“Dlib是一个现代化的C ++东西包，包含用于创立杂乱软件的机器学习算法和东西”。它使您能够直接在Python中运转许多使命，其间一个比如便是人脸检测。
装置dlib并不像只做一个“pip install dlib”那么简略，因为要正确装备和编译dlib，您首要需求装置其他体系依靠项。假如你依照这儿描绘的过程，它应该很简单让dlib发动并运转。（在本文中，我将介绍如安在Mac上装置dlib，但假如您运用的是Ubuntu，请必须检查相关资源部分的链接。）
你需求确认的榜首件事是你现已装置和更新了Hombrew。假如您需求装置它，请将其粘贴到终端中：
$ /usr/bin/ruby -e “$（curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/master/install）”
或许，假如您需求更新Hombrew，请输入以下内容：
$ brew update
您现在能够运用Homebrew来装置CMake，Boost.Python，以及在您的体系中正确装备和编译dlib所需的两个依靠联系：
$ brew install cmake $ brew install boost-python
最终，您需求手动下载并装置XQuartz。
您现在已准备好装置dlib。咱们将经过首要为这个项目创立一个孤立的虚拟环境来做到这一点。我将运用virtualenv，但您能够运用任何您了解的虚拟环境东西，包含Python的venv模块。需求scikit-image库才干读取咱们稍后将传递给dlib的图画文件，因而咱们还需求pip装置它：
$ virtualenv venv_dlib
$ source venv_dlib / bin / acTIvate
$ pip install scikit-image
$ pip install dlib
便是这样。有了这个，你应该有可用的dlib。
Dlib
Dlib供给了不同的脸部检测算法。我将在这儿运用的是根据CNN的人脸检测器。您能够下载预练习模型：https：//github.com/davisking/dlib-models。因为运用此模型的计算成本很高，因而最好在GPU上履行以下代码。运用CPU也能够，但速度会更慢。
要在下面的要点中运转人脸检测代码，我主张首要在虚拟环境中再装置两个库。这些库将使与代码交互和可视化成果更简单：
$ pip install matplotlib
$ pip install jupyterlab
装置完库后，您需求保证：
下载预练习模型（http://dlib.net/files/mmod_human_face_detector.dat.bz2）并将其存储在项目的根目录中
创立一个名为‘faces’的新目录，在该目录中存储带有期望检测的脸部的.jpg。
有了这个，你总算准备好开端在图片中检测脸部了！您能够经过在Jupyter Notebook中运转以下代码来完结此操作
成果
在运转代码之后，您应该看到图画中的脸部周围呈现蓝色方块，假如您问我，考虑到咱们只写了几行代码，这十分棒！
