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python安装dlib库_pycharm安装dlib失败

dlib库可以实现人脸的检测,所以有些小伙伴在学习人脸识别和检测的时候有可能会用到此库。 本人python版本为3.7,在dlib的下载官网上只找到python3.6的版本,当然还有很多文章上写的是安装cmake进行编译再安装boost然后再使用pip install dlib安装即可,但是本人试了很多还是不行 3.7版本的dlib资源文件在csdn的其它文章中就有,淘宝0.5元即可下载,下载完成后将文件放置python文件下的Scripts文件夹中即可,结果如图。 然后启动cmd,使用pip install dlib-19.17.99-cp37-cp37m-win_amd64.whl命令即可安装,不要修改下载的 .whl文件名称不然会报错。

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dlib和imglab数据集标签工具

首先从官网下载dlib,或者从gittub上:https://github.com/davisking/dlib 一、安装 安装dlib的时候遇到问题可能的原因: 1.conda环境不对,后面换为Anaconda3 2.dlib的版本不对,之前为19.17。后面换成了19.16.99。 /,执行sudo pyrhon setup.py  install  注意:注意看安装后的提示,比如:creating /home/ccy/anaconda3/lib/python3.6/site-packages /dlib-19.16.99-py3.6-linux-x86_64.egg(表示安装在了anaconda的python下,之前都是安装在ubantu自带的python下面,而terminal输入python python3.5 /usr/local/lib/python3.5 -r 当然最方便的方法是conda创建虚拟环境,或者制定conda的python为默认版本:sudo ln -s /home/wxl/anaconda3

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    CV学习笔记(七):如何安装dlib

    因为后边要去做人脸检测,需要用到这个dlib库,碰见了一连串的坑,快把自己炸傻了... 方法一:pycharm直接安装(最为简单) 1:找到Anaconda 2:双击打开 我这里安装时默认python3.7,也就是说base(root)运行环境是python3.7,每个人都有差别. 方法二:命令行安装 1:需要先安装opencv和numpy库这个很简单,我用的anaconda管理库,所以直接conda install 搞定。 2:安装Xquartz2.7.11。 ①:下载dlib 方法是先下载dlib文件到本地。 我是直接在dlib官网上下载的,保存到本地。

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    Mac下dlib安装

    1. dlib的依赖 dlib安装需要的依赖有openblas,opencv。可以直接使用brew安装。 运行dlib需要X11,但Mac目前没有自带X11,需要重新下载安装,下载地址为:https://www.xquartz.org/,下载后直接安装,默认安装目录为/opt/X11,需要在/usr/loca 安装dlib 下载dlib,也可直接去Git下载 git clone https://github.com/davisking/dlib.git 下载后解压,安装dlib cd dlib/examples --config Release 安装python模块 cd dlib sudo python setup.py install python # 不报错,说明安装python模块成功 import dlib Demo1 cd dlib/examples/build/ #下载face landmark模型 wget http://dlib.net/files/shape_predictor_68

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    CV学习笔记(七):如何安装dlib

    因为后边要去做人脸检测,需要用到这个dlib库,碰见了一连串的坑,快把自己炸傻了... 方法一:pycharm直接安装(最为简单) 1:找到Anaconda ? 2:双击打开 ? 方法二:命令行安装 1:需要先安装opencv和numpy库这个很简单,我用的anaconda管理库,所以直接conda install 搞定。 2:安装Xquartz2.7.11。 ①:下载dlib 方法是先下载dlib文件到本地。 我是直接在dlib官网上下载的,保存到本地。

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    pycharm如何成功地安装dlib

    win11系统,anaconda环境,python3.9版本。 一个项目需要给pycharm安装dlib库,python packages能看到pypi仓库有dlib,安装一直失败,具体报错内容就不贴了,密密麻麻一堆。 试过更换仓库,新建anaconda环境,换解释器,降低python版本,均未成功。又看到有说需要先安装cmake,装完cmake还不行,还有什么cboot,boost 都装了,再尝试安装还是失败。 把dlib-19.22下载到本地,从磁盘安装还是不行。 留意到报错中有**“visual studio**”字样,搜索安装最新版,安装好vs后,再安装依然失败。 再次安装好visual studio,然后尝试pycharm安装dlib最新版,竟然成功了。

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    Dlib库landmark算法解析

    landmark是一种人脸部特征点提取的技术,Dlib库中为人脸68点标记,在《调用Dlib库进行人脸关键点标记》一文中有效果和标定点序号的示意图。 Dlib库使用《One Millisecond Face Alignment with an Ensemble of Regression Trees》CVPR2014中提及的算法:ERT(ensemble

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    python 中 dlib库的安装

    安装 dlib 库的时候需要用到 CMake 进行本地编译,而Cmake又是基于Visual Studio运行的,我在装这个库的时候,各种找不到教程,就想着分享一下自己的经验。 装好后用 pip install dlib 安装一下,如果不可以就重启电脑。 如果无法安装成功,请联系我

