Dlib环境配置

//转载请附上链接:http://blog.youkuaiyun.com/ouyangying123/article/details/70847402

配置环境:

windows7

cmake 2.8

dlib 18.18


该篇文章主要讲解dlib部分的环境配置,如要成功运行face_detection程序还需要opencv库,关于成功运行一个人脸识别程序将会在下一章给出例子。

本小白的用的是:VS2013 + dlib18.18(最新版的dlib需要vs2015支持的c++11新特性,故此使用历史版本。)


配置Dlib的环境有两种方法,一种是常规的cmake生成库调用,另一种不需要cmake配起来更快速。

cmake生成DLib库版:


1.把下载好的dlib解压(下载链接在文章末尾给出),打开cmake,配置如图:


点击configure,修改这个变量,该变量为使用build\下的dlib工程生成的库文件所在目录:


再次点击configure,然后generate。


2.用vs2013打开...\dlib-18.18\build下的dlib.sln文件:



3.切换到Release模式(debug模式下做detection的时候每一帧的检测都非常慢!!)



4.先右键ALL_BUILD,生成;再右键INSTALL,生成(用于生成dlib库,生成目录为CMAKE_INSTALL_PREFIX的值)。最后可看到在...\dlib-18.18目录下生成了dlib_win32_release目录:


在所需的工程中添加如下属性即可:

VC++目录->包含目录:...\dlib-18.18\dlib_win32_release\include

VC++目录->库目录:...\dlib-18.18\dlib_win32_release\lib

链接器->输入->附加依赖项:dlib.lib


不需要cmake速配版:


1.把下载的dlib解压


2.把...\dlib-18.18\dlib\all下的source.cpp文件添加进所要跑的工程中:



3.只需添加一条属性:

VC++目录->包含目录:...\dlib-18.18\dlib_win32_release\include



至此dlib相关的库就配置完成了,但如果想跑起一个...\dlib-18.18\examples下的例子还需配置opencv相关依赖,请看下一篇文章


dlib下载链接:点击打开链接


<think>嗯,用户想在Windows系统上安装和配置dlib库。我之前看过相关的引用内容,得先整理一下步骤。首先,引用里提到需要安装Anaconda,这样方便管理Python环境。然后可能需要安装CMake和一些编译工具,因为dlib需要编译C++的代码。不过引用[4]里说可以直接用pip安装,但有时候可能会有问题,特别是Windows下可能需要预先安装好依赖项。 用户可能已经安装了Python,但不确定是否使用Anaconda。Anaconda会自带pip,而且可以创建虚拟环境,避免版本冲突。所以第一步应该建议安装Anaconda,或者至少确保Python环境正确。然后安装CMake,因为dlib的安装需要用到它。接下来,安装Visual Studio的C++构建工具,因为dlib的编译需要这些工具的支持。 然后,用pip安装dlib。不过根据引用[4],直接运行pip install dlib可能可以,但有些情况下需要先安装CMake和Boost等库。可能需要分步骤来:先安装CMake,再安装Boost.Python,或者使用预编译的wheel文件。另外,用户可能需要升级pip和setuptools,确保安装过程顺利。 测试部分,用户需要验证安装是否成功,可以运行一个简单的导入dlib的Python脚本。如果出现错误,可能需要检查环境变量或者重新安装依赖项。此外,用户可能遇到常见问题,比如缺少C++构建工具或者权限问题,需要管理员权限运行命令或者安装Visual Studio的构建工具。 用户可能不太清楚这些步骤的具体操作,比如如何安装Visual Studio的构建工具,是否需要全部安装,或者只选某些组件。需要给出具体的命令行指令,比如通过pip安装cmake,或者下载Visual Studio Build Tools的链接。 还要注意引用中的信息,比如引用[3]提到安装Anaconda,引用[5]提到从零开始搭建环境。可能需要将步骤分解为安装Anaconda、安装依赖项、安装dlib、验证安装这几个部分。同时,确保用户按照正确的顺序执行命令,避免遗漏步骤。 另外,用户可能希望安装face_recognition库,这在引用[4]中提到过,所以可能在安装dlib之后推荐安装这个库,但用户的问题只涉及dlib,所以可能作为扩展建议提到。 最后,常见问题解答部分需要涵盖可能的错误,比如编译失败、缺少DLL等,给出解决方案,如安装Visual C++ Redistributable或者检查路径。确保用户遇到问题时能参考这些解决方法。</think>### 分步指南:Windows 系统安装和配置 dlib 库 #### **1. 环境准备** **步骤 1:安装 Python 和包管理工具** - 推荐使用 **Anaconda**(集成 Python 和常用库),从[官网](https://www.anaconda.com/download)下载并安装[^3]。 - 若已安装 Python,请确保版本为 **3.6 以上**,并更新 `pip` 和 `setuptools`: ```bash python -m pip install --upgrade pip setuptools ``` **步骤 2:安装编译依赖项** - **CMake**:用于构建 dlib 的 C++ 代码: ```bash pip install cmake ``` - **Microsoft Visual C++ 生成工具**:从 [Visual Studio 官网](https://visualstudio.microsoft.com/visual-cpp-build-tools/) 下载安装,勾选 **“C++ 桌面开发”** 组件[^1][^5]。 --- #### **2. 安装 dlib** **方法 1:直接通过 pip 安装(推荐)** ```bash pip install dlib ``` 此方法适用于大多数系统,且会自动处理依赖项[^4]。 **方法 2:手动编译安装(备用)** 若 pip 安装失败,可尝试从源码编译: 1. 下载 dlib 源码: ```bash git clone https://github.com/davisking/dlib.git cd dlib ``` 2. 编译并安装: ```bash mkdir build && cd build cmake .. -G "Visual Studio 16 2019" -A x64 cmake --build . --config Release cd .. python setup.py install ``` --- #### **3. 验证安装** 创建测试脚本 `test_dlib.py`: ```python import dlib print("dlib 版本:", dlib.__version__) ``` 运行后若输出版本号(如 `19.24.0`),则安装成功。 --- #### **4. 常见问题解决** - **错误:缺少 `cl.exe`** 安装 Visual Studio 的 C++ 生成工具,并确保环境变量包含 `VC\bin` 路径[^2]。 - **错误:无法找到 Boost 库** 安装 Boost 库: ```bash conda install -c conda-forge boost ``` - **权限问题** 以管理员身份运行命令提示符或 Anaconda Prompt。 --- ### 相关问题 1. 如何在 Linux 系统上安装 dlib 库? 2. dlib 库在人脸识别中的具体应用是什么? 3. 安装 dlib 时出现 `CMake Error` 如何解决?
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