OpenFace项目安装与配置指南

OpenFace项目安装与配置指南

openface Face recognition with deep neural networks. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/op/openface

项目概述

OpenFace是一个基于深度神经网络的开源人脸识别系统，由卡内基梅隆大学开发。它能够实现人脸检测、特征点定位和人脸特征提取等功能，支持实时人脸识别应用。本文将详细介绍在不同操作系统环境下安装和配置OpenFace的完整流程。

系统要求

OpenFace主要支持以下操作系统环境：

• Linux系统（推荐Ubuntu 14.04及以上版本）
• macOS系统（10.10及以上版本）
• 仅支持64位x86架构处理器

推荐安装方式：Docker容器

为什么选择Docker

Docker容器提供了预配置的环境，可以避免复杂的依赖关系处理，特别适合不熟悉Linux软件编译的用户。

使用预构建Docker镜像

1. 首先拉取官方镜像：

docker pull bamos/openface

2. 运行容器并进入交互模式：

docker run -p 9000:9000 -p 8000:8000 -t -i bamos/openface /bin/bash

3. 在容器内测试功能：

cd /root/openface
./demos/compare.py images/examples/{lennon*,clapton*}
./demos/classifier.py infer models/openface/celeb-classifier.nn4.small2.v1.pkl ./images/examples/carell.jpg

自定义构建Docker镜像

如需从源码构建自定义镜像：

docker build -t openface .
docker run -p 9000:9000 -p 8000:8000 -t -i openface /bin/bash

macOS特殊注意事项

在macOS上使用Docker需要额外配置：

1. 创建Docker虚拟机（建议分配4GB内存）：

docker-machine create --driver virtualbox --virtualbox-memory 4096 default
eval $(docker-machine env default)

2. 如果遇到内存不足错误，请确保虚拟机内存足够。

手动安装指南

基础依赖安装

1. 确保已安装Python 2.7环境
2. 通过pip安装必要Python包：

pip2 install numpy pandas scipy scikit-learn scikit-image

OpenCV安装

1. 下载OpenCV 2.4.11源码
2. 按照官方文档编译安装

dlib库安装

推荐从源码编译以获得最佳性能：

tar xf dlib-18.16.tar.bz2
cd dlib-18.16/python_examples
mkdir build && cd build
cmake ../../tools/python
cmake --build . --config Release
sudo cp dlib.so /usr/local/lib/python2.7/dist-packages

Torch框架安装

1. 按照Torch官网指南安装基础框架
2. 安装必要Lua扩展：

for NAME in dpnn nn optim optnet csvigo cutorch cunn fblualib torchx tds; do luarocks install $NAME; done

OpenFace安装

1. 克隆项目仓库（包含子模块）
2. 安装Python绑定：

python2 setup.py install

3. 下载预训练模型：

./models/get-models.sh

Conda环境安装（macOS/Linux）

步骤1：设置Conda环境

conda create --name openface python=2.7
source activate openface

步骤2：安装依赖

conda config --add channels conda-forge
conda install opencv numpy pandas scipy scikit-learn scikit-image dlib txaio twisted autobahn OpenSSL pyopenssl imagehash service_identity

步骤3：安装Torch

git clone https://github.com/torch/distro.git ~/torch --recursive
cd ~/torch; bash install-deps; ./install.sh
for NAME in dpnn nn optim optnet csvigo cutorch cunn fblualib torchx tds; do luarocks install $NAME; done

步骤4：安装OpenFace

source activate openface
cd openface
python setup.py install
./models/get-models.sh

验证安装

完成安装后，可通过以下命令验证：

./demos/classifier.py infer models/openface/celeb-classifier.nn4.small2.v1.pkl ./images/examples/carell.jpg

常见问题解决

1. Python线程错误：在macOS上可能出现"PyThreadState_Get: no current thread"错误，需重新编译Python和boost-python
2. 内存不足：确保Docker虚拟机分配了足够内存（至少4GB）
3. 命令兼容性：在macOS上需安装GNU coreutils以获得兼容的命令工具

通过以上步骤，您应该能够成功安装并运行OpenFace项目。如需进一步开发或训练自定义模型，请参考项目的训练文档。

openface Face recognition with deep neural networks. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/op/openface