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。
包下载,必须下,别想着直接pip解决,不可能 网盘里面有【3.7x与3.9两个版本】的dlib安装包 链接:https://pan.baidu.com/s/1hL9TtwK5TuYcn1ntfjMDHg 提取码:1111 前置环境: python3.7版本安装 pip3 install cmake pip3 install boost pip3 install dlib-19.17.99-cp37-cp37m-win_amd64.whl python3.9版本安装 pip3 insta
Dlib 是用编程语言 C ++编写的通用跨平台软件库。它的设计深受来自契约式设计和基于组件的软件工程的思想的影响。因此,首先也是最重要的是一组独立的软件组件。这是一个加速软件许可证下发布的开源软件。
人脸识别总感觉特别高深,但是因为Python中已经有很多前辈写好了一些库,可以直接调用,大大降低了人脸识别的难度。
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——OpenC
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 >= OpenCV Dlib更多的
第一个方法:通过pip在命令窗口安装,cd进入 Python Scripts文件夹,然后执行pip install dlib-19.6.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl(dlib的whl包名字),如果import不成功就用pip install dlib==19.6.1 一般都能import成功。
选择匹配的版本,dlib-18.17.100-cp35-none-win_amd64.whl(md5)
在疫情期间,大家出门都是需要带口罩的,因此,口罩对于大家来说再熟悉不过了,本文我们来做两个与口罩相关的事情。
0、利用dlib.get_frontal_face_detector函数实现人脸检测可视化
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...
1.下载dlib-19.19.0-cp38-cp38-win_amd64.whl 下载地址:https://download.csdn.net/download/lhe159324/13181652 2.通过cmd,进入控制台,通过cd…的方式跳转当前目录到刚才下载的dlib-19.19.0-cp38-cp38-win_amd64.whl文件所在目录 3.在控制台输入pip install dlib-19.19.0-cp38-cp38-win_amd64.whl,则会出现如图效果:
这个表白可还行?别急,为了自动生成这两张图片,可是动用了Python人脸识别功能这秘密武器的!
注意:wxpython的版本一直在更新,所以下载最新版本就行了。另外,不要去其他的小网站下载这些whl文件,很容易出错,有官方就去官方的。
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。
不知道为什么python3.7版本安装dlib不能直接用pip,真的超级麻烦。然后看了其他一些博客感觉挺复杂的,boost居然也要设置环境变量,而且问题很多。
安装好之后,可以使用命令conda,可以使用一系列命令参数,conda --help 或 conda -h 、 conda --version 或 conda -V
之前讲Python3(3.6.x)基础的过程中,Python3.7发布了,当时说很多第三方库没更新全,现在可以安装了。
本文是《人脸识别完整项目实战》系列博文第1章《目录大纲篇》,本章内容系统介绍,《人脸识别项目完整实战》系列博文的目录结构,共8大部分53个章节。
在未安装好pygame模块时,我们在使用pygame开发游戏就回发生Error: ModuleNotFoundError: No module named ‘pygame’
https://github.com/maelfabien/Machine_Learning_Tutorials
WHL文件是以Wheel格式保存的Python安装包,Wheel是Python发行版的标准内置包格式。在本质上是一个压缩包,WHL文件中包含了Python安装的py文件和元数据,以及经过编译的pyd文件,这样就使得它可以在不具备编译环境的条件下,安装适合自己python版本的库文件。如果要查看WHL文件的内容,可以把.whl后缀名改成.zip,使用解压软件(如WinRAR、WinZIP)解压打开即可查看。
本教程将介绍如何使用 OpenCV 和 Dlib 在 Python 中创建和运行人脸检测算法。同时还将添加一些功能,以同时检测多个面部的眼睛和嘴巴。本文介绍了人脸检测的最基本实现,包括级联分类器、HOG 窗口和深度学习 CNN。
frida 与 Python 之前存在版本匹配 , 如果设置的 frida 版本与 Python 版本不兼容 , 经常出现库不匹配的情况 , 报各种错误 , 这里推荐按照本博客中的版本进行匹配 ;
因为 pyaudio 暂时不支持 python3.7 和 3.8,所以若需要安装 pyaudio 需要下载 whl 文件后再离线进行安装。
我的外网是win10 64位,内网环境win7 32位。由于未知原因,anaconda无法安装!!!
