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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 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函数实现人脸检测可视化 1、hog提取特征的函数 2...

    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函数实现人脸检测可视化

    1、hog提取特征的函数

    2、CNN提取特征的函数

     


     

    dlib库的简介

        一个机器学习的开源库,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。

    Dlib是一个使用现代C++技术编写的跨平台的通用库,遵守Boost Software licence. 主要特点如下: 

    • 完善的文档:每个类每个函数都有详细的文档,并且提供了大量的示例代码,如果你发现文档描述不清晰或者没有文档,告诉作者,作者会立刻添加。 
    • 可移植代码:代码符合ISO C++标准,不需要第三方库支持,支持win32、Linux、Mac OS X、Solaris、HPUX、BSDs 和 POSIX 系统 
    • 线程支持:提供简单的可移植的线程API 
    • 网络支持:提供简单的可移植的Socket API和一个简单的Http服务器 
    • 图形用户界面:提供线程安全的GUI API 
    • 数值算法:矩阵、大整数、随机数运算等 
    • 机器学习算法:
    • 图形模型算法: 
    • 图像处理:支持读写Windows BMP文件,不同类型色彩转换 
    • 数据压缩和完整性算法:CRC32、Md5、不同形式的PPM算法 
    • 测试:线程安全的日志类和模块化的单元测试框架以及各种测试assert支持
    • 一般工具:XML解析、内存管理、类型安全的big/little endian转换、序列化支持和容器类
       


    dlib pypi
    dlib库
    dlib c++ library

     

     

    dlib库的安装

    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cmake、Boost环境的计算机使用

    T2方法:conda install -c menpo dlib=18.18

    此方法适合那些已经安装好conda库的环境的计算机使用,conda库的安装本博客有详细攻略,请自行翻看。

    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-19.3.1-cp35-cp35m-win_amd64.whl

    哈哈,大功告成!如有资料或问题需求,请留言!

     

     

    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

     

    1、hog提取特征的函数

    dlib.get_frontal_face_detector()    #人脸特征提取器,该函数是在C++里面定义的

    help(dlib.get_frontal_face_detector())
    Help on fhog_object_detector in module dlib.dlib object:
    
    class fhog_object_detector(Boost.Python.instance)
     |  This object represents a sliding window histogram-of-oriented-gradients based object detector.
     |
     |  Method resolution order:
     |      fhog_object_detector
     |      Boost.Python.instance
     |      builtins.object
     |
     |  Methods defined here:
     |
     |  __call__(...)
     |      __call__( (fhog_object_detector)arg1, (object)image [, (int)upsample_num_times=0]) -> rectangles :
     |          requires
     |              - image is a numpy ndarray containing either an 8bit grayscale or RGB
     |                image.
     |              - upsample_num_times >= 0
     |          ensures
     |              - This function runs the object detector on the input image and returns
     |                a list of detections.
     |              - Upsamples the image upsample_num_times before running the basic
     |                detector.
     |
     |  __getstate__(...)
     |      __getstate__( (fhog_object_detector)arg1) -> tuple
     |
     |  __init__(...)
     |      __init__( (object)arg1) -> None
     |
     |      __init__( (object)arg1, (str)arg2) -> object :
     |          Loads an object detector from a file that contains the output of the
     |          train_simple_object_detector() routine or a serialized C++ object of type
     |          object_detector<scan_fhog_pyramid<pyramid_down<6>>>.
     |
     |  __reduce__ = <unnamed Boost.Python function>(...)
     |
     |  __setstate__(...)
     |      __setstate__( (fhog_object_detector)arg1, (tuple)arg2) -> None
     |
     |  run(...)
     |      run( (fhog_object_detector)arg1, (object)image [, (int)upsample_num_times=0 [, (float)adjust_threshold=0.0]]) -> tuple :
     |          requires
     |              - image is a numpy ndarray containing either an 8bit grayscale or RGB
     |                image.
     |              - upsample_num_times >= 0
     |          ensures
     |              - This function runs the object detector on the input image and returns
     |                a tuple of (list of detections, list of scores, list of weight_indices).
     |              - Upsamples the image upsample_num_times before running the basic
     |                detector.
     |
     |  save(...)
     |      save( (fhog_object_detector)arg1, (str)detector_output_filename) -> None :
     |          Save a simple_object_detector to the provided path.
     |
     |  ----------------------------------------------------------------------
     |  Static methods defined here:
     |
     |  run_multiple(...)
     |      run_multiple( (list)detectors, (object)image [, (int)upsample_num_times=0 [, (float)adjust_threshold=0.0]]) -> tuple :
     |          requires
     |              - detectors is a list of detectors.
     |              - image is a numpy ndarray containing either an 8bit grayscale or RGB
     |                image.
     |              - upsample_num_times >= 0
     |          ensures
     |              - This function runs the list of object detectors at once on the input image and returns
     |                a tuple of (list of detections, list of scores, list of weight_indices).
     |              - Upsamples the image upsample_num_times before running the basic
     |                detector.
     |
     |  ----------------------------------------------------------------------
     |  Data and other attributes defined here:
     |
     |  __instance_size__ = 160
     |
     |  __safe_for_unpickling__ = True
     |
     |  ----------------------------------------------------------------------
     |  Methods inherited from Boost.Python.instance:
     |
     |  __new__(*args, **kwargs) from Boost.Python.class
     |      Create and return a new object.  See help(type) for accurate signature.
     |
     |  ----------------------------------------------------------------------
     |  Data descriptors inherited from Boost.Python.instance:
     |
     |  __dict__
     |
     |  __weakref__

