Win10环境python3.7安装dlib模块趟过的坑

在头条看了一篇文章,说五行代码实现人脸识别,一时感兴趣了,来搞搞

先是按照文章说的 操作了几步,到后面虽然,import dlib 不报错,但是 代码里面运行的时候

detector = dlib.get_frontal_face_detector() 这句话报错,说是 dlib模块找到不到get_frontal_face_detector属性(当然愿意可能是我按照文章的操作过程中忽略了几个报错信息)

后来也在网上找了很多文章,资料学习,要么是资料讲的不够仔细 也不够全面,导致问题一直没解决,后来横下心重头开始,不放过任何一个错误信息,然后摸索出了自认为正确的操作姿势。废话不多说,马上上干货~

1、安装VS2017,全称visualStudio2017,我下载的是 社区版(免费)

下载地址  https://visualstudio.microsoft.com/zh-hans/downloads/

2、下载vs2017后安装注意事项,有很多模块,我最初只安装了python环境的结果不对,至少要选上.net桌面C++开发环境

ps:安装模块的时候 注意选好位置,我就是最开始用的默认位置为C盘,后面升级安装其他模块的时候 路径就不能改了,如果盘符的剩余空间不够就惨了

vs2017安装好C++开发环境后,要将 cl.exe 的路径加入到环境变量,见到如下截图说明cl配置正常了

我为了以防万一 把这四个cl.exe的前面同意路径也加入了环境变量

3、python3.7的安装(略)

4、使用pip install cmake 安装 cmake 插件

或者直接在网上 https://cmake.org/download/ 下载 cmake-3.13.0-rc3-win64-x64.msi 直接安装 反正这两个操作我都弄过,然后把cmake的bin路径配置到环境变量

然后在cmd输入 cmake见到如下 显示 说明 cmake安装成功了

5、然后到http://www.boost.org/下载boost

然后将下载的boost解压,然后运行bootstrap.bat文件(如果cl.exe配置没问题的话)就会生成b2.exe、bjam.exe以及project-config.jam,( 网上有人说 怎么怎么样修改一下project-config.jam这个文件,我试过越修改越乱,果断不修改这个文件)

然后当前目录命令行运行 b2 install (这个过程要等待很长时间才能完成,耐心点~大约要2小时)

然后漫长的等待之后 执行 b2 -a --with-python address-model=64 toolset=msvc runtime-link=static (注意with前面是两个短横线)

6、将安装辨已完成后的boost 文件加路径加入到环境变量

7、下载 dlib源码 http://dlib.net/files/ ,我下载了两个版本的dlib-19.16(安装失败了) 和dlib-19.14

cd 到 dlib 目录下 运行命令 python setup.py install 等待安装完成 ,我不知道为什么 我的安装dlib-19.16失败了,dlib-19.14成功了,成功截图如下

然后将 安装完成后的目录下的三个如下截图文件夹 复制到 python安装文件夹的lib下面

然后将dlib安装路径下的 截图所示文件

复制到python安装目录的如下位置

至此 已经完全安装完毕,为了检验是否正常 可以 如截图所示 快速验证

不报错就说明 没问题了,然后在pycharm 里面 用 dlib的example试试结果如下:

总结

以上所述是小编给大家介绍的Win10环境python3.7安装dlib模块趟过的坑,希望对大家有所帮助,如果大家有任何疑问请给我留言,小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对我们网站的支持!
如果你觉得本文对你有帮助,欢迎转载,烦请注明出处,谢谢!

(0)

相关推荐

  • Python3利用Dlib19.7实现摄像头人脸识别的方法

    0.引言 利用python开发,借助Dlib库捕获摄像头中的人脸,提取人脸特征,通过计算欧氏距离来和预存的人脸特征进行对比,达到人脸识别的目的: 可以自动从摄像头中抠取人脸图片存储到本地,然后提取构建预设人脸特征: 根据抠取的 / 已有的同一个人多张人脸图片提取128D特征值,然后计算该人的128D特征均值: 然后和摄像头中实时获取到的人脸提取出的特征值,计算欧氏距离,判定是否为同一张人脸: 人脸识别 / face recognition的说明: wikipedia 关于人脸识别系统 / fac

