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dlib 安装 with cuda

1 简介 dlib 是一个使用 C++ 技术编写的跨平台的通用机器学习开源库,包含了机器学习的很多算法,使用起来很方便,直接包含头文件即可,并且不依赖于其他库(自带图像编解码库源码)。...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。...参考官网:http://dlib.net/github:https://github.com/davisking/dlib2 安装2.1 下载 dlibgit clone https://github.com.../davisking/dlib.git下载完成后,编译 dlib 库;2.2 编译安装cd dlibmkdir buildcd buildcmake .....=1等待编译完成;2.3 验证python3import dlibprint(dlib.DLIB_USE_CUDA)至此,dlib 支持的 cuda 的版本就安装好了;

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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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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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OpenCV vs Dlib 人脸检测比较分析

缺点 作者认为没有什么大的缺点^_^ (52CV君不敢妄提缺点,但认为不能使用NVIDIA GPU绝对是个遗憾) 3. Dlib HoG人脸检测 代码示例: ?...优点 1)适用于不同的人脸方向; 2)对遮挡鲁棒; 3)在GPU上工作得非常快; 4)非常简单的训练过程。...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....可以看到除了MMOD 其他方法都达到实时,而MMOD方法的GPU计算是最快的。 7. 分情况检测结果示例 7.1跨尺度检测 ? 7.2 非正面人脸 ? ? ? ? ? ? 7.3 遮挡 ? ? ?...此外,如果你可以使用GPU(NVIDIA家的),那么MMOD人脸检测器是最好的选择,因为它在GPU上非常快,并且还提供各种角度的检测。

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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.net/files/ 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...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

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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-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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