    2、CNN提取特征的函数

    cnn_face_detector = dlib.cnn_face_detection_model_v1(cnn_face_detection_model)

    help(dlib.cnn_face_detection_model_v1)
    Help on class cnn_face_detection_model_v1 in module dlib.dlib:
    
    class cnn_face_detection_model_v1(Boost.Python.instance)
     |  This object detects human faces in an image.  The constructor loads the face detection model from a file. You can download a pre-trained model from http://dlib.net/files/mmod_human_face_detector.dat.bz2.
     |
     |  Method resolution order:
     |      cnn_face_detection_model_v1
     |      Boost.Python.instance
     |      builtins.object
     |
     |  Methods defined here:
     |
     |  __call__(...)
     |      __call__( (cnn_face_detection_model_v1)arg1, (object)img [, (int)upsample_num_times=0]) -> mmod_rectangles :
     |          Find faces in an image using a deep learning model.
     |                    - Upsamples the image upsample_num_times before running the face
     |                      detector.
     |
     |      __call__( (cnn_face_detection_model_v1)arg1, (list)imgs [, (int)upsample_num_times=0 [, (int)batch_size=128]]) -> mmod_rectangless :
     |          takes a list of images as input returning a 2d list of mmod rectangles
     |
     |  __init__(...)
     |      __init__( (object)arg1, (str)arg2) -> None
     |
     |  __reduce__ = <unnamed Boost.Python function>(...)
     |
     |  ----------------------------------------------------------------------
     |  Data and other attributes defined here:
     |
     |  __instance_size__ = 984
     |
     |  ----------------------------------------------------------------------
     |  Methods inherited from Boost.Python.instance:
     |
     |  __new__(*args, **kwargs) from Boost.Python.class
     |      Create and return a new object.  See help(type) for accurate signature.
     |
     |  ----------------------------------------------------------------------
     |  Data descriptors inherited from Boost.Python.instance:
     |
     |  __dict__
     |
     |  __weakref__

     

    inline frontal_face_detector get_frontal_face_detector()
     


     

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  • Dlib库

    千次阅读 2019-03-26 20:10:27
    Dlib是开源的、免费的;官网和git地址:#官网http://dlib.net/#githubhttps://github.com/davisking/dlib

    Dlib是开源的、免费的;官网和git地址:#官网http://dlib.net/#githubhttps://github.com/davisking/dlib

    展开全文
  • 人脸库dlib安装

    2019-10-22 22:04:25
    yum install gcc gcc-c++ cmake pip3 install dlib -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/

     

    yum install gcc gcc-c++ cmake
     pip3 install  dlib -i  https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ 
     

