基于python2.7的windows下配置Pyqt4+Dlib+face_recognition人脸识别环境

安装过程中参考的文章如下：

（1）windows下配置face_recognition：

https://github.com/ageitgey/face_recognition/issues/175#issue-257710508

一、系统环境搭建

1.由于本机系统搭配了很多编程环境，担心直接用本机搭配环境会导致系统出现问题，因此在移动硬盘里面创建了win10虚拟机，系统环境为win10 专业版 1703，由于装虚拟机比较简单，采用Vmware WorkStation 14pro即可，4G内存，2核处理器，60G虚拟磁盘，安装过程比较简单便不再记录。

二、编程环境搭建：

1、开发环境：Python 2.7 + PyCharm _2018_3_5_x64

2、依赖环境：（1）Boost_1_69_0

                        （2）VS2015及以上（由于dlib_19以后需要C++11.0,因此需要VS2015及以上，网上有一种不需要VS就可以安装的方法，采用的是直接安装wheel，这个我没有尝试，链接如下：https://blog.csdn.net/baidu_36804484/article/details/88814808）

                       （3）MinGW（用于安装sip）

                       （4）Cmake_3_14_0（编译Boost的时候需要）

 

 

3、python库环境：

（1）Click：

Click是一个Python包，用于以可组合的方式创建漂亮的命令行界面，并且只需要很少的代码。这是“命令行界面创建工具包”。它具有高度可配置性，但具有开箱即用的合理默认值

https://pypi.org/project/click/

（2）Numpy:

它提供：

• 一个强大的N维数组对象
• 复杂的（广播）功能
• 用于集成C / C ++和Fortran代码的工具
• 有用的线性代数，傅里叶变换和随机数功能
• 以及更多

除了明显的科学用途外，NumPy还可以用作通用数据的高效多维容器。可以定义任意数据类型。这使NumPy能够无缝快速地与各种数据库集成。

https://pypi.org/project/numpy/

（3）Pillow:

Python成像库，具体见：https://pypi.org/project/Pillow/

（4）chardet：

用来检测编码，具体见：https://pypi.org/project/chardet2/

（5）face_recognition_model：

程序包仅包含face_recognition使用的模型 https://pypi.org/project/face_recognition_models/

（6）opencv-python（cv2）：

opencv的python扩展包，用于Python的非官方预构建OpenCV https://pypi.org/project/opencv-python/

（7）PyQt4：

PyQt4是Digia的Qt跨平台GUI工具包的全套Python绑定。PyQt4支持Python v2和v3

备注：（1）pip包管理工具，setup-tools的安装比较简单，但是是常用的，不会安装自行查找。

           （2）采用的python2.7版本，与python3又很大的差别。

           （3）在python2.7的情况下pip直接安装第三方包，常常会发生SSL错误的问题，总是提示查找不到合适的包，因此在安装的过程中我采用wheel文件安装和源码编译安装的两种方式，接下来我会介绍这两种方式。

           （4）在安装face_recognition的时候，缺失的pillow和dlib自动下载安装的。

           （5）要注意安装的第三方扩展包的位数一定要与自己的python位数一样！！！否则导入的时候会提示dll缺失

4、Python包管理（安装与卸载）

python语言的一个强大的优势它在于具有及其丰富的第三方扩展包，而且非常易于管理。pip就是这样一种管理工具。

（1）Sip简介:

使其如此强大的Python的一个特性是能够获取用C或C ++编写的现有库，并使它们可用作Python扩展模块。此类扩展模块通常称为库的绑定。

SIP是一种工具，可以非常轻松地为C和C ++库创建Python绑定。它最初是为创建PyQt而开发的，PyQt是Qt工具包的Python绑定，但可用于为任何C或C ++库创建绑定。

SIP包括代码生成器和Python模块。代码生成器处理一组规范文件并生成C或C ++代码，然后编译该代码以创建绑定扩展模块。所述SIP Python模块提供支持功能，以自动生成的代码。

规范文件包含C或C ++库接口的描述，即类，方法，函数和变量。规范文件的格式几乎与C或C ++头文件相同，因此创建规范文件的最简单方法是编辑相应的头文件。

SIP使得在高效的解释性编程环境中轻松利用现有的C或C ++库。SIP还可以轻松地使用Python应用程序（可能是原型）并在C或C ++中有选择地实现应用程序的某些部分（可能出于性能原因）。

               

（2）sip安装：

打开Windows的cmd命令行

输如cd ~\python\Lib\site-packages\sip-4.13.2跳转到sip文件夹下。

输入python configure.py --platform win32-g++

（3）pip包管理工具

         pip的安装，网上有很多方法，需要注意的是Python 2> = 2.7.9或Python 3> = 3.4已经默认安装好了pip,具体安装方法请参考 https://pip.pypa.io/en/stable/installing/

 （4）对于第三方包的安装管理，可以采用wheel安装和源码编译安装，简单代码示例如下：

          1.采用wheel: pip Click-7.0-py2.py3-none-any.whl install，需要注意的是在安装的过程中会遇到一些问题，比如：”pip安装报错：is not a supported wheel on this platform“,此时需要修改文件名，具体参考：https://www.cnblogs.com/nice-forever/p/5371906.html

          2.采用源码安装：python setup.py install ,此时需要进入源码所在的目录进行安装。

遇到的问题：

1.第三方包在系统cmd环境下安装好了以后，pycharm中无法导入：

  解决：在设置的python解释器中创建虚拟环境的时候，选择Ineherit System，继承系统的环境即可

5.Boost库的安装

同样是两种方法：二进制文件和源码编译安装，参考文章首部的链接即可。