learn opencv -Windows上安装Dlib

参考：https://github.com/spmallick/learnopencv

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Windows上安装Dlib

在这篇文章中，我们将提供如何在Windows上安装Dlib的分步说明。

请使用Dlib的官方编译指示。 我们正在更新这些说明。

编译NumPy，SciPy等Python模块是一项乏味的任务。 Anaconda是一个很棒的Python发行版，它附带了很多预编译的Python包。 所以我们将使用Anaconda作为我们的Python发行版。

Anaconda的替代方案是安装官方的Python库，并使用Christoph Gohlke的优秀版本库来安装预编译的Python模块。

本教程基于使用Anaconda，所以如果您选择使用Gohlke的预编译二进制文件，或者如果从源代码编译Python库，我们可能无法提供帮助。

如果您只打算在C ++项目中使用Dlib，则可以跳过Python安装部分。

我们来看看安装Dlib的步骤。 按照我们以前的文章在Windows上安装OpenCV3来完成步骤1，2和3。

Step 1: Install Visual Studio 2015

Step 2: Install CMake v3.8.2

Step 3: Install Anaconda 3

Step 4: Download Dlib

Download Dlib v19.6 from http://dlib.net/files/dlib-19.6.zip

第5步：建立Dlib库

解压缩这个压缩文件。 打开Windows PowerShell或命令提示符，然后移至解压缩此文件的目录。

如果您在命令提示符下运行这些命令，请用^（插入符号）替换`（反向符号）。

cd dlib-19.6\
mkdir build
cd build

# This is a single command. Backticks are used for line continuation
cmake -G "Visual Studio 14 2015 Win64" `
-DJPEG_INCLUDE_DIR=..\dlib\external\libjpeg `
-DJPEG_LIBRARY=..\dlib\external\libjpeg `
-DPNG_PNG_INCLUDE_DIR=..\dlib\external\libpng `
-DPNG_LIBRARY_RELEASE=..\dlib\external\libpng `
-DZLIB_INCLUDE_DIR=..\dlib\external\zlib `
-DZLIB_LIBRARY_RELEASE=..\dlib\external\zlib `
-DCMAKE_INSTALL_PREFIX=install ..

cmake --build . --config Release --target INSTALL
cd ..

Dlib将安装在dlib-19.6 \ build \ install目录中。 我们将使用CMake来构建Dlib示例，但是您也可以使用Visual Studio。 该目录（dlib-19.6 \ build \ install）包含include和库文件夹，您可以在Visual Studio中指定使用Dlib构建项目。

第6步：更新用户环境变量 - dlib_DIR

CMake需要这个环境变量来找出Dlib的安装位置。 CMake在目录dlib_DIR中查找一个名为dlibConfig.cmake的文件来查找Dlib的include和库目录。

1、按Windows超级键，搜索“环境变量”。
2、在“系统属性”窗口中单击“环境变量”。
3、点击“用户变量”中的新建（在窗口的上半部分）。
4、在变量名下写dlib_DIR并在变量值下写完整路径到目录dlib-19.6 \ build \ install \ lib \ cmake \ dlib
在我的机器路径上是：D：\ programming \ dlib-19.6 \ build \ install \ lib \ cmake \ dlib
该目录包含文件“dlibConfig.cmake”。 这被CMake用来配置dlib_LIBS和dlib_INCLUDE_DIRS变量来生成项目文件。 在将值分配给变量dlib_DIR之前，请确保此路径具有文件dlibConfig.cmake。

5、现在点击确定保存并关闭环境变量窗口。

注意：如果在这些值更新之前有一个打开的“命令提示符/ Power Shell”窗口，则必须再次关闭并打开一个新的“命令提示符/ Power Shell”窗口。

第7步：构建Dlib示例

我们将使用我们的CMakeLists.txt文件，而不是使用Dlib附带的文件。
下载修改后的CMakeLists.txt文件，并把它放在dlib-19.6 \ examples目录下，并用这个默认的替换。 然后按照下面的步骤进行：

cd dlib-19.6/examples
mkdir build
cd build

cmake -G "Visual Studio 14 2015 Win64" ..
cmake --build . --config Release
cd ../..

构建完成后，它将为examples \ build \ Release文件夹中的所有示例生成可执行文件。

第8步：测试Dlib的C ++示例

我们将测试人脸地标检测演示，检查我们是否正确安装了Dlib。
从Dlib网站下载面部标志的训练模型。 将这个文件（shape_predictor_68_face_landmarks.dat.bz2）提取到Dlib的根目录（dlib-19.6）。

cd examples\build
.\Release\face_landmark_detection_ex.exe ..\..\shape_predictor_68_face_landmarks.dat ..\faces\2008_001009.jpg

第9步：安装Dlib的Python模块（仅限Anaconda 3）

从源代码编译Dlib的Python绑定是不平凡的。 您必须从头开始编译Boost.Python，然后配置一些环境变量（例如BOOST_ROOT和BOOST_LIBRARYDIR），然后才能编译Dlib的Python模块。 我们现在正在跳过这部分。 将来会发布一个关于如何从源代码构建Dlib Python绑定的完整教程。

为了节省时间和精力，建议使用Anaconda 3.您可以从Anaconda安装dlib v19.4的编译二进制文件。 在本文更新的时候，Dlib在Anaconda的conda-forge版本库上的最新版本是19.4。 所以我们将安装v19.4而不是19.6

conda install -c conda-forge dlib=19.4

第10步：测试Dlib的Python示例

cd dlib-19.6\python_examples
python face_landmark_detection.py ..\shape_predictor_68_face_landmarks.dat ..\examples\faces\