在计算机视觉和机器学习方向有一个特别好用但是比较低调的库,也就是dlib,与opencv相比其包含了很多最新的算法,尤其是深度学习方面的,因此很有必要学习一下.恰好最近换了一台笔记本,内含一块GTX1060的显卡,可以用来更快地跑深度学习算法.以前用公司HP的工作站配置过dlib,GPU是Quadro K420,用dlib自带的人脸识别算法(ResNet)测试过,相比较1060的速度确实要快上很多.dlib.cuda和cudnn的版本经常会更新,每次重新配置环境会遇到一些问题,在这里记下来吧.

Python安装第三方库文件一般使用pip. 1.pip的安装 (1)下载pip 进入https://pypi.python.org/pypi/pip#downloads

Cython_bbox FairMOT | win10下cython-bbox安装的心酸之路_是阳阳呀的博客-CSDN博客 swig 安装polyiou.py https://blog.csdn.net/qq_34575070/article/details/111554750 swig 编译其他c文件到python文件 torch找不到对应包 pip install torch==1.6.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.ht

解决方法: pip2.7, you can at first curl https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py -o get-pip.py then python2.7 get-pip.py --force-reinstall to reinstall pip. 注意使用sudo

import sys, os sys.path.append('F:\ml\DL\source-code') #导入此路径中 from dataset.mnist import load_mnist from PIL import Image import numpy as np (x_train, t_train), (x_test, t_test) = load_mnist(flatten = True, normalize = False, one_hot_label = False) #

最近工作需要,用Cython写了*.pyx扩展,并将其编译成C文件,最后转换为so扩展,供python引用使用 distutils 编译,建立一个setup.py 的脚本from distutils.core import setupfrom distutils.extension import Extensionfrom Cython.Distutils import build_extsetup(name = 'cython_build_test’, cmdclass = {'build_e

python是一门胶水语言,可以调用C++编译好的dll库 python调用opencv-imggui.dll文件 https://www.cnblogs.com/zhangxian/articles/4586768.html scikit-learn:https://www.cnblogs.com/-Sai-/p/6672813.html    https://scikit-learn.org/stable/ MNIST数据集:http://yann.lecun.com/exdb/mnist/

python机器学习模块安装 我的博客:http://www.cnblogs.com/wglIT/p/7525046.html 环境:SUSE Linux Enterprise 11 sp4  离线安装 说明:在安装dlib时依赖的基础 环境较多,先升级gcc,以适应c++ 11的使用:需要用到cmake编译工具,boost这个c++库,BLAS.python升级到2.7以上版本. #########################################################

deepface是一个Python轻量级人脸识别和人脸属性分析(年龄.性别.情感和种族)框架,提供非常简单的接口就可以实现各种人脸识别算法的应用.deepface官方仓库为deepface.deepface提供了多种模型,模型下载地址为deepface_models. 安装方式: pip install deepface -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple deepface主要提供以下人脸识别算法,具体对应接口为: DeepFace.verif

使用boost.python封装C++库 C++以高性能著称,但是编写较为复杂．而简洁是Python的强项．如果能珠联璧合,就能发挥两家之长．本文尝试用boost库的python模块封装C++ 前期准备 需要安装Python和boost库,特别注意的是,在安装boost时,要指明with-python的版本 sudo apt install python3-dev build-essential git clone https://github.com/boostorg/boost.git cd

一.使用XPath XPath ,全称XML Path Language,即XML路径语言,它是一门在XML文档中查找信息的语言.它最初是用来搜寻XML文档的,但是它同样适用于HTML文档的搜索. 所以在爬虫时,我们完全可以使用XPath来做相应的信息提取.本次随笔中,我们就介绍XPath的基本用法. 1.XPath概览 XPath的选择功能十分强大,它提供了非常简洁明了的路径选择表达式.另外,它还提供了超过100个内建函数,用于字符串.数值.时间的匹配以及节点.序列的处理等.几乎所有我们想要定

参考或引用网址: 快速精准的人头检测,代码已开源http://url.cn/5e3qQPN http://www.jianshu.com/p/701e8dea887e 官网文档 GitHub地址 1.下载安装X11 地址:X11  (https://www.xquartz.org/) 介绍:https://support.apple.com/en-us/HT201341 2.通过brew安装cmake brew install cmake 3.创建xcode静态库生成项目操作 a.将项目dlib

