在windows10机器上安装部署人脸识别/安全帽识别项目笔记_window百度人脸识别模块部署-优快云博客

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本文详细介绍了在Windows10环境下安装配置人脸识别系统的过程，包括Anaconda、PyCharm的安装配置，以及通过pip命令安装相关依赖的方法。特别针对mxnet和face-recognition等依赖包的安装进行了详细的说明。

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在windows10机器上安装部署人脸识别/安全帽识别<项目笔记

CPU版本安装

1.Anaconda的安装配置

从官网https://www.anaconda.com/download/（但是官网上已经难找到python3.6版本了我这里有）下载Anaconda的安装程序，在该页面选择你电脑所对应的系统（Windows、macOS or Linux）以及操作系统位数（64位 or 32位）。至于是Python的版本是3.6还是2.7，这里推荐你使用Python 3.6 version，因为Python2终究会停止维护。以Windows及64位系统为例，下载Python 3.6 version的选择界面如图1所示。
在这里插入图片描述

这里有几点需要注意：

将Anaconda添加到环境变量，为了避免之后的不必要的麻烦，建议添加。具体如下图：
安装完了会问你需不需要安装C++的一个环境！一定要选，能避免好多好多C++依赖的有关报错，这里找不到截图。小主也懒得重新安装一遍，所以就只能描述了 = = 、
Anaconda安装完成之后，相应版本的python也就直接安装完成了，所以不用再装一遍。

2.Pycharm的安装配置

PyCharm是一种Python IDE，带有一整套可以帮助用户在使用Python语言开发时提高其效率的工具，比如调试、语法高亮、Project管理、代码跳转、智能提示、自动完成、单元测试、版本控制。

在服务器上安装PyCharm其实也算是多此一举，但是主要也是有个小插曲导致下载了PyCharm：
用cmd进入项目之后执行程序：python xxx.py 之后会报 ImportError: No module named 'xxx'，这个主要是因为没有将工程的目录添加到环境变量。
具体解决方法如下：
打开环境变量，在系统变量里面添加%PYTHONPATH%，值为：&你的工程的根目录！这样的话就可以解决命令行运行py文件，报错的问题了。
下载PyCharm：
从官网https://www.jetbrains.com/pycharm/download/下载PyCharm安装程序，在该页面选择你电脑所对应的系统（Windows、macOS or Linux）。由于专业版（Professional）需要激活，并且社区版（Community）已经包含了我们所需要的基本功能，所以这里我们选择社区版（Community）下载（当然，网上有Professional版本的激活码，但不是所有的都能用，如果想使用Professional版本可以自行上网查询破解方法）。以Windows为例，下载界面如图3所示。
具体的安装步骤就不说了：
这里只需要注意选择多少位的程序就行，建议最底下的，Download and install JRE x86 by JetBrains 勾上，就是为了莫名其妙的错误再来重新配置这个。

3.pip 命令安装相关依赖

pip install keras
pip install tensorflow
pip install ...

这些都没有出现错误，主要只说两个比较坑的依赖包（也不能说坑，只是在我这个环境下报错了）

mxnet
报错原因：部署的环境没有cuda
解决方法：pip install mxnet==1.2.1 。安装完之后将代码中的
??=mxnet.gpu() 改为??=mxnet.cpu() 这里是自己没找到相关代码中的gpu的调用，我的锅。
face-recognition
这个就是真的坑了！！！错误的演示：
首先：pip install face-recognition
报错：dlib 包安装失败（反正就这个意思）
接着：pip install dlib
失败：cmake，can't build wheel等
于是：上网搜windows下如何安装dlib
然后：下载cmake，下载boost，下载VS
然后：自己也不知道为什么还没好？

正确的演示：
首先：pip install cmake
然后：pip install dlib==19.8.1这版本很关键，直接pip install dlib的话，会下载未编译的版本进行setup就会报各种编译错误，这个版本有编译好的.whl文件，所以自然避免了很多编译环境的Error。
最后：pip install face-recognition==1.0.0
这一步可以直接下载
face-recognition 1.0.0 和 face-recognition-models 0.3.0

之后在代码中：import face-recognition就不会再报错了。