无论windows,linux 所有的库 ,dlib,opencv 通过cmake-gui 设置好静态库, 动态库,和其他各个选项 Tips: cmake 优先级用cmake-gui,因为命令太多,容易敲错!!!!! cmake 默认是制作动态库.so, 若需要制作静态库 1.BUILD_SHARED_LIBS 设置为OFF cmake-gui 选择: BUILD => BUILD_SHARED_LIBS 默认是勾选就是动态库(.dll/.so):不勾选就是静态库 (.lib/ .a), 还可以

之前写过python dlib依赖的安装,安装过程还算比较复杂,还需要安装boost.Python依赖等,但是如果纯粹的编译C++的dlib库,则要简单得多,基本上不需要其他外部的依赖,这里简单叙述一下过程,下载地址以及包和之前一样. 1). 释放源码包并建立编译目录 tar -jxvf dlib-19.7.tar.bz2 cd dlib-19.7/dlib mkdir build cd build/ 这里进入dlib目录或者直接进入解压后的目录都是可以的,在上层目录同样也是转向dlib目录处理

安装libboost 按照dlib的说明安装始终不成功,参考machine learning is fun作者的指导installing_dlib_on_macos_for_python.md,需要首先安装boost库,如下: sudo apt-get install libboost-all-dev 从github克隆库: git clone https://github.com/davisking/dlib.git build cd dlib mkdir build; cd build; c

前言 最近项目涉及到关于face alignment的实现,了解到目前主要的算法有ERT.SDM.LBF等,其中由于dlib开源库实现了ERT算法,效果也很不错,故开始研究dlib的使用.而使用的第一步是dlib的安装与编译,本文针对这一内容展开.网上有很多资料,不过也遇到了很多问题,走了一些弯路,故记录下来. 系统环境 1.系统:win7_x64: 2.VS版本:VS2013: 3.dlib版本:19.1: 实现步骤 1.使用dlib的注意事项: 2.dlib的下载与安装: 3.基于CMake

方法一(简单) 矩池云上的k80因为内存问题,请用其他版本的GPU去进行编译,保存环境后再在k80上用. 准备工作 下载dlib的源文件 进入python的官网,点击PyPi选项,搜索dilb,再点击release,便可以下载dlib的任何版本的源文件. 下载网站:https://pypi.org/project/dlib/#history 下载后上传到矩池云的网盘,可以查看矩池云怎么上传文件夹? 切换源 sh /public/script/switch_apt_source.sh 安装依赖 a

源地址:http://www.learnopencv.com/facial-landmark-detection/#comment-2471797375 OCTOBER 18, 2015 BY SATYA MALLICK 51 COMMENTS Facial landmark detection using Dlib (left) and CLM-framework (right). Who sees the human face correctly: the photographer, the

一.安装开发环境 1.安装dlib和相关Python依赖 先下载dlib源码: git clone https://github.com/davisking/dlib.git 编译dlib源码:(可以先安装cmake.make模块) cd dlib mkdir build cd build cmake .. cmake --build .(这里有个小点) 安装该扩展工具 cd .. python3 setup.py install 有successful的字样出现,说明安装成功! 2.接着安装f

Face Recognition是一个基于Python的人脸识别库,在github上地址如下:https://github.com/ageitgey/face_recognition. 看着挺好玩,本文将使用Ubuntu16.04(WIN10+VMWare Workstation 12虚拟机)进行试用. 主要根据github上的文档进行,并对其中的填坑过程进行记录. 先clone到本地: git clone https://github.com/ageitgey/face_recognition

最近接了个人脸识别相关的项目,是基于某个非常简单易懂的人脸识别 API:face_recognition 做的.这个库接口非常傻瓜,很适合新手上手,而且可以研究其源码来学习 dlib 这个拥有更加灵活.强大的人脸识别功能的库.本文介绍了该 API 的环境配置和一个简单例程. 从源代码编译安装 Cmake 准备工作 访问 Cmake官网下载页面,下载最新的发布版本. 例如,当前最新版本为 cmake-3.14.1,则我们可以直接下载.解压或用命令行: wget https://github.com

