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  • 如何在Anaconda Python中安装dlib?

    我正在尝试安装dlib在Anaconda中运行: conda install -c menpo dlib 我得到了以下错误: UnsatisfiableError: The following specificationswere found to be in conflict:- dlib- zictUse conda info to see the dependencies for each package.
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  • 如何检查dlib是否使用GPU?

    我已经安装了运行GPU加速dlib的所有要求(支持GPU): CUDA 9.0工具包包含来自https:developer.nvidia.comcuda-90-download-archive?Windows&target_arch=x86_64&target_version=10&target_type=exelocal的所有3个补丁更新 cuDNN 7.1.4 然后我在Github上克隆dlibdavisKing存储库后执行了以下命令,以便在GPU支持下编译dlib: $ git clone https:github.comdaviskingdlib.git$ cd dlib$ mkdirDUSE_AVX_INSTRUCTIONS=1$ cmake --build .$ cd ..$ python setup.py install --yes USE_AVX_INSTRUCTIONS --yes DLIB_USE_CUDA现在我怎么能检查确认dlib是否在python shell Anaconda(jupyter Notebook)中使用GPU?
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  • CV学习笔记(七):如何安装dlib库

    .这里必须记录一下,希望大家少走弯路.方法一:pycharm直接安装(最为简单)1:找到Anaconda?一般在pycharm里import dlib都成功了?如果你方法一操作完了还是没有成功,那就得尝试方法二了,相比之下,方法二麻烦得多.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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  • CV学习笔记(七):如何安装dlib库

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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.comdaviskingdlib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。注意看安装后的提示,比如:creating homeccyanaconda3libpython3.6site-packagesdlib-19.16.99-py3.6-linux-x86_64.egg(表示安装在了anaconda::shape_predictor , dlib::full_object_detection是dlib里面的两个两个类经常的一个实例就是:先用一个人脸检测模型得到bounding box, 比如rect2.dlib.shape_predictor()表示训练带关键点的分类器其调用方式也不同:rects = dictor(gray, 1)shape = predictor(image, d)建议在dlib-masterpython_examples
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  • ·极简安装Dlib人脸识别库

    ·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 dlibfrom imageio importimreadimport glob detector = dlib.get_frontal_face_detector()win = dlib.image_window()paths = glob.glob
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  • ·实战掌握Dlib人脸识别开发教程

    ·实战掌握Dlib人脸识别开发教程 项目GitHub地址--> https:github.comxiaosongshinedlib_face_recognition 1.背景介绍Dlib是一个深度学习开源工具但是由于Dlib对于人脸特征提取支持很好,有很多训练好的人脸特征提取模型供开发者使用,所以Dlib人脸识别开发很适合做人脸项目开发。Dlib库,使用Miniconda与Anaconda都可以,我习惯用Miniconda,简单占用内存小。python==3.6安装dlib注意一定要以管理员身份进入CMD,执行(如果是Linux Mac 就使用 sudo)conda install -c conda-forge dlib需要imageio)face_rec_model_path = dlib_face_recognition_resnet_model_v1.datfacerec = dlib.face_recognition_model_v1
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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optX11,需要在usrlocaopt目录下创建软连接安装dlib下载dlib,也可直接去Git下载git clone https:github.comdaviskingdlib.git下载后解压,安装dlibcd dlibexamplesmkdir buildcd--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 dlibDemo1cddlibexamplesbuild #下载face landmark模型wget http:dlib.netfilesshape_predictor_68_face_landmarks.dat.bz2
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  • 实战 | 如何用最快的速度学会Dlib人脸识别开发?

    但是由于Dlib对于人脸特征提取支持很好,有很多训练好的人脸特征提取模型供开发者使用,所以Dlib人脸识别开发很适合做人脸项目开发。Dlib库,使用Miniconda与Anaconda都可以,我习惯用Miniconda,简单占用内存小。python==3.6安装dlib注意一定要以管理员身份进入CMD,执行(如果是Linux Mac 就使用 sudo)conda install -c conda-forge dlib需要imageioimport dlibfrom imageio import imreadimport globdetector = dlib.get_frontal_face_detector()win = dlib.image_window)face_rec_model_path = dlib_face_recognition_resnet_model_v1.datfacerec = dlib.face_recognition_model_v1
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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3.6②下载dlib的安装包https:pypi.python.orgpypidlib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dlib①安装CMake下载网址https:cmake.orgdownload下载smi安装包即可,64位系统建议安装64位CMake。在完成编译后,设置环境变量BOOST_ROOT=C:localboost_1_63_0BOOST_LIBRARYDIR=C:localboost_1_63_0stagelib具体目录看解压安装目录③安装dlib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.netezhchaiarticledetails79087046
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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(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,技术实现有了OpenCV的视频人脸检测,Dlib也大致相同除了视频识别器模型的声明和使用不同,具体的细节请参考,视频人脸检测——OpenCV版(三) 那篇已经讲的很细致了,在这就不具体叙述了。完整的代码如下:# coding=utf-8import cv2import 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,基本看不出来
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  • 视频人脸检测——Dlib版(六)

