tensorflow环境下dlib安装---五行代码实现人脸识别

关于dlib安装：

1.安装vs2017,配置cl

vs2017安装好C++和NET桌面开发吧，保险一点两个选上。如果事先没安装好tensorflow, python开发不用勾上，装上反而可能会冲突。我用的anaconda2018.12版本（2019.03安装dlib失败了），python3.7.3，vs2017里面勾了python开发会自动安装python3.6.6

 

VS装好了后，要将 cl.exe 的路径加入到环境变量。找到文件Hostx64下的x64和x86都存在cl.exe（每个人安装路径不一样），加入环境变量。

C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\2017\Professional\VC\Tools\MSVC\14.16.27023\bin\Hostx64\x64

cmd打开命令提示符，输入cl , 见到如下截图说明cl配置正常了。

2.配置Cmake.

一开始按照直接在网上https://cmake.org/download/下载 cmake-3.15.0-rc3-win64-x64.msi 直接安装，最后dlib出现问题，可能是版本原因。

所以后来改用pip install cmake  安装 cmake 插件，它给我自动安装了cmake-3.14.

安装在tensorflow目录下。（因为我最终是在这个环境下实现人脸识别。

找到G:\Anaconda\anaconda201812\envs\tensorflow\Lib\site-packages\cmake\data\bin

放入环境变量。（只要是你安装的cmake的bin文件夹就可以，路径因安装位置不同有所不同）。

cmd输入 cmake见到如下 显示 说明 cmake安装成功了。

3. 到http://www.boost.org/下载boost

我下载的是1.70.0版本。

将下载的boost解压，然后运行bootstrap.bat文件（如果cl.exe配置没问题的话）就会生成b2.exe、bjam.exe以及project-config.jam，

然后当前目录命令行运行 b2.exe ,双击就可以。（这个过程要等待很长时间才能完成，耐心点~大约要2小时。）

然后漫长的等待之后 执行 b2 -a --with-python address-model=64 toolset=msvc runtime-link=static  （注意with前面是两个短横线，第一次安装会出现这个步骤，我后面安装几次都没有这个步骤了。）

将安装已完成后的boost 文件加路径加入到环境变量。

4.下载dlib。

源码 http://dlib.net/files/ ，我下载了两个版本的dlib-19.17（安装失败了） 和dlib-19.14.

cd 到 dlib 目录下 运行命令  python setup.py install 等待安装完成 。

我安装的dlib19.17表面上成功了，运行一下import dlib也没问题，关键是接着打开tensorflow环境就不见了，python被自动降级了，所有环境下的包也都不见了。可能是因为版本不兼容的问题，也有可能是因为我事先安装了python3.7，导致tensorflow出现问题。 但后来改用dlib-19.14成功了，成功截图如下。

这个图是19.17安装成功，但后面出问题了。

19.14安装成功也是显示这个图。

 

5.当然这个时候还是不能用的，还需要两个步骤。

第一，将 安装完成后的目录下的三个如下截图文件夹 复制到tensorflow\Lib目录下面：

第二，将dlib安装路径G:\Anaconda\dlib-19.14\build\lib.win-amd64-3.7下的 截图所示文件。复制到tensorflo\DLLs目录下。

接下来，已经完全安装完毕。可在tensorflow环境下调用dlib包了。

import tensorflow as tf

import dlib

detector=dlib.get_frontal_face_detector()

参考博客：https://blog.csdn.net/zhang475546259/article/details/84104368