face_recognition是一个强大.简单.易上手的人脸识别开源项目,并且配备了完整的开发文档和应用案例,特别是兼容树莓派系统.此项目是世界上最简洁的人脸识别库,你可以使用Python和命令行工具提取.识别.操作人脸. 本项目的人脸识别是基于业内领先的C++开源库 dlib中的深度学习模型,用Labeled Faces in the Wild人脸数据集进行测试,有高达99.38%的准确率.但对小孩和亚洲人脸的识别准确率尚待提升. 开源地址:https://github.com/ageitg

https://travis-ci.org/tzutalin/dlib-android https://github.com/tzutalin/dlib-android-app https://github.com/tzutalin/dlib-android 安卓之Android.mk多文件以及动态库编译 https://www.cnblogs.com/ywjfx/p/10004564.html 终极Android.mk模板,遍历头文件和源文件目录 https://blog.csdn.net/a

python人脸识别库Face_Recognition-实操篇 @WP20190307 ================================目 录================================= 一.编译dlib库 二.编译face_recognition环境 三.使用opencv遇到的问题   ================================正 文================================= 基础认识: (1)Dlib是一个使

最近用到Dlib库,需要先编译. 本文利用 cmake + Sublime Text 2 + MinGW实现编译. 1. 下载dlib源码[dlib18.17]http://pan.baidu.com/s/1gey9Wd1 2. 下载安装Sublime text2 for windows  http://www.sublimetext.com/ 可选装绿色版. 3. 下载安装MinGW 与 系统变量设置 http://sourceforge.net/projects/mingw/ 本文使用的C/

一.git下载:https://github.com/davisking/dlib 官网:http://dlib.net/ 二.vs中编译成静态库 1.在vs2015中创建静态库工程(vs2015以上的c++版本才支持) 2.在源文件中添加dlib\dlib\all\source.cpp,不用移动,直接添加git下的即可 3.直接编译,会生成xxx.lib静态库,添加到自己的工程就可以了.

Mingw编译DLib 因为机器上安装了qt-opensource-windows-x86-mingw530-5.8.0,所以准备使用其自带的mingw530来编译DLib使用. 因为DLib使用CMake的构建脚本,所以还请先安装好CMake. cmake的下载地址如下https://cmake.org/files/v3.7/cmake-3.7.2-win64-x64.msi 编译出的文件在这里https://share.weiyun.com/1e6d7dc98bc8a9fa2922f99ee

Dlib是一个C++库,包含了许多机器学习算法.它是跨平台的,可以应用在Windows.Linux.Mac.embedded devices.mobile phones等.它的License是Boost Software License 1.0,可以商用.Dlib的主要特点可以参考官方网站:http://dlib.net/ 下面说一下在window7 vs2013上的编译过程: 有两种方法,一种方法是通过CMake:一种是通过自己创建一个空的控制台工程,来生成Dlib静态库. 这里说一下通过空的

VS2015 dlib编译 x64 Release >------ 已启动生成: 项目: ZERO_CHECK, 配置: Release x64 ------ > Checking Build System > CMake does not need to re-run because E:/dlib/dlib_build/CMakeFiles/generate.stamp is up-to-date. > CMake does not need to re-run because

VS2015 dlib编译 x64 Debug >------ 已启动生成: 项目: ZERO_CHECK, 配置: Debug x64 ------ > Checking Build System > CMake does not need to re-run because E:/dlib/dlib_build/CMakeFiles/generate.stamp is up-to-date. > CMake does not need to re-run because E:/

The compile script is: mkdir build cd build cmake ../../tools/python -DUSE_SSE2_INSTRUCTIONS=ON cmake --build . --config Release --target install cd .. You forgot the -D. So you have to say, cmake -DUSE_SSE2_INSTRUCTIONS=ON(-DUSE_SSE2_INSTRUCTIONS=0)

安装与编译Dlib(以Ubuntu16.04+Python3.6+pip为例) Step1:下载Ubuntu (or Linux)系统支持库=>Install OS libraries -dev libboost-python-dev Step 2:安装与Python版本一致的相关库=>Install Python libraries -dev python3-pip (注意:这里的python3.6-dev对应的是Python3.6这个版本) Step3:编译并安装Dlib=>Comp