“Dlib是一個(gè)現(xiàn)代化的C ++工具包，包含用于創(chuàng)建復(fù)雜軟件的機(jī)器學(xué)習(xí)算法和工具”。它使您能夠直接在Python中運(yùn)行許多任務(wù)，其中一個(gè)例子就是人臉檢測(cè)。

安裝dlib并不像只做一個(gè)“pip install dlib”那么簡(jiǎn)單，因?yàn)橐_配置和編譯dlib，您首先需要安裝其他系統(tǒng)依賴(lài)項(xiàng)。如果你按照這里描述的步驟，它應(yīng)該很容易讓dlib啟動(dòng)并運(yùn)行。（在本文中，我將介紹如何在Mac上安裝dlib，但如果您使用的是Ubuntu，請(qǐng)務(wù)必查看相關(guān)資源部分的鏈接。）

你需要確定的第一件事是你已經(jīng)安裝和更新了Hombrew。如果您需要安裝它，請(qǐng)將其粘貼到終端中：

$ /usr/bin/ruby -e “$（curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/master/install）”

或者，如果您需要更新Hombrew，請(qǐng)輸入以下內(nèi)容：

$ brew update

您現(xiàn)在可以使用Homebrew來(lái)安裝CMake，Boost.Python，以及在您的系統(tǒng)中正確配置和編譯dlib所需的兩個(gè)依賴(lài)關(guān)系：

$ brew install cmake $ brew install boost-python

最后，您需要手動(dòng)下載并安裝XQuartz。

您現(xiàn)在已準(zhǔn)備好安裝dlib。我們將通過(guò)首先為這個(gè)項(xiàng)目創(chuàng)建一個(gè)孤立的虛擬環(huán)境來(lái)做到這一點(diǎn)。我將使用virtualenv，但您可以使用任何您熟悉的虛擬環(huán)境工具，包括Python的venv模塊。需要scikit-image庫(kù)才能讀取我們稍后將傳遞給dlib的圖像文件，因此我們還需要pip安裝它：

$ virtualenv venv_dlib

$ source venv_dlib / bin / activate

$ pip install scikit-image

$ pip install dlib

就是這樣。有了這個(gè)，你應(yīng)該有可用的dlib。

Dlib

Dlib提供了不同的臉部檢測(cè)算法。我將在這里使用的是基于CNN的人臉檢測(cè)器。您可以下載預(yù)訓(xùn)練模型：https：//github.com/davisking/dlib-models。由于使用此模型的計(jì)算成本很高，因此最好在GPU上執(zhí)行以下代碼。使用CPU也可以，但速度會(huì)更慢。

要在下面的要點(diǎn)中運(yùn)行人臉檢測(cè)代碼，我建議首先在虛擬環(huán)境中再安裝兩個(gè)庫(kù)。這些庫(kù)將使與代碼交互和可視化結(jié)果更容易：

$ pip install matplotlib

$ pip install jupyterlab

安裝完庫(kù)后，您需要確保：

下載預(yù)訓(xùn)練模型（http://dlib.net/files/mmod_human_face_detector.dat.bz2）并將其存儲(chǔ)在項(xiàng)目的根目錄中

創(chuàng)建一個(gè)名為‘faces’的新目錄，在該目錄中存儲(chǔ)帶有希望檢測(cè)的臉部的.jpg。

有了這個(gè)，你終于準(zhǔn)備好開(kāi)始在圖片中檢測(cè)臉部了！您可以通過(guò)在Jupyter Notebook中運(yùn)行以下代碼來(lái)完成此操作

結(jié)果

在運(yùn)行代碼之后，您應(yīng)該看到圖像中的臉部周?chē)霈F(xiàn)藍(lán)色方塊，如果您問(wèn)我，考慮到我們只寫(xiě)了幾行代碼，這非常棒！