用anaconda安装dlib库(python—opencv)

在Windows 32位和64位系统上,安装dlib库需要通过Visual Studio 2010、Boost库和Anaconda。本文详细记录了安装过程中遇到的问题及解决方案,包括使用conda和pip安装dlib,以及解决缺少图像功能的问题。

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  安装dlib库真是一步十跪啊。。。
  网上有各种帖子,各种方法,试过很多很多种,最后发现还是用非主流的方法成功了。真是太不容易了,还好我没放弃。。。
  笔记本:win7 32位(另一台win7 64 也安装成功了),之间装过annaconda,通过annaconda装了python2.7

安装visual studio2010

  后面安装boost库需要vs来编译,并且指定vs只能用2014年之前的版本,13的也不行。vs2010可以去 http://www.itellyou.cn/ 下载,在开发人员工具里有vs的各年发行版本,vs官网好像只有2015年以后的了。我下载的vs是cn_visual_studio_2010_ultimate_x86_dvd_532347.iso,2.5G,直接解压,然后点击里面的setup.exe即可。安装过程可能很久,安装完成后打开vs2010,设置编程语言环境为c++。

安装boost库

  下载地址:https://sourceforge.net/projects/boost/files/boost-binaries/1.60.0/ 当然也可以去官网下载。我下载的版本是boost_1_63_0.7z (71.5 MB)。

### 如何在Anaconda安装dlib 要在Anaconda环境中成功安装dlib,可以按照以下方法操作。这些方法基于已有的参考资料以及常见的实践。 #### 方法一:通过Conda命令安装 可以直接使用`conda`包管理器来安装dlib。这种方法通常是最简单的方式之一,因为它会自动处理依赖关系并确保兼容性。 ```bash conda install -c conda-forge dlib ``` 此命令会在`conda-forge`通道上寻找适合当前系统的预构建版本,并完成安装[^1]。 #### 方法二:通过pip命令安装 如果无法通过`conda`找到合适的版本,则可以通过`pip`手动安装dlib。需要注意的是,这种方式可能需要额外配置编译工具链以支持CMake和其他依赖项。 ```bash pip install dlib ``` 对于某些操作系统(如Windows),这一步可能会失败,因为缺少必要的编译环境或依赖文件。在这种情况下,建议参考官方文档进一步调整设置[^2]。 #### 验证安装是否成功 为了确认dlib已经正确安装Python环境中,可以在交互式解释器或者脚本中尝试导入该模块: ```python import dlib print(dlib.__version__) ``` 如果没有报错并且能够打印出版本号,则说明安装成功[^3]。 #### 解决动态链接错误 当遇到类似于“image not found”的错误提示时,可能是由于系统未能定位所需的共享所致。针对这种情况,在MacOS平台上可通过设置环境变量解决: ```bash export DYLD_LIBRARY_PATH=/path/to/library:$DYLD_LIBRARY_PATH ``` 其中`/path/to/library`应替换为实际存放目标动态的位置,比如上述提到的`/opt/local/lib/`目录[^4]。 另外还需注意不同平台上的差异之处,例如Linux下的对应做法通常是修改`LD_LIBRARY_PATH`而非`DYLD_LIBRARY_PATH`。 #### 结合其他软件栈一起部署 有时我们还需要同时考虑与其他框架协同工作的情况,像OpenCV就是这样一个常见例子。此时除了单独准备各自所需组件外,还应注意它们之间是否存在潜在冲突等问题。例如先利用如下指令加载基础科学计算能力后再继续扩展功能集: ```bash $ pip3 install numpy ``` 最后提醒一点,无论采取哪种途径都务必保持各部分版本间的匹配度良好以免引发不必要的麻烦!
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