python.h 没有那个文件或目录；安装dlib的gpu版

最新推荐文章于 2024-11-02 15:00:35 发布

原创

最新推荐文章于 2024-11-02 15:00:35 发布 · 1.3k 阅读

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CC 4.0 BY-SA版权

1、cmake从源安装库时，一直提示：fatal error: Python.h: 没有那个文件或目录

如果是python3.5：sudo apt-get install python3.5-dev

如果是python2：sudo apt-get install python-dev

2、安装人脸识别使用的dlib库

在这之前，最好先装一下python-dev.

安装没有GPU支持的dlib

$ workon # optional
$ pip install dlib
或者从源代码进行编译：
$ workon <your env name here> # optional
$ git clone https://github.com/davisking/dlib.git
$ cd dlib
$ mkdir build
$ cd build
$ cmake .. -DUSE_AVX_INSTRUCTIONS=1

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【报错】fatal error: Python.h: No such file or directory

静谧、淡雅

11-01

2010

1 报错😱😱😱： fatal error: Python.h: No such file or directory #include <Python.h> 2解决方法💉💉💉： sudo apt-get install python3-dev 🎉🎉🎉🎉🎉🎉

fatal error: Python.h: No such file or directory

VictorZhang

08-17

2080

fatal error: Python.h: No such file or directory 过程：通过pip install 某个库，发生了一下错误，找不到 Python.h的头文件解决方案搜索StackoverFlow，我的环境是CentOS，所以执行sudo yum install python3-devel后，再去pip install 那个库，就都ok了 For apt (Ubuntu, Debian…): sudo apt-get install python-dev # for

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evdev/input.c:10:20: 致命错误：Python.h：没有那个文件或目录 #include ＜Python.h＞ ^

weixin_61333411的博客

04-27

931

evdev/input.c:10:20: 致命错误：Python.h：没有那个文件或目录 #include <Python.h> ^ 编译中断。：确保你已经安装了 Python 开发头文件。：如果你使用的是 EPEL 仓库，请确保已经安装了正确的 EPEL 版本。是 Python 开发头文件的一部分，通常包含了 Python API 所需的定义和声明。如果你不确定安装了哪个版本的 Python，可以使用。：有时候，重启系统可以解决一些环境问题或者权限问题。：在安装了开发头文件之后，重新尝试安装。

python报错: Python.h: 没有那个文件或目录

HoneyICS的博客

07-25

1574

解决的办法：安装python-dev(Python的头文件和静态库包:) sudo apt-get install python-dev

fatal error: Python.h: 没有那个文件或目录解决方法

weixin_30892037的博客

11-22

1189

今天安装scrapy 先说下环境 Ubuntu16.04 系统默认Python 2.7.12 (default, Nov 19 2016, 06:48:10) ，安装过anaconda（很关键，里面有好多系统包，也是为什么此工具不十分依赖系统环境的原因，否则单独装matplotlib也是难弄！！！）在系统安装过程中，总是到twisted时报错，因为是源码安装的，所以系统要进行编译，但是找不...

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12-04

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04-17

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11-19

1980

欢迎关注天善智能，我们是专注于商业智能BI，人工智能AI，大数据分析与挖掘领域的垂直社区，学习，问答、求职一站式搞定！对商业智能BI、大数据分析挖掘、机器学习，python，R等数据领域感兴趣的同学加微信：tsaiedu，并注明消息来源，邀请你进入数据爱好者交流群，数据爱好者们都在这儿。作者：supersayajin，深度学习爱好者。博客园地址：h...

致命错误：Python.h：没有这样的文件或目录

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1万+

I am trying to build a shared library using a C extension file but first I have to generate the out

致命错误：Python.h：没有那个文件或目录 #include “Python.h“

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05-25

3360

在安装autogluon时候提示以下错误 gcc -pthread -Wno-unused-result -Wsign-compare -DNDEBUG -O2 -g -pipe -Wall -Wp,-D_FORTIFY_SOURCE=2 -fexceptions -fstack-protector-strong --param=ssp-buffer-size=4 -grecord-gcc-switches -m64 -mtune=generic -D_GNU_SOURCE -fPIC -fwrapv -f

