Mac下dlib安装

文章作者:Tyan
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1. dlib的依赖

  • dlib安装需要的依赖有openblas,opencv。可以直接使用brew安装。
$ brew install openblas

$ brew install opencv
  • Mac的X11

X11是执行Unix程序的图形窗口环境。Mac OS X本身的程序是Aqua界面的,但是为了能够兼容unix和linux移植过来的程序(Mac OS X由BSD-UNIX修改而来),比如MatLab,就需要x11窗口环境。

运行dlib需要X11,但Mac目前没有自带X11,需要重新下载安装,下载地址为:https://www.xquartz.org/,下载后直接安装,默认安装目录为/opt/X11,需要在/usr/loca/opt目录下创建软连接,创建命令如下,创建后重启Mac。

$ cd /usr/local/opt

$ ln -s /opt/X11 X11

2. 安装dlib

  • 下载dlib,也可直接去Git下载
git clone https://github.com/davisking/dlib.git
  • 下载后解压,安装dlib
cd dlib/examples
mkdir build
cd build
cmake .. 
cmake --build . --config Release
  • 安装python模块
cd dlib

sudo python setup.py install

python

# 不报错,说明安装python模块成功
import dlib
  • Demo1
cd dlib/examples/build/

#下载face landmark模型
wget http://dlib.net/files/shape_predictor_68_face_landmarks.dat.bz2

# 解压文件
bunzip2 shape_predictor_68_face_landmarks.dat.bz2

# 执行
./webcam_face_pose_ex

至此,会出现X11窗口,打开Mac摄像头自动检测人脸并标注人脸的landmar。

  • Demo2
# 检测图像上人脸的landmark

./face_landmark_detection_ex shape_predictor_68_face_landmarks.dat ../faces/2008_002506.jpg

image

参考资料

  1. http://www.learnopencv.com/facial-landmark-detection/

  2. http://dlib.net/compile.html

<think>好的,用户想在MacBook上安装dlib库,我需要提供详细的步骤。首先,我应该回忆之前关于安装dlib的引用内容。引用[1]提到如果没有GPU,可以用pip安装,但可能需要参考特定指南。用户使用的是MacBook,可能没有NVIDIA GPU,所以可能需要用CPU版。不过Mac可能有M1/M2芯片,但暂时假设用户没有特殊硬件。接下来,安装dlib通常需要依赖项,比如CMake和Boost。需要先安装这些依赖。根据经验,使用Homebrew安装依赖比较方便。步骤可能包括安装Homebrew本身,然后安装CMake、Boost等。然后创建虚拟环境,因为引用[2]提到了virtualenv和virtualenvwrapper,建议用户使用虚拟环境隔离项目。 然后,安装dlib有两种方式:直接pip安装或者从源码编译。如果用户没有GPU,pip安装可能更简单,但有时会遇到问题,需要先安装依赖。可能需要先安装Xcode命令行工具,这是Mac开发的基础。另外,需要检查Python版本,确保是3.6以上。可能还需要安装scikit-image等库,因为dlib有时会依赖这些。用户可能遇到的问题包括安装失败,可能因为缺少依赖或者编译器问题。需要提供常见问题的解决方法,比如更新setuptools、指定CMake路径等。最后,验证安装是否成功,运行Python导入dlib并检查版本。同时,根据引用[4],用户可能想进行人脸识别,所以可以提示后续步骤,比如安装face_recognition库,但用户当前问题只是安装dlib,所以保持重点。 总结步骤:安装依赖工具→创建虚拟环境→安装dlib→验证。需要分步骤详细说明,并给出命令示例。同时注意引用相关的指引,比如引用[1]的指南,但用户提供的链接可能不可用,所以主要依赖系统步骤。</think>### 如何在MacBook上安装dlib库 #### 步骤1:安装必要依赖 1. **安装Xcode命令行工具**(提供C++编译环境): ```bash xcode-select --install ``` 2. **通过Homebrew安装系统依赖**: ```bash brew install cmake boost boost-python ``` #### 步骤2:创建Python虚拟环境(推荐) 1. 安装`virtualenv`和`virtualenvwrapper`: ```bash pip install virtualenv virtualenvwrapper ``` 在`~/.bash_profile`或`~/.zshrc`中添加以下配置[^2]: ```bash export WORKON_HOME=$HOME/.virtualenvs source /usr/local/bin/virtualenvwrapper.sh ``` 2. 创建并激活虚拟环境: ```bash mkvirtualenv dlib_env workon dlib_env ``` #### 步骤3:安装dlib * **方法1:直接通过pip安装**(适用于无GPU环境): ```bash pip install dlib ``` * **方法2:源码编译安装**(自定义配置): ```bash git clone https://github.com/davisking/dlib.git cd dlib mkdir build && cd build cmake .. cmake --build . --config Release cd .. python setup.py install ``` #### 步骤4:验证安装 ```python import dlib print(dlib.__version__) # 应输出如19.24.0 ``` #### 常见问题解决 1. **安装失败提示缺少头文件**: - 确保Xcode命令行工具已安装完整 - 尝试更新`setuptools`:`pip install --upgrade setuptools` 2. **CMake路径错误**: - 指定CMake路径:`export CMAKE_BIN_PATH=/usr/local/bin/cmake` --- ### 相关问题 1. 如何验证dlib的人脸检测功能是否正常? 2. 在MacBook M1/M2芯片上安装dlib需要注意什么? 3. dlib与TensorFlow/PyTorch的兼容性如何? --- > 引用说明:本文参考了PyImageSearch的安装指南思路[^1],并结合虚拟环境最佳实践[^2]整理步骤。若需GPU加速版本安装,需额外配置CUDA驱动(MacBook通常不支持NVIDIA GPU)。
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