  • python3利用Dlib19.7实现人脸68个特征点标定

    0.引言 利用Dlib官方训练好的模型"shape_predictor_68_face_landmarks.dat"进行68点标定,利用OpenCv进行图像化处理,在人脸上画出68个点,并标明序号: 实现的68个特征点标定功能如下图所示: 图1 人脸68个特征点的标定 1.开发环境 python:3.6.3 dlib:19.7 OpenCv, numpy 需要调用的库: import dlib #人脸识别的库dlib import numpy as np #数据处理的库numpy im

  • python3+dlib实现人脸识别和情绪分析

    一.介绍 我想做的是基于人脸识别的表情(情绪)分析.看到网上也是有很多的开源库提供使用,为开发提供了很大的方便.我选择目前用的比较多的dlib库进行人脸识别与特征标定.使用python也缩短了开发周期. 官网对于dlib的介绍是:Dlib包含广泛的机器学习算法.所有的设计都是高度模块化的,快速执行,并且通过一个干净而现代的C ++ API,使用起来非常简单.它用于各种应用,包括机器人技术,嵌入式设备,手机和大型高性能计算环境. 虽然应用都比较高大上,但是自己在PC上做个情绪分析的小软件还是挺有意

  • 学习Python3 Dlib19.7进行人脸面部识别

    0.引言 自己在下载dlib官网给的example代码时,一开始不知道怎么使用,在一番摸索之后弄明白怎么使用了: 现分享下 face_detector.py 和 face_landmark_detection.py 这两个py的使用方法: 1.简介 python: 3.6.3 dlib: 19.7 利用dlib的特征提取器,进行人脸 矩形框 的特征提取: dets = dlib.get_frontal_face_detector(img) 利用dlib的68点特征预测器,进行人脸 68点 特征提

  • Python3结合Dlib实现人脸识别和剪切

    0.引言 利用python开发,借助Dlib库进行人脸识别,然后将检测到的人脸剪切下来,依次排序显示在新的图像上: 实现的效果如下图所示,将图1原图中的6张人脸检测出来,然后剪切下来,在图像窗口中依次输出显示人脸: 实现比较简单,代码量也比较少,适合入门或者兴趣学习. 图1 原图和处理后得到的图像窗口 1.开发环境 python: 3.6.3 dlib: 19.7 OpenCv, numpy import dlib # 人脸识别的库dlib import numpy as np # 数据处理的库

  • Win10环境python3.7安装dlib模块趟过的坑

    在头条看了一篇文章,说五行代码实现人脸识别,一时感兴趣了,来搞搞 先是按照文章说的 操作了几步,到后面虽然,import dlib 不报错,但是 代码里面运行的时候 detector = dlib.get_frontal_face_detector() 这句话报错,说是 dlib模块找到不到get_frontal_face_detector属性(当然愿意可能是我按照文章的操作过程中忽略了几个报错信息) 后来也在网上找了很多文章,资料学习,要么是资料讲的不够仔细 也不够全面,导致问题一直没解决,后

  • python3.7添加dlib模块的方法

    1.下载dlib安装包 安装dlib真是费劲,dlib下载地址:http://dlib.net/files/ 我下载的是dlib-19.14.zip,然后解压安装dlib 在安装dlib前需要安装Boost和Cmake,dlib19之后你需要安装vs2015以上的IDE,本人是安装的vs2017,(建议先安装好VS之后再安装Cmake和 boost) 2.安装Cmake 官网下载安装包:https://cmake.org/download/ 本人选择的是 安装包直接安装就行,注意安装时选择配置环

  • win10 + anaconda3 + python3.6 安装tensorflow + keras的步骤详解

    初入深度学习,就遇到了困难,一直安装不了tensorflow和keras库!!!真是让人着急!!!在经过无数次尝试,看了无数篇博客之后,终于安装上了.下面是具体的安装步骤. 首先,创建一个新的环境,这个环境适合python3.5使用: conda create -n py35 python=3.5 anaconda 如果在创建过程中出现如下错误 RemoveError: 'setuptools' is a dependency of conda and cannot be removed fro

