• 全面横扫:dlib Python API在Linux和Windows的配置方案


    前言

    在计算机视觉和人工智能领域,dlib是一个备受推崇的工具库。它为开发者提供了强大的图像处理、机器学习和深度学习功能。在计算机视觉项目中,配置dlib Python API是一个重要的初始步骤。本文将引导读者详细了解在Linux和Windows系统上安装和配置dlib Python API的过程。

    在Linux和Windows系统上配置dlib Python API

    dlib简介

    dlib是一个C++编写的跨平台机器学习工具库,它广泛用于图像处理、人脸识别、物体检测等任务。dlib的Python接口使得开发者可以在Python环境中轻松使用其强大功能。它不仅在性能上表现出色,而且还提供了许多预训练模型和实用工具,使其成为计算机视觉项目的首选之一。

    为什么选择dlib

    在选择计算机视觉和人工智能工具库时,开发者通常会考虑性能、稳定性和功能丰富程度。以下是选择dlib的一些理由:

    • 强大的功能:dlib提供了丰富的图像处理、特征检测和机器学习工具,可以应用于多种应用领域。

    • 跨平台支持:dlib可以在Linux和Windows等多个操作系统上运行,确保了项目的可移植性。

    • 开源社区支持:dlib拥有庞大的开源社区,意味着有大量的文档和示例代码可供参考。

    • 性能卓越:dlib经过优化,具有出色的性能,适用于高效的实时应用。

    • dlib的优势

      • 代码质量高,Documentation完善
      • 包含大量预训练模型,使模型直接可用
      • 支持C++和Python开发
      • 兼容Windows和Linux系统
    • dlib的Python API
      dlib为Python提供了API接口,可以在Python程序中调用dlib的功能和模型。dlib的Python API包含了人脸检测、面部 landmark 检测、人脸识别等功能。

    dlib官网及下载源

    官方GitHub连接
    dlib
    dlib-models
    如果你能通过pip安装dlib,也许你不会点开这篇文章

    pip install dilb
    
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    我们往往会遇到各种报错,你可以在以下两个网站下载你需要的版本进行下载

    豆瓣pypi源
    在这里插入图片描述

    dlib官网源
    在这里插入图片描述
    常用dat
    shape_predictor_68_face_landmarks.dat
    来源于davisking/dlib-models
    你也可以在上面的dlib官网源找到他

    运行环境配置

    运行环境配置及打包方式基于
    半自动化使用.bat手动打包迁移python项目

    • Python 3.8
    • dlib

    什么是Python虚拟环境
    Python虚拟环境可以为一个应用创建一个独立的Python运行环境,包含独立的Python解释器、库和脚本。
    为何需要虚拟环境

    • 隔离应用程序所需要的库,避免版本冲突
    • 可以安装不同版本的库到不同虚拟环境
    • 可以复用虚拟环境,提高开发效率

    创建和管理虚拟环境的常用工具

    • virtualenv:Python标准库中的虚拟环境工具
    • conda:Anaconda发行版提供的虚拟环境管理工具
    • pipenv:依赖管理和虚拟环境管理工具

    使用虚拟环境的基本步骤

    • 创建虚拟环境
    • 激活虚拟环境
    • 在虚拟环境中安装需要的库
    • 在虚拟环境中运行Python应用程序
    • 停用或删除不需要的虚拟环境

    使用虚拟环境可以避免在配置dlib时遇到依赖库版本冲突等问题。

    Windows

    豆瓣pypi源只有py36以及之前版本的dlib,目前Windows上没有特别好的解决方法,我们必须下载到对应python版本的dlib.whl
    你可以关注我然后回复我dlib获取

    dlib
    
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    我搜集了python3.7-3.9各种版本的dlib安装

    dlib-19.17.99-cp37-cp37m-win_amd64.whl
    dlib-19.24.2-cp37-cp37m-win_amd64.whl
    dlib-19.19.0-cp38-cp38-win_amd64.whl
    dlib-19.21.99-cp38-cp38-win_amd64.whl
    dlib-19.22.99-cp39-cp39-win_amd64.whl
    
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    这里我们使用dlib-19.19.0-cp38-cp38-win_amd64.whl测试

    rem 创建虚拟环境 
    python -m venv venv
    call venv\Scripts\activate.bat
    python -m pip install -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ --upgrade pip setuptools
    pip install dlib-19.19.0-cp38-cp38-win_amd64.whl
    
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    在这里插入图片描述

    我还要用到opencv,torch等库

    pip install -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ opencv-python==4.5.3.56
    pip install torch==1.7.1+cu110 torchvision==0.8.2+cu110 torchaudio==0.7.2 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
    
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    Linux

    Linux配置较简单,这里我们同样通过创建虚拟环境实现一个干净的新环境进行测试

    python -m venv venv 
    source venv/bin/activate
    python -m pip install -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ --upgrade pip setuptools
    pip download dlib==19.19.0
    pip install dlib-19.19.0.tar.gz
    
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    你可以选择在
    dlib官网源
    直接下载得到例如dlib-19.19.0.tar.gz或其他版本的dlib然后

    pip install dlib-19.19.0.tar.gz
    
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    你也可以

    pip download dlib==19.19.0
    pip install dlib-19.19.0.tar.gz
    
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    即可安装成功

    在这里插入图片描述

    总结

    通过本文的指导,读者将能够轻松地在Linux和Windows系统上配置dlib Python API,为他们的计算机视觉和人工智能项目提供强大的支持。在配置过程中,注意选择适合自己Python版本的dlib安装包,并遵循所提供的步骤,即可顺利完成配置。希望本文能够帮助读者节省时间和精力,让你更专注于项目的开发和研究工作。

    下一步计划

    在下一篇文章中,我们将探究如何结合dlib、OpenCV和Torch实现活体检测,并解决在使用虚拟机摄像头时可能遇到的问题。敬请期待

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  • 原文地址:https://blog.csdn.net/qq_42531954/article/details/133396040