工程模板）
https://www.cnblogs.com/autophyte/p/6147751.html （使用CMake构建复杂工程）
https://blog.csdn.net/a794226986/article/details/18616511 （cmake处理多源文件目录的方法）
https://www.ibm.com/developerworks/cn/linux/l-cn-cmake/ （在 linux 下使用 CMake 构建应用程序）
https://cmake.org/cmake/help/v3.11/command/add_subdirectory.html?highlight=add_subdirectory
https://blog.csdn.net/sinat_38431275/article/details/78487370#22-%E8%87%AA%E5%B7%B1%E5%BB%BA%E7%AB%8Bcmake（【译文】Mastering CMake 第二章 开始）
https://blog.csdn.net/sinat_38431275/article/details/78506051 （【译文】Mastering CMake 第三章 关键概念）
https://cmake.org/cmake/help/v3.11/manual/cmake.1.html?highlight=options%20native%20options#build-tool-mode（cmake --build . --config Release的官网解释）