fatal error: Python.h: No such file or directory #include “Python.h“

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04-07

<think>好的，用户想用Python和dlib实现人脸检测，需要教程或示例代码。首先，我得确认用户的需求。他们可能已经知道dlib是一个强大的库，但具体如何操作还不清楚。可能需要从安装开始，然后逐步讲解代码。首先，我应该检查dlib的安装步骤，因为安装dlib有时候会有问题，特别是因为依赖项比如CMake和Boost。可能需要提醒用户先安装这些依赖，或者使用pip安装预编译的包。比如，用`pip install dlib`，但如果有问题的话，可能需要从源码编译。接下来，用户需要示例代码。我记得dlib的人脸检测有两种方法：HOG特征结合线性分类器，以及基于CNN的方法。HOG方法比较快，适合实时检测，而CNN更准确但需要更多计算资源。我应该分别给出这两种方法的代码示例，并说明它们的优缺点。然后，代码部分需要详细注释，让用户明白每一步的作用。比如，加载检测器，读取图像，检测人脸，绘制框等。同时，要提到可能需要下载预训练的模型文件，比如`shape_predictor_68_face_landmarks.dat`，并提供下载链接或者说明如何获取。用户提供的引用中有提到`python detect_blinks.py --shape-predictor shape_predictor_68_face_landmarks.dat`，这可能涉及到人脸特征点检测，而不仅仅是人脸检测。所以需要区分开，先完成人脸检测，再考虑特征点识别。不过用户的问题主要是人脸检测，所以可能需要先专注于检测部分，但可以提及特征点检测作为扩展。另外，用户可能遇到的环境问题，比如OpenCV和dlib的版本兼容性，或者图片路径的问题，需要提醒他们注意。例如，确保图片路径正确，安装正确版本的库。最后，按照用户的要求，生成相关问题。这些问题应该围绕人脸检测的扩展应用，比如提高准确率、实时检测、特征点识别，以及与其他库的比较等。总结一下，回答的结构应该是：安装步骤、两种检测方法的代码示例、代码解释、常见问题提醒，然后是相关问题。需要确保代码正确，语法正确，符合用户提供的格式要求，比如使用$...$和$$...$$，但在这个问题中可能数学公式不多，所以可能主要是在需要的地方使用。例如，在解释算法时如果有数学表达式的话。现在需要检查是否有遗漏的部分，比如是否需要提供测试图片的建议，或者如何处理检测结果。另外，引用部分要正确，用户提供的引用[^1]和[^2]需要正确对应到内容中。比如，引用[^2]提到在弱光条件下的检测问题，可以在注意事项里提到光照影响检测效果，建议好的照明条件。</think>### 分步教程：使用Python和dlib实现人脸检测 --- #### **1. 环境准备** 首先安装必要的库： ```bash pip install dlib opencv-python ``` 若安装`dlib`失败，可尝试先安装CMake和Boost： ```bash pip install cmake pip install boost ``` --- #### **2. 代码实现** dlib提供两种人脸检测方法：**HOG+线性分类器**（快速）和**CNN模型**（高精度）。 ##### **方法一：HOG特征检测（适合实时场景）** ```python import dlib import cv2 # 加载HOG人脸检测器 detector = dlib.get_frontal_face_detector() # 读取图像并转为灰度图（HOG检测需要灰度输入） image = cv2.imread("test.jpg") gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 检测人脸 faces = detector(gray, 1) # 第二个参数表示上采样次数，可提高检测精度 # 绘制检测框 for face in faces: x, y, w, h = face.left(), face.top(), face.width(), face.height() cv2.rectangle(image, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2) # 保存结果 cv2.imwrite("output_hog.jpg", image) ``` ##### **方法二：CNN模型检测（更高精度，需GPU支持）** ```python # 下载预训练模型：http://dlib.net/files/mmod_human_face_detector.dat.bz2 import dlib import cv2 # 加载CNN检测器 cnn_detector = dlib.cnn_face_detection_model_v1("mmod_human_face_detector.dat") # 读取图像（CNN支持彩色输入） image = cv2.imread("test.jpg") # 检测人脸 faces = cnn_detector(image, 1) # 绘制检测框 for face in faces: x, y, w, h = face.rect.left(), face.rect.top(), face.rect.width(), face.rect.height() cv2.rectangle(image, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2) cv2.imwrite("output_cnn.jpg", image) ``` --- #### **3. 关键说明** 1. **模型文件**：CNN方法需下载预训练模型`mmod_human_face_detector.dat`，解压后放入项目目录。 2. **性能对比**： - HOG检测速度：$O(n)$，适合实时视频流（约30FPS） - CNN检测精度：$AP > 0.98$，但计算量增加约10倍 3. **光照优化**：在弱光条件下，可先使用直方图均衡化增强对比度： ```python gray = cv2.equalizeHist(gray) ``` --- #### **4. 人脸特征点扩展** 若需检测眼睛、鼻子等关键点，需使用68点特征预测器： ```python # 下载模型：http://dlib.net/files/shape_predictor_68_face_landmarks.dat.bz2 predictor = dlib.shape_predictor("shape_predictor_68_face_landmarks.dat") for face in faces: landmarks = predictor(image, face) for n in range(68): x = landmarks.part(n).x y = landmarks.part(n).y cv2.circle(image, (x, y), 2, (255, 0, 0), -1) ``` --- #### **5. 注意事项** - 图像分辨率建议不低于$320 \times 240$像素 - 多人脸场景中，CNN模型对小尺寸人脸检测更鲁棒 - OpenCV的`imshow`函数可直接显示结果： ```python cv2.imshow("Result", image) cv2.waitKey(0) ``` ---