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柳州十一冶建设集团网站,大连seo排名,医院网站设计方案,毕业设计可以做自己的网站吗Dlib是较流行的人脸识别的开源库#xff0c;使用c编写#xff0c;里面包含了许多的机器学习算法#xff0c;在python中也可以使用。Dlib保持着很好的更新节奏#xff0c;文档也写得相当清晰#xff0c;涉及到的资源都有标明在哪里下载#xff0c;是一个优秀的人脸识别开源… Dlib是较流行的人脸识别的开源库使用c编写里面包含了许多的机器学习算法在python中也可以使用。Dlib保持着很好的更新节奏文档也写得相当清晰涉及到的资源都有标明在哪里下载是一个优秀的人脸识别开源库。 在ubuntu下安装Dlib的python库 python是机器学习重要的语言使用也较为方便虽然Dlib是用c编写同样编译成python一样能很好的应用。 安装的过程也较为简单 Dlib的开发中使用到boost库编译时使用cmake在安装之前要先安装这两样如果没有安装的话会报错误 Command /usr/bin/python -u -c import setuptools, tokenize;__file__/tmp/pip-build-FnblaA/dlib/setup.py;fgetattr(tokenize, open, open)(__file__);codef.read().replace(\r\n, \n);f.close();exec(compile(code, __file__, exec)) install --record /tmp/pip-BoT1jf-record/install-record.txt --single-version-externally-managed --compile failed with error code 1 in /tmp/pip-build-FnblaA/dlib/ 安装 boost和cmake如下 apt-get install libboost-python-dev cmake 先安装 Dlib涉及到的库scikit-imagecv2 pip install scikit-image pip install opencv-python 下面就能够安装Dlib pip install dlib 在识别中最重要的是提取物件的特征同样的在人脸识别上也是一样需要提取人脸的特征有了特征以后就能够用来识别。 代码如下 #!/usr/bin/python #codingutf-8 # 先检测人脸提取关键点向量 # 人脸关键点检测器 shape_predictor_5_face_landmarks.dat 在 http://dlib.net/files/shape_predictor_5_face_landmarks.dat.bz2 下载 # 人脸识别模 dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat 在 http://dlib.net/files/dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat.bz2 下载 import sys,os,dlib,glob,numpy from skimage import io # 模型 predictor_path shape_predictor_5_face_landmarks.dat face_rec_model_path dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat # 需要检测的文件 faces_folder_path faceto detector dlib.get_frontal_face_detector() sp dlib.shape_predictor(predictor_path) facerec dlib.face_recognition_model_v1(face_rec_model_path) descriptors [] for f in glob.glob(os.path.join(faces_folder_path, *.jpg)):     print(Processing file: {}.format(f))     img io.imread(f)     # 先检测人脸     dets detector(img, 1)     print(Number of faces detected: {}.format(len(dets)))     for k, d in enumerate(dets): shape sp(img, d)         # 在人脸区域中提取关键点向量128D向量         face_descriptor facerec.compute_face_descriptor(img, shape)         # 转换为numpy array         v numpy.array(face_descriptor)         print face_descriptor,v.shape         print v 在windows下安装Dlib的python库 在windows下也是要解决两个依赖cmake和boost库当然本机已经安装过python了。 cmake较简单到https://cmake.org/download/ 下安装相应的版本就可以。 boost库需要编译 在 http://www.boost.org/users/history/ 下载需要的版本 我使用的是 vs2015进入开发命令行 C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio 14.0 把下载的boost解压放到一个特定的目录进入Boost目录执行bootstrap.bat没有报错会让你执行./b2命令就能编译完成boost会生成stage目录设置环境变量BOOST_ROOT D:\boost_1_59_0 和 BOOST_LIBRARYDIR D:\boost_1_59_0\stage\lib 再进行python library的编译 b2 -a --with-python address-model32 toolsetmsvc runtime-linkstatic 到这里cmake和boost库都已经安装好接下来跟ubuntu一样安装scikit-imagecv2和dlib pip install scikit-image pip install opencv-python pip install dlib 在安装scikit-image如果出现错误的话 Command c:\python27\python.exe -u -c import setuptools, tokenize;__file__c:\\users\\\xc1\xd6\xc7\xe5\xc6\xaf\\appdata\\local\\temp\\pip-build-v_gl7g\\scikit-image\\setup.py;fgetattr(tokenize, open, open)(__file__);codef.read().replace(\r\n, \n);f.close();exec(compile(code, __file__, exec)) install --record c:\users\\appdata\local\temp\pip-juqjlo-record\install-record.txt --single-version-externally-managed --compile failed with error code 1 in c:\users\appdata\local\temp\pip-build-v_gl7g\scikit-image\ 解决方式 把stdint.h保存至C:\Users\userName\AppData\Local\Programs\Common\Microsoft\Visual C for Python\9.0\VC\include\ 再次安装 在github上下载Dlib的源代码在python_examples下的face_detector.py是用来标注人脸代码的注解也非常的详细运行如下 ./face_detector.py ../examples/faces/*.jpg vs2015编译Dlib代码 需要研究Dlib的代码有时需要对Dlib进行编译Dlib是用c编写官网下编译代码如下 进入Dlib的路径 mkdir build   cd build   cmake -G Visual Studio 14 2015 Win64 ..   cmake --build . --config Release  Dlib就编译完成这里编译的是Release 版本在使用的过程中也要用Release 版本Dlib的例子很多使用opencv需要把路径和链接库在加进去。 引用路径下添加 D:\work\dlib-master D:\work\opencv\build\include 添加c预处理器 DLIB_JPEG_SUPPORT 加入库链接 D:\work\dlib-master\build\dlib\Release\dlib.lib D:\work\opencv\build\x64\vc14\lib\opencv_world331.lib 在examples中找face_detection_ex.cpp加入到工程中可以看到和刚才python一样的结果。 非cmake下编译Dlib 需要进一步的了解Dlib源码时需要边调试边看代码在编译成lib时是做不了这件事情的所以我们需要把dlib的加入到工程中。 在http://dlib.net/compile.html 下载 dlib代码解压到某一个路径下等下工程需要引用到。 新建一个vs2015的win32控制台应用程序空工程命名为Dlib_test。 1.右键项目工程-属性-C/C±常规-附加包含目录 添加四个目录如下 D:\work\dlib-master\dlib\external\libjpeg D:\work\dlib-master\dlib\external\libpng D:\work\dlib-master\dlib\external\zlib D:\work\dlib-master 2.设置库目录 工程-属性-链接器-常规-附加库目录 D:\work\dlib-master\dlib D:\work\dlib-master\dlib\external 3.添加对JPG和PNG图片的支持 属性-C/C±预处理器-预处理器定义 DLIB_JPEG_SUPPORT DLIB_PNG_SUPPORT 4.关闭SDL检查 当SDL检查启用时编译器会严格检测缓冲区的溢出这将导致一些函数编译失败。 项目属性-配置属性-C/C±SDL检查选测否。 5.添加资源文件 将下面三个文件夹下的所有文件添加到资源文件中 dlib\external\libjpeg dlib\external\libpng dlib\external\zlib 6.添加源文件 添加两个源文件到工程中 dlib\all\source.cpp examples\face_landmark_detection_ex.cpp 这个工程如下 main()函数在face_landmark_detection_ex.cpp下调试的时候从这个主工程进入可以看到人脸识别两个最重要的算法人脸探测detect和特征提取 shape_predictor。
http://www.yutouwan.com/news/424249/

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