Dlib 19.4

准备文件Anaconda: https://www.anaconda.com/download/ 我下载的时最新的 64-Bit (x86) Installer (524 MB) 然后在下载的anaconda 安装包的目录下进行安装 bash Anaconda3-5.0.0.1-Linux-x86_64.sh 安装完成之后要重启终端,anaconda才能生效 输入python 进行python环境 输入import scipy ,没有报错则安装成功 注意 不要直接回车,看一下,最后一步要添加环境

这两个模块是很容易出问题的模块,以下的解决办法都是从网上收集而来. 安装dlib: pypi.python.org/pypi/dlib/19.6.0 下载 dlib-19.6.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl 成功安装 dlib 但是import 时候失败 尝试 pip install dlib==19.6.1 成功import. 其他版本下载 https://pypi.python.org/pypi/dlib/19.4.0 下载 dlib-19.4.0-cp35-cp35m

最近对人脸识别感兴趣,于是入坑安装Face_recognition,花一天功夫没装下来,我的系统和Python版本是win64+Anacond(python3.7.1). 一天下来搞明白了想安装face_recongnition的必需配置好Dlib, 配置好dlib的必要条件是:自己安装一次dlib,并且编译,还要安装巨大的VS,安装Dlib的配置好boost和cmake,一直在摸索不安装VS就想把其他都安装好,一直都是出错.终于在睡觉前微信搜索到一篇博文在python3.6下可成功安装Face

dlib人脸识别 1.dlib安装 ? 代码的编写在jupyter notebook中来完成 ? jupyter notebook是一个工具 ? pip install jupyter ------------>安装使用 ? 如何启动: ? 命令行输入:jupyter notebook ? 前提,环境变量配置成功 ? ? dlib安装-------------> pip install dlib ? dlib有不同的版本,最新版本(19.17.0),经过测试,dll包不完备,所以上次我在使用时

1 这个是什么? ???????基于全卷积神经网络(FCN)的自动生成口红Python程序. 图1 FCN生成口红的效果(注:此两张人脸图来自人脸公开数据库LFW) 2 怎么使用了? ???????首先能从这个Github (https://github.com/Kalafinaian/ai_lips_makeup) 中下载这个python项目.下载解压后你得到这样一个程序. 图2 口红Python程序 ???????本项目的运行环境为Python3.6,需要的深度学习包tensorflow ,

转自:http://blog.csdn.net/elaine_bao/article/details/53046542 版权声明:本文为博主原创文章,转载请注明. 目录(?)[-] 综述 代码解读 step by step 1 预处理阶段 11 载入训练集测试集 12 图片上采样 13 镜像图片 2 训练阶段 21 定义scanner用于扫描图片并提取特征 22 设置scanner扫描窗口大小 23 定义trainer用于训练人脸检测器 24 训练生成人脸检测器 25 测试 3 tips 31

dlib库学习之一 1.介绍 跨平台 C++ 通用库 Dlib 发布 ,带来了一些新特性,包括概率 CKY 解析器,使用批量同步并行计算模型来创建应用的工具,新增两个聚合算法:中国低语 (Chinese Whispers) 和纽曼的模块化聚类. Dlib是一个使用现代C++技术编写的跨平台的通用库,遵守Boost Software licence. 主要特点如下: 1.完善的文档:每个类每个函数都有详细的文档,并且提供了大量的示例代码,如果你发现文档描述不清晰或者没有文档,告诉作者,作者会立刻添

0.引言 自己在下载dlib官网给的example代码时,一开始不知道怎么使用,在一番摸索之后弄明白怎么使用了: 现分享下 face_detector.py 和 face_landmark_detection.py 这两个py的使用方法: 1.开发环境 python: 3.6.3 dlib: 19.7 2.py文件功能介绍 face_detector.py : 识别出图片文件中一张或多张人脸,并用矩形框框出标识出人脸: face_landmark_detection.py : 在face_det

在计算机视觉和机器学习方向有一个特别好用但是比较低调的库,也就是dlib,与opencv相比其包含了很多最新的算法,尤其是深度学习方面的,因此很有必要学习一下.恰好最近换了一台笔记本,内含一块GTX1060的显卡,可以用来更快地跑深度学习算法.以前用公司HP的工作站配置过dlib,GPU是Quadro K420,用dlib自带的人脸识别算法(ResNet)测试过,相比较1060的速度确实要快上很多.dlib.cuda和cudnn的版本经常会更新,每次重新配置环境会遇到一些问题,在这里记下来吧.