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  • dlib库安装

    2018-11-22 23:47:13
    到python https://pypi.python.org/pypi 搜索dlib文件并下载到本地,我下载的为dlib-19.8.1-cp36-cp36m-win_amd64.whl。到cmd切换到该文件所在的目录,执行命令 pip install dlib-xxx.whl 即可。(dlib-xxx.whl...
  • dlib库文件

    2018-07-31 11:53:45
    dlib库文件 dlib-19.7.0-cp36-cp36m-win_amd64.rar
  • Dlib通用

    2014-01-07 00:04:47
    Dlib是一个使用现代C++技术编写的跨平台的通用,遵守Boost Software licence. 主要特点如下: 1.完善的文档:每个类每个函数都有详细的文档,并且提供了大量的示例代码,如果你发现文档描述不清晰或者没有文档,...
  • 这是用CMake编译好的dlib库,用到Visual Studio2017里,,配置一下,可以直接用。搜到这个资源的你,相信你知道dlib是用来干嘛的。以上。
  • Dlib Windows下安装Dlib库

    2020-03-17 00:19:23
    Dlib

    Microsoft Visual Studio:https://visualstudio.microsoft.com/zh-hans/downloads/
    CMake:https://cmake.org/download/
    Dlib:https://github.com/davisking/dlib

    Dlib is a modern C++ toolkit containing machine learning algorithms and tools for creating complex software in C++ to solve real world problems. See http://dlib.net for the main project documentation and API reference.
    Dlib是一个现代的C ++工具箱,其中包含机器学习算法和工具,这些工具和工具可以用C ++创建复杂的软件来解决实际问题。 有关主要项目文档和API参考,请参见http://dlib.net


    一、C/C++编译环境

    Microsoft Visual Studio下载页面,可以通过安装完整版的Visual Studio,或者安装生成工具,安装过程中选择C++生成工具。
    没有安装的话会出现以下错误:

    windows CMake Error: CMAKE_C_COMPILER not set, after EnableLanguage
    windows CMake Error: CMAKE_CXX_COMPILER not set, after EnableLanguage
    

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    二、安装CMake

    CMake官网下载CMake并安装,也可以通过pip install cmake安装(很慢)。
    没有安装的话会提示缺少CMake。
    在这里插入图片描述

    三、安装Dlib

    按照Dlib Github上的README安装就可以。
    下载,解压,cd dlib-mastermkdir buildcd buildcmake ..cmake --build .cd ..python setup.py install
    在这里插入图片描述

    展开全文
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  • 人脸 dlib-19.7

    2017-12-05 14:27:35
    官网上下载的dlib-19.7,关于人脸信息或者人脸特征点识别。
  • dlib人脸识别

    2019-03-27 14:18:05
    文章目录dlib的安装(windows)dlib人脸识别例子参考链接 dlib的安装(windows) 安装cmake,在官网下载最新的zar,然后解压,添加环境变量,即可。 安装dlib,pip install dlib 注意:要先安装好anaconda 和 VS2017 ...
  • 人脸识别开源库dlib

    2018-09-30 23:53:44
    人脸识别开源神,适用于Ubuntu系统,亲测可用。。。。。
  • Dlib库19.0.zip

    2017-10-18 13:45:34
    传承开源思想。需要的留邮箱。免费发给你们。为什么要收资源分 。我不懂。.。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。
  • dlib库是一个非常强大的开源库,有详细的说明文档和c++代码,也提供了一些和python的接口,但是安装和配置的过程略有些麻烦,网上有一些相关教程,但是大都零零星星不全面。笔者亲自把所有的坑都踩了一遍,整理出了...
  • 树莓派搭建Dlib库

    千次阅读 2017-11-17 10:37:03
    但是在树莓派上安装Dlib库经常会报错,因为在编译Dlib库的时候需要的内存过大,会导致系统杀死进程。树莓派3只有1GB的RAM。这个1GB的RAM负责所有的系统操作,显示GUI /桌面以及处理我们的编译。因
  • python安装dlib库

    千次阅读 2019-02-25 23:53:15
    先看下安装成功的图吧  0.安装最新的pip  python -m pip install --upgrade pip 1.安装anaconda 清华镜像站可以很快下载  https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/ ...pip install boos...
  • 在项目中同时导入Dlib库和OpenCV库

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