    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OpenCV的定位有关系,OpenCV是一个综合性的视觉处理库,既然这么精准,那就一起赶快来看吧。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,技术实现有了OpenCV的视频人脸检测,Dlib也大致相同除了视频识别器模型的声明和使用不同,具体的细节请参考,视频人脸检测——OpenCV版(三) 那篇已经讲的很细致了,在这就不具体叙述了。完整的代码如下:# coding=utf-8import cv2import 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,基本看不出来
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  • 图片人脸检测——Dlib版(四)

    上几篇给大家讲了OpenCV的图片人脸检测,而本文给大家带来的是比OpenCV更加精准的图片人脸检测Dlib库。dlib与OpenCV对比识别精准度:Dlib >= OpenCVDlib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.orgsimpledlib 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-cp36-Successfully installed dlib-19.8.1为安装成功。下载地址:http:dlib.netfiles下载文件:shape_predictor_68_face_landmarks.dat.bz2当然你也可以训练自己的人脸关键点模型,这个功能会放在后面讲。
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  • 图片人脸检测——Dlib版(四)

    上几篇给大家讲了OpenCV的图片人脸检测,而本文给大家带来的是比OpenCV更加精准的图片人脸检测Dlib库。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 >= OpenCVDlib更多的人脸识别模型,可以检测脸部68安装dlib下载地址:https:pypi.orgsimpledlib 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-cp36-Successfully installed dlib-19.8.1为安装成功。下载地址:http:dlib.netfiles下载文件:shape_predictor_68_face_landmarks.dat.bz2当然你也可以训练自己的人脸关键点模型,这个功能会放在后面讲。
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  • Python使用dlib实现人脸检测

    dlib 安装dlib之前需要安装好cmake,之后再通过pip install dlib安装,如果报错的话,再自行百度吧,我是折腾了一下午才弄好。下载dlib提供的检测模型文件 下载地址:http:dlib.netfiles 文件名shape_predictor_68_face_landmarks.dat 人脸检测单一图片代码部分实现起来非常简单()predictor = dlib.shape_predictor(predictor_path) faces = detector(img, 0)if len(faces): print ==> Found点人脸检测 摄像头读取我们可以通过cv2.VideoCapture(0)调起摄像头,camera.read会返回两个参数,第一个代表是否获取到图像帧,第二个代表图像帧内容,剩下的部分就跟上面一样了,传给dlib() self.predictor = dlib.shape_predictor(Config.predictor_path) def check_file(self,path): if os.path.exists
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  • Python加圣诞帽

    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
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  • opencv:使用dlib进行人脸检测

    DLIB有开源许可,因此可以在任何应用程序中免费使用。详细介绍:http:dlib.netpythonindex.html实现的功能有很多: ?PYTHON INTERFACE# You can install dlib using the command:# pip install dlib## Alternatively, if youwant to compile dlib yourself then go into the dlib# root folder and run:# python setup.py install##Compiling dlib should work on any operating system so long as you have# CMake installed.detector = dlib.get_frontal_face_detector()win = dlib.image_window()for f in sys.argv: print(Processing
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  • 人脸检测dlib, mtcnnx对比,FDDB测试对比

    https:blog.csdn.nethaluoluo211articledetails81044025 问题来源 How does MTCNN perform vs DLIB for face detection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(或者我的stackoverflow回答:#include #include #include #include #include using namespace std;using namespace dlib
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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。中到大尺寸的图像Dlib HOG是CPU上最快的方法。但它不能检测到小脸(
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  • Dlib 库 - 人脸检测及人脸关键点检测

    原文:Dlib 库 - 人脸检测及人脸关键点检测 - AIUAI Dlib 官网 - Dlib C++ Library Dlib - Github Dlib 是一个十分优秀好用的机器学习库,其源码均由cmakesudo pip install dlib或 Github 源码安装.1.usrbinpython# -*- coding: utf-8 -*-import sysimport dlib detector = dlib.get_frontal_face_detector()= dlib.cnn_face_detection_model_v1(cnn_face_model) def cnn_face_detect(imgfile): win = dlib.image_window): win = dlib.image_window() print(Processing file: {}.format(imgfile)) img = dlib.load_rgb_image(imgfile
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