dlib和opencv安装

本文详细介绍在64位Win7环境下安装dlib与opencv的过程,并通过实例展示如何使用这两个库进行人脸检测。

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网上看到不少说法,说是安装dlib前需要先安装cmake和boost,还说需要安装VS2015支持最新的c编译器

自己试验了一把好像并不需要这么复杂。

电脑配置64位WIN7,安装的python3.6(64bit),也安装了pycharm

1、安装opencv比较简单,失败的话多试几次

pip install --upgrade setuptools

pip install numpy Matplotlib

pip install opencv-python

这样opencv就算安装好了,若使用face_cascade = cv2.CascadeClassifier('xxx/haarcascade_frontalface_default.xml')

括号内的xxx是存放路径

2、安装dlib

网上也有说先安装anaconda就简单些了,此步骤我也省略了,下面说说我的安装步骤

先使用CMD查询下当前系统环境支持哪个版本的dlib

进入dos分别输入:

python

import pip

print(pip.pep425tags.get_supported())

返回:

[('cp36', 'cp36m', 'win_amd64'), ('cp36', 'none', 'win_amd64'), ('py3', 'none',
'win_amd64'), ('cp36', 'none', 'any'), ('cp3', 'none', 'any'), ('py36', 'none',
'any'), ('py3', 'none', 'any'), ('py35', 'none', 'any'), ('py34', 'none', 'any')
, ('py33', 'none', 'any'), ('py32', 'none', 'any'), ('py31', 'none', 'any'), ('p

y30', 'none', 'any')]

说明当前的环境支持以上的格式安装包

使用pip install dlib,安装dlib19.9失败,不知道是网速不行还是环境不支持,就自己在网上下了个

dlib-19.7.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl,此格式符合上述要求

然后pip install 存放路径/dlib-19.7.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl

成功,然后跑个例子

import cv2
import dlib


detector = dlib.get_frontal_face_detector()
landmark_predictor = dlib.shape_predictor('D:/Pytion code/shape_predictor_68_face_landmarks.dat')
img = cv2.imread('1.jpg')
faces = detector(img,1)
if (len(faces) > 0):
    for k,d in enumerate(faces):
        cv2.rectangle(img,(d.left(),d.top()),(d.right(),d.bottom()),(255,255,255))
        shape = landmark_predictor(img,d)
        for i in range(68):
            cv2.circle(img, (shape.part(i).x, shape.part(i).y),5,(0,255,0), -1, 8)
            cv2.putText(img,str(‘’),(shape.part(i).x,shape.part(i).y),cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,0.5,(255,2555,255))
else:
print("No face")
pass


print("{} faces detected".format(len(faces)))
           
cv2.imshow('Frame',img)
cv2.imwrite('faces.jpg',img)

cv2.waitKey(0)

存放程序的目录下放一张带有人脸图,就可以识别了

需要说明的是landmark_predictor = dlib.shape_predictor('D:/Pytion code/shape_predictor_68_face_landmarks.dat')包含一个dat数据库,这是dlib依赖的人脸检测的68个特征检测点 ,网上可以下载,也可以到https://download.youkuaiyun.com/download/stephen_yu/10287390下载

下面是代码执行结果


### 安装 Python 库 dlib OpenCV 对于在 Python 中安装 `dlib` `OpenCV` 这两个库,有几种方法可以考虑。 #### 方法一:使用 pip 工具直接安装 可以直接利用 `pip` 命令来完成这两个库的安装: ```bash pip install dlib opencv-python numpy ``` 这种方法简单快捷,适合大多数情况下的环境配置[^1]。 #### 方法二:针对 Windows 用户的手动下载并安装轮子文件 考虑到 Windows 平台上的特殊性以及可能出现的一些兼容性问题,在某些情况下建议前往官方页面下载适用于特定版本 Python 的 `.whl` 文件后再进行本地安装。具体来说就是访问 [PyPI](https://pypi.org/project/opencv-python/#files),找到与当前使用的 Python 解释器相匹配的 wheel 包之后执行如下命令来进行安装: ```bash pip install 路径\至\下载好的.whl文件名 ``` 此方式能够有效规避因网络原因或其他因素造成的依赖项缺失等问题[^2]。 #### 方法三:从第三方资源获取预编译包 除了上述两种途径外,还可以借助于 UCI 教授 Christoph Gohlke 提供的服务——他维护了一个专门用于 Windows 系统上 Python 扩展模块的集合站点。在这里几乎能找到所有常用科学计算相关软件包已经预先构建好可供直接使用的二进制分发版。只需导航到对应的链接选择合适的版本即可轻松搞定安装工作[^3]。 无论采用哪种方案都应确保所选工具链与现有开发环境中其他组件保持良好协作关系;另外值得注意的是如果计划部署项目的话最好提前测试目标平台上能否顺利重现相同的操作过程以免后期遇到不必要的麻烦。
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