  • Python3离线安装Requests模块问题

    最近运维上需要在测试环境调用http的post请求,实现自动化日切,我看了下我会的编程,也就python能符合我的要求,且简单好操作.但是在实际操作过程遇到了一些问题,其中最大的就是测试环境的机器是外网隔离的,没法连外网进行直接安装部分模块,通过搜索和实践之后,简单说下我的经验. 机器环境 操作系统:Windows Server 2012 x64 python3安装 从 [官网] 下载最新的适合windows 的安装包. 下载下来的python-3.7.4-amd64.exe,直接拷贝到测试环境

  • win10下Python3.6安装、配置以及pip安装包教程

    0.目录 1.前言 2.安装python 3.使用pip下载.安装包 3.1 安装Scrapy 3.2 安装PyQt 3.3 同时安装多个包 3.4 pip的常用命令 1.前言 之前在电脑上安装了python3.6.2(目前是最新版),可以看到,是2017-07-17才出的.因此,我发现有三个重要的包:Scrapy.PyQt和TensorFlow都还没有适配python3.6.2版本.无奈之下,只能卸载python3.6.2,安装稍微老一点的python3.6.1.另附Windows下pytho

  • WIN10环境 Maven的安装与配置详细教程

    WIN10环境 Maven的安装与配置,步骤如下所示: 第一步:安装JDK并配置环境变量     注意:全部配置到系统变量或者用户变量!! cmd输入java -version验证是否安装: 第二步:安装Maven 下载地址: http://maven.apache.org/download.cgi 下载好之后,解压并选择存放路径: 第三步:Maven环境变量配置 首先打开我的电脑->属性->高级系统设置. 新建系统变量:MAVEN_HOME,复制Maven的路径: 在系统变量:Path中复制

  • Windows下Python3.6安装第三方模块的方法

    一. 官网下载安装包:  官网网址:https://www.python.org/ 我下载的是3.6.3版本,如下图: 二. 安装安装包,  1. 直接双击运行  2. 选择Customize installation,一定要勾选Add_Python 3.6 to PATH,防止手工添加环境变量 3.选择安装的属性,Documentation.pip.tcl/tk and IDLE 必须安装,tcl/tk and IDLE是Python环境的开发环境窗口,pip用来安装numpy等package

  • 详解Python3.6安装psutil模块和功能简介

    一.psutil模块 1. psutil是一个跨平台库,能够轻松实现获取系统运行的进程和系统利用率(包括CPU.内存.磁盘.网络等)信息.它主要应用于系统监控,分析和限制系统资源及进程的管理.它实现了同等命令行工具提供的功能,如ps.top.lsof.netstat.ifconfig.who.df.kill.free.nice.ionice.iostat.iotop.uptime.pidof.tty.taskset.pmap等.目前支持32位和64位的Linux.Windows.OS X.Fre

  • win10环境PHP 7 安装配置【教程】

    PHP 7出来好一段时间了,前些日子工作比较忙,没时间研究,现在有点时间了,公司里生产环境不能随便升级,家里自己的电脑还是可以装一下看看效果的. 下面简单说明一下PHP 7 + Apache 2.4的安装. Apache 2.4 安装配置 安装 Apache 2.4,在官方网站上没有Windows下的编译版本,需要到http://httpd.apache.org/docs/2.4/platform/windows.html找到提供Windows编译版本下载的镜像网站,我用的是:http://ww

  • TensorFlow的环境配置与安装教程详解(win10+GeForce GTX1060+CUDA 9.0+cuDNN7.3+tensorflow-gpu 1.12.0+python3.5.5)

    记录一下安装win10+GeForce GTX1060+CUDA 9.0+cuDNN7.3+tensorflow-gpu 1.12.0+python3.5.5 之前已经安装过pycharm.Anaconda以及VS2013,因此,安装记录从此后开始 总体步骤大致如下: 1.确认自己电脑显卡型号是否支持CUDA(此处有坑) 此处有坑!不要管NVIDIA控制面板组件中显示的是CUDA9.2.148. 你下载的CUDA不一定需要匹配,尤其是CUDA9.2,最好使用CUDA9.0,我就在此坑摔的比较惨.

随机推荐