mac下安装face_recognition

本文档详细介绍了在macOS上安装face_recognition库的步骤,包括克隆项目、检查Python环境、安装dlib库(涉及cmake和boost)、解决可能出现的Boost问题、安装face_recognition以及处理import cv2时可能遇到的错误。通过这些步骤,读者可以成功在Python环境中安装并验证face_recognition库。

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1.clone2个项目:git clone + url
>> https://github.com/ageitgey/face_recognition.git
>> https://github.com/davisking/dlib.git


2.python环境检查
python --version 查看python版本
如果你发现输入python3 --version才是python3的版本,你的电脑里就至少有python和python3两个环境.下面的命令你根据想要安装的环境来.想装python3的就按python3来


3.pip检查
>>> pip -V查看版本
>>> brew install pip  (python3的就是pip3)
>>> pip list 查看pip下安装了哪些东西.如果有装有pip2 pip3这是命令就是pip3(对应python3) pip2(对应python2)




(下面的命令如果报permission的错误,就在命令前+sudo:如果输入./b2 install 报了,就输入sudo ./b2 install)
4.安装dlib库准备工作(需要cmake,boost)
1.cmake可以自己下载安装 终端输入cmake 如果出现cmake command not found,恭喜你没有装好:http://blog.youkuaiyun.com/baiyu9821179/article/details/54632135
2.boost
1.可以去www.boost.org下载boost_1_64_0.tar.gz解压进入:安装步骤和linux(ubuntu)一样
<think>好的,用户想在Mac安装face_recognition库,这需要一步步来。首先,我得回忆一下安装这个库的常见步骤。face_recognition依赖于dlib,而dlib的安装可能会比较复杂,尤其是在Mac系统上。 首先,用户需要确保有正确的Python环境。可能用户之前遇到过环境问题,比如用了系统自带的Python而不是自己安装的版本。所以第一步应该是检查Python环境是否正确。可以通过终端输入`which python3`来确认路径,确保使用的是用户自己安装的Python,比如通过Homebrew或者pyenv管理的版本。这里可以参考引用中的内容,比如引用[1]提到的检查Python解释器路径,避免使用未安装库的环境。 接下来是安装依赖项。dlib需要一些系统库的支持,比如CMake和Boost。用户可能需要先安装这些依赖。使用Homebrew来安装CMake和Boost会比较方便,命令是`brew install cmake boost`。此外,可能需要安装其他工具如pkg-config,所以加上`brew install pkg-config`。 然后是安装dlib本身。虽然可以直接用pip安装,但在Mac上可能需要指定一些编译选项。比如使用`pip install dlib --config-settings="--yes //cmake:options=-DUSE_AVX_INSTRUCTIONS=OFF"`来禁用AVX指令,特别是如果遇到编译错误的话。这一步可能会比较耗时,因为需要编译C++代码。 安装完dlib后,再安装face_recognition库应该就比较顺利了,直接`pip install face_recognition`。不过用户可能会遇到权限问题,这时候可能需要使用`pip install --user`或者在虚拟环境中安装。 如果安装过程中出现错误,可能需要检查日志,看看是缺少什么依赖或者编译选项不对。例如,引用[3]提到刷新项目文件可能解决库可见性的问题,但这里可能更多是环境配置的问题。此外,用户可能需要确保Xcode命令行工具已经安装,可以通过`xcode-select --install`来安装。 测试安装是否成功,可以按照引用[2]的方法,尝试导入PIL库,但这里主要是测试face_recognition,所以用户应该运行Python并输入`import face_recognition`,如果没有报错,说明安装成功。如果遇到图像编码问题,可能需要安装Pillow库,如引用[4]提到的,face_recognition使用RGB顺序,可能需要处理图像格式转换。 最后,用户可能需要了解如何实际使用这个库,比如加载图像、检测人脸位置等,如引用[4]中的例子,可以指导用户进行简单的测试,确保库的功能正常。</think>### 在MacOS上安装Python face_recognition库的步骤 #### 1. 确保Python环境正确 face_recognition需要Python 3.6或更高版本。建议使用虚拟环境: ```bash # 检查Python版本 python3 --version # 创建虚拟环境(可选) python3 -m venv myenv source myenv/bin/activate ``` #### 2. 安装系统依赖 face_recognition的核心依赖`dlib`需要CMake和Boost库: ```bash # 安装Homebrew(若未安装) /bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)" # 安装编译依赖 brew install cmake boost pkg-config ``` #### 3. 安装dlib 通过pip安装时需指定编译参数以兼容MacOS: ```bash pip install dlib --config-settings="--yes //cmake:options=-DUSE_AVX_INSTRUCTIONS=OFF" ``` #### 4. 安装face_recognition ```bash pip install face_recognition ``` #### 5. 验证安装 ```python # 测试库是否可导入 import face_recognition # 测试图像读取(需准备图片文件) image = face_recognition.load_image_file("test.jpg") face_locations = face_recognition.face_locations(image) print(f"检测到 {len(face_locations)} 张人脸") ``` #### 常见问题解决 - **编译dlib失败**:确保Xcode命令行工具已安装: ```bash xcode-select --install ``` - **图像编码问题**:安装Pillow处理图像格式转换: ```bash pip install Pillow ``` - **库路径问题**:若IDE中不可见库,尝试重启IDE或刷新项目缓存(参考引用[3])。 ---
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