[Инструмент глубокого обучения] · Минимальная установка библиотеки распознавания лиц Dlib

[Инструмент глубокого обучения] · Минимальная установка библиотеки распознавания лиц Dlib

Введение в Dlib

Dlib — это современный набор инструментов C++, содержащий алгоритмы машинного обучения и инструменты для создания сложного программного обеспечения на C++ для решения реальных задач. Он широко используется в промышленности и научных кругах, включая робототехнику, встроенные устройства, мобильные телефоны и крупномасштабные высокопроизводительные вычислительные среды. Лицензия с открытым исходным кодом Dlib позволяет использовать его в любом приложении бесплатно. Dlib имеет долгую историю и содержит множество модулей.В последние годы автор в основном занимается разработкой таких модулей, как машинное обучение, глубокое обучение и обработка изображений.

Установить

Этот пост в блоге предназначен для установки Windows 10, другие платформы могут выполнить этот шаг для установки.

• Установить Миниконду

Используйте команду conda для установки библиотеки Dlib.Можно использовать как Miniconda, так и Anaconda.Я привык использовать Miniconda, который занимает меньше памяти.
Рекомендуемое использованиеЦинхуаюань, загрузите и установите, а также выберите соответствующую версию платформы. питон == 3.6

• установить dlib
  Введите CMD от имени администратора и выполните

conda install -c conda-forge dlib

• тестовый код

#%%
import dlib
from imageio import imread
import glob

detector = dlib.get_frontal_face_detector()
win = dlib.image_window()
paths = glob.glob('faces/*.jpg')

print(paths)

for path in paths:
	img = imread(path)
	dets = detector(img)
	print('检测到了 %d 个人脸' % len(dets))
	for i, d in enumerate(dets):
		print('- %d：Left %d Top %d Right %d Bottom %d' % (i, d.left(), d.top(), d.right(), d.bottom()))

	win.clear_overlay()
	win.set_image(img)
	win.add_overlay(dets)
	dlib.hit_enter_to_continue()

Фотографии помещаются в папку Faces, при этом требуется библиотека imageio, которую можно установить с помощью следующей команды

pip install imageio

• выходной результат

['faces\\f1.jpg']
检测到了 1 个人脸
- 0：Left 270 Top 128 Right 912 Bottom 770

оригинальное фото

выходное фото