安装 paramiko 有个依赖 cryptography>=3.3,cryptography 需要大于 3.3 版本, python3.6 正常无法安装最新版 cryptography,故先安装 cryptography==3.4.8 版本再安装 paramiko。
PyTorch简介 在2017年1月18日,facebook下的Torch7团队宣布PyTorch开源后就引来了剧烈的反响。PyTorch 是 Torch 在 Python 上的衍生版本。Torch 是一个使用 Lua 语言的神经网络库, Torch 很好用, 但是 Lua 流行度不够, 所以facebook开发团队将 Lua 的 Torch 移植到了更流行的语言 Python 上,推出了PyTorch 。
如果你的系统是x86平台,在安装了anaconda 的基础上,可以直接使用pip安装,命令如下:
写在前面:本文涉及的点偏基础,主要是 Python 及 pandas 包的无网络安装,例如 whl 和 tar.gz 压缩包安装等。如有需要请继续阅读,如用不到可以节省时间跳过本文哈~
简介: Anaconda,中文大蟒蛇,是一个开源的Python发行版本,其包含了conda、Python等180多个科学包及其依赖项。
升级pip命令: python -m pip install –upgrade pip
By: Ali Ahmadalipour (LinkedIn, Twitter)
1.直接pip install安装(有网的环境下通用) : 在python–>default setting–>project interprer–>add(Pycharm专用)
Pymol是一个开源项目,现在由Schrödinger开发、支持和管理,现在已经更新到2.4版。有企业版、政府和学术版、教学版,还有开源版。除了开源版和教学版外,其他都是需要付费购买的。目前从网络上下载的Edu版的pymol有很多功能限制,对于要发表文章需要图片渲染等高级功能的用户来说极为不便。本文就讲解下免费开源版PyMOL的安装教程,适用于window系统32位和64位系统,PyMOL 有2.1,2.3和2.4等版本。Window系统的pymol运行需要依赖python环境,PMW模块。 什么是pymol:
一个具备群体课堂专注度分析、考试作弊系统、动态点名等功能的Python智慧教室,使用多人姿态估计、情绪识别、人脸识别、静默活体检测等技术。
版权声明:署名,允许他人基于本文进行创作,且必须基于与原先许可协议相同的许可协议分发本文 (Creative Commons)
操作系统:CentOS Linux release 7.6.1810 Python:3.7.4
口罩已经被证明是防止COVID-19传播的最好的防御措施之一,然而,这也导致了基于面部特征(包括鼻子、嘴和下巴线)的面部识别算法的失效。
这篇文章来源于MindSpore仓库中的一个Issue,简单描述问题就是,如果你用MindSpore开发了一个python软件供别人使用,那么很有可能涉及到编译构建的问题。但是如果直接使用编译好的whl包去运行的话,就有可能出现一个跟Jit即时编译有关的报错,这里Jit在其他的一些模块中也会被使用到,比如Vmap函数和Grad函数等。
superset是一个轻量级自助式BI框架,以优雅的界面和根据数据表动态生成数据为主要特点。
注:在训练模型的时候,有时候可能需要不同版本的 torch和torchvision,所以需要配置不同的环境。anconda和pycharm自行安装,接下来在pycharm终端pip安装。
直接下载安装包如下: wget "https://www.python.org/ftp/python/3.7.1/Python-3.7.1.tgz"
Numpy https://pypi.org/project/numpy/#files
dlib 库需要单独安装,dlib 库目前已经编译好的安装版本只支持 python 3.6 的版本。
在安装了python3之后,在项目开发的过程中,使用pip3进行库安装都会下载安装到环境变量设置好的地方,也就是python3安装的根目录下。 但是如果同时要开发多个不同的应用项目,而不同应用项目对于同一个库需要适配不同的版本,这种情况怎么办呢?
Cartopy 利用强大的PROJ.4,numpy和shapely库,并包括基于Matplotlib构建的编程接口,用于创建出版质量地图。cartopy 的主要特点是其面向对象的投影定义,以及在这些投影之间转换点、线、向量、多边形和图像的能力。 一、下载相关wheel 网址:https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#cartopy
这次的实践是基于很小的数据集,搭建的系统也比较粗糙,只是个toy implementation。主要用来练手和熟悉流程的。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云