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    Anaconda介绍与Ubuntuwindows安装Anaconda

    比如在新版的 Anaconda 中就可以安装R语言的集成开发环境 Rstudi Anaconda 的优点? Anaconda通过管理工具包、开发环境、Python版本,大大简化了工作流程。 anaconda的安装路径。 如果使用Anaconda,则通过打开Anaconda Navigator或者在开始菜单中的“Anaconda Prompt”(类似macOS中的“终端”)中进行使用。 注意:如果你不想了解“Anaconda云”和“Anaconda支持”,则可以不勾选“Learn more about Anaconda Cloud”和“Learn more about Anaconda 可选以下任意方法: ① “开始 → Anaconda3(64-bit)→ Anaconda Navigator”,若可以成功启动Anaconda Navigator则说明安装成功。

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    视频人脸检测——Dlib版(六)

    往期目录 视频人脸检测——Dlib版(六) OpenCV添加中文(五) 图片人脸检测——Dlib版(四) 视频人脸检测——OpenCV版(三) 图片人脸检测——OpenCV版(二) OpenCV 环境搭建(一) 更多更新,欢迎访问我的github:https://github.com/vipstone/faceai 前言 Dlib的人脸识别要比OpenCV精准很多,一个是模型方面的差距,在一方面和 视频人脸检测是图片识别的高级版本,图片检测详情点击查看我的上一篇《图片人脸检测——Dlib版(四)》 除了人脸识别用的是Dlib外,还是用OpenCV读取摄像头和处理图片(转为灰色),所以给出相关的文档 完整的代码如下: # coding=utf-8 import cv2 import dlib detector = dlib.get_frontal_face_detector() #使用默认的人类识别器模型 的视频识别对比,有两个地方是不同的: 1.Dlib模型识别的准确率和效果要好于OpenCV; 2.Dlib识别的性能要比OpenCV差,使用视频测试的时候Dlib有明显的卡顿,但是OpenCV就好很多,

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    ·极简安装Dlib人脸识别库

    [深度学习工具]·极简安装Dlib人脸识别库 Dlib介绍 Dlib是一个现代化的C ++工具箱,其中包含用于在C ++中创建复杂软件以解决实际问题的机器学习算法和工具。 Dlib的开源许可证 允许您在任何应用程序中免费使用它。Dlib有很长的时间,包含很多模块,近几年作者主要关注在机器学习、深度学习、图像处理等模块的开发。 安装 此博文针对Windows10安装,其他平台可以仿照这个步骤来安装 安装Miniconda 使用conda指令来安装Dlib库,使用Miniconda与Anaconda都可以,我习惯用Miniconda python==3.6 安装dlib 以管理员身份进入CMD,执行 conda install -c conda-forge dlib 测试代码 #%% import dlib from imageio import imread import glob detector = dlib.get_frontal_face_detector() win = dlib.image_window() paths

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    安装Anaconda

    ·创建不同的环境,配置不同的依赖库,对应不同的项目,方便管理 ·官网 https://www.anaconda.com/ ·清华镜像 https://mirror.tuna.tsinghua.edu.cn /help/anaconda/ https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/

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    了解 Anaconda

    补充一个官网上 Anaconda 的定义: Anaconda Distribution is a free, easy-to-install package manager, environment Anaconda 有图形化界面的工具,称为 Anaconda Navigator。 官网上关于 AN 的介绍: Anaconda Navigator is a desktop graphical user interface included in Anaconda that allows Anaconda 可以配合 IDE 一起使用:相当于在 project interpreter 把项目的虚拟环境和 Anaconda 联系起来。 /anaconda3/envs/your_env_name

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    Widows安装python库dlib

    通过pip直接安装 ①安装Python还是推荐3.6 ②下载dlib的安装包 https://pypi.python.org/pypi/dlib/ 选择匹配的版本,dlib-18.17.100-cp35 -none-win_amd64.whl(md5) ③通过命令pip install dlib-18.17.100-cp35-none-win_amd64.whl进行安装。 通过编译boost安装dlib ①安装CMake 下载网址https://cmake.org/download/ 下载smi安装包即可,64位系统建议安装64位CMake。 下载网址:http://dlib.net/ 解压后在目录中看到python setup.py install 参考:https://blog.csdn.net/ezhchai/article/details /79087046 https://pypi.org/project/dlib/#files

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    人脸检测dlib, mtcnnx对比,FDDB测试对比

    可以看到三种方法: MTCNN 大概90% dlib 大概 77% opencv 大概 62% dlib的作者非要说我的测试有问题,如果谁感兴趣可以使用dlib测试下FDDB的结果。 dlib (仅仅检测人脸): ? GPU模式 MTCNN(既检测人脸又做landmark): ? dlib (仅仅检测人脸): ? 可以看到: 在检测精度上MTCNN显然好于dlib 无论是CPU还是GPU模型下MTCNN的检测数度都好于dlib,而且dlib还做了人脸的landmark ---- dlib c++生成FDDB结果代码如下 dlib/data_io.h> #include <dlib/image_processing.h> #include <dlib/gui_widgets.h> using namespace std; compareROC/originalPics/"; std::vector<std::string> vecDetRet; string model_path = "/home/xy/anaconda2