原文地址https://blog.csdn.net/love666666shen/article/details/77512353 参考文章https://cuiqingcai.com/1319.html Beautiful Soup中文手册https://www.crummy.com/software/BeautifulSoup/bs3/documentation.zh.html 1. Beautiful Soup 简介 简单来说,Beautiful Soup是python的一个库,最主要的功

第一部分 Python基础篇(80题) 为什么学习Python? 语言本身简洁,优美,功能超级强大,跨平台,从桌面应用,web开发,自动化测试运维,爬虫,人工智能,大数据处理都能做 Python和Java.PHP.C.C#.C++等其他语言的对比? C语言由于其底层操作特性和历史的积累,在嵌入式领域是当之无愧的王者 .               PHP跨平台,性能优越,跟Linux/Unix结合比跟Windows结合性能强45%,开发成本低,PHP 5已经有成熟的面向对象体系,适合开发大型项目

Python标准库与第三方库详解(转载) 转载地址: http://www.codeweblog.com/python%e6%a0%87%e5%87%86%e5%ba%93%e4%b8%8e%e7%ac%ac%e4%b8%89%e6%96%b9%e5%ba%93%e8%af%a6%e8%a7%a3/ 这篇文章主要介绍了Python标准库与第三方库,需要的朋友可以参考下 本文详细罗列并说明了Python的标准库与第三方库如下,供对此有需要的朋友进行参考: Tkinter———— Python默认的

Python常用的库简单介绍一下fuzzywuzzy ,字符串模糊匹配. esmre ,正则表达式的加速器. colorama 主要用来给文本添加各种颜色,并且非常简单易用. Prettytable 主要用于在终端或浏览器端构建格式化的输出. difflib ,[Python]标准库,计算文本差异 . Levenshtein ,快速计算字符串相似度. Chardet 字符编码探测器,可以自动检测文本.网页.xml的编码. shortuuid ,一组简洁URL/UUID函数库. ftfy ,Uni

读者您好.今天我将介绍20个属于我常用工具的Python库,我相信你看完之后也会觉得离不开它们.他们是: Requests.Kenneth Reitz写的最富盛名的http库.每个Python程序员都应该有它. Scrapy.如果你从事爬虫相关的工作,那么这个库也是必不可少的.用过它之后你就不会再想用别的同类库了. wxPython.Python的一个GUI(图形用户界面)工具.我主要用它替代tkinter.你一定会爱上它的. Pillow.它是PIL(Python图形库)的一个友好分支.对于用

Python科学计算库Numpy NumPy(Numerical Python) 是 Python 语言的一个扩展程序库,支持大量的维度数组与矩阵运算,此外也针对数组运算提供大量的数学函数库. 1.简介 Numpy是常用的科学计算库. NumPy 最重要的一个特点是其 N 维数组对象 ndarray,它是一系列同类型数据的集合,以 0 下标为开始进行集合中元素的索引. ndarray 对象是用于存放同类型元素的多维数组. 使用array函数可以创建ndarray对象. numpy.array(o

一.前言: 网上关于python的交叉编译的文章很多,但是关于python第三库的交叉编译的文章就比较少了,而且很多标题是第三方库的交叉编译,但是实际上用到的都是不需要交叉编译就能用的库,可参考性不强,最近关于python及其第三方库的交叉编译也踩了不少坑,记录一下! 二.交叉编译介绍: 1.什么是交叉编译:在一个平台上生成另一个平台上的可执行代码. 2.为什么要交叉编译:在进行嵌入式系统的开发时,运行程序的目标平台通常具有有限的存储空间和运算能力,比如常见的ARM 平台,其一般的静态存储空间比

VidGear是一个高性能的Python视频处理库,它在预载多个专业视频图像处理库的基础上,如OpenCV.FFmpeg.ZeroMQ.picamera.starlette.yt_dlp.pyscreenshot.aiortc和Python mss等,提供了一个易于使用.高度可扩展.彻底优化的多线程且异步的API框架.VidGear主要关注简单性,让软件开发人员只需几行代码即可轻松集成和执行复杂的视频处理任务,同时提供稳健的错误处理和实时处理性能. 以下功能框图清楚地描述了 VidGear AP

Python人脸识别库face_recognition使用教程 face_recognition号称是世界上最简单的开源人脸识别库,可以通过Python或命令行识别和操作人脸.face_recognition提供了十分完整的技术文档和应用实例,人脸识别初学者建议研究该库上手.face_recognition的官方代码仓库为:face_recognition.face_recognition也有自己的官方中文文档,该文档详情见:face_recognition中文使用说明. 本文所有的代码和大部分