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    Python加圣诞帽

    的还是在微信小程序里搜索圣诞头像给自己戴的,嘿嘿~ 之前在GitHub上看到有人用python给自己的头像添加圣诞帽,于是乎,我决定自己也来试试~(虽然大概现在分享有些过时的味道~) 导语 02 03 Step1: 安装anaconda3 (本人使用的版本已在工具中分享,默认选项一路next即可,使用anaconda3将方便之后dlib的安装)。 如下图所示: Step2: 打开anaconda3,即点击如下图所示的图标: 打开后点击如下图所示内容: 出现下图所示的终端: 在终端中依次输入pip install opencv_python 、pip install boost、pip install dlib安装这三个第三方库即可(若无numpy和PIL这两个库则再输入pip install numpy和pip install pillow

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    图片人脸检测——Dlib版(四)

    点击查看往期: 《图片人脸检测——OpenCV版(二)》 《视频人脸检测——OpenCV版(三)》 dlib与OpenCV对比 识别精准度:Dlib >= OpenCV Dlib更多的人脸识别模型,可以检测脸部 安装dlib 下载地址:https://pypi.org/simple/dlib/ 选择适合你的版本,本人配置: Window 10 + Python 3.6.4 我现在的版本是:dlib-19.8.1 : Processing d:\soft\py\dlib-19.8.1-cp36-cp36m-win_amd64.whl Installing collected packages: dlib Successfully installed dlib-19.8.1 为安装成功。 () # 获取人脸检测器 predictor = dlib.shape_predictor( "C:\\Python36\\Lib\\site-packages\\dlib-data\\shape_predictor

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    OpenCV vs Dlib 人脸检测比较分析

    很多人的第一个OpenCV学习目标就是跑通Haar级联人脸检测,Dlib库在业内开始流行很大程度上是因为其HOG-SVM人脸检测比OpenCV Haar的好,而近年来OpenCV和Dlib均已包含基于深度学习的人脸检测算法实现 Dlib HoG人脸检测 代码示例: ? 优点 1)CPU上最快的方法; 2)适用于正面和略微非正面的人脸; 3)与其他三个相比模型很小; 4)在小的遮挡下仍可工作。 可以看到Dlib的两种方法效果都不怎么好,作者发现原来Dlib训练使用的数据集的人脸包围框较小,导致按照FDDB的评价标准不公平。 ? ? ? 另外,Dlib无法检测小脸也拉低了分数。 6. 作者认为应该首先尝试OpenCV DNN方法与Dlib HOG方法,然后再做决定。 一般情况 在大多数应用程序中,我们无法知道图像中人脸尺寸的大小。 人脸检测开源技术众多,除了OpenCV和Dlib,你还有什么推荐吗?欢迎留言~

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    图片人脸检测——Dlib版(四)

    dlib与OpenCV对比 识别精准度:Dlib >= OpenCV Dlib更多的人脸识别模型,可以检测脸部68甚至更多的特征点 效果展示 ? 人脸的68个特征点 ? 安装dlib 下载地址:https://pypi.org/simple/dlib/ 选择适合你的版本,本人配置: Window 10 + Python 3.6.4 我现在的版本是:dlib-19.8.1 : Processing d:\soft\py\dlib-19.8.1-cp36-cp36m-win_amd64.whl Installing collected packages: dlib Successfully installed dlib-19.8.1 为安装成功。 () # 获取人脸检测器 predictor = dlib.shape_predictor( "C:\\Python36\\Lib\\site-packages\\dlib-data\\shape_predictor

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    Py之dlib:Python库之dlib库的简介、安装、使用方法详细攻略

    Py之dlib:Python库之dlib库的简介、安装、使用方法详细攻略 目录 dlib库的简介 dlib库的安装 dlib库的使用函数 0、利用dlib.get_frontal_face_detector Dlib可以帮助您创建很多复杂的机器学习方面的软件来帮助解决实际问题。目前Dlib已经被广泛的用在行业和学术领域,包括机器人,嵌入式设备,移动电话和大型高性能计算环境。 pypi dlibdlib c++ library dlib库的安装 dlib压缩包集合:Index of /files 本博客提供三种方法进行安装 T1方法:pip install dlib 此方法是需要在你安装 T3方法:pip install dlib-19.8.1-cp36-cp36m-win_amd64.whl dlib库的whl文件——dlib-19.7.0-cp36-cp36m-win_amd64.rar dlib库的使用函数 0、利用dlib.get_frontal_face_detector函数实现人脸检测可视化 CV之dlib:利用dlib.get_frontal_face_detector函数实现人脸检测

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