windows7安装dlib过程中遇到的问题总结以及运行实例效果

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综合了无数网上记录过这个问题的文章，最后终于安装成功了！

首先有些文章说dlib从19.9版本起开始就不用cmake和boost的支持了，可能是我安装的dlib版本的问题？最后还是通过vs2015 + cmake + dlib19.16安装上了，如下图所示

最开始我没有安装vs2015，然后下载了cmake和dlib19.16，配置好cmake环境变量后直接在dlib目录下通过python setup.py install进行安装，结果报错，后来安装了vs2015，再运行python setup.py install还是报一样的错误，后来无意中看到一篇外国友人的帖子也是关于cmake报错的，如下图所示

原文地址 https://stackoverflow.com/questions/14807294/how-to-install-cmake-c-compiler-and-cxx-compiler

其中写道remove 'CMakeCache.txt' 让我恍然大悟，难道编译错误之后下一次编译还会读取之前编译的文件吗，试着删除了CMakeCache.txt，然后再执行python setup.py install，居然就这样成功了！我觉着CMake应该改进一下这个编译机制，每次编译都读取新的配置文件，这样就不会造成意想不到的困扰了。

随后继续安装face_recognition模块，遇到了资源地址连接超时的问题，于是把资源地址指向国内资源地址，问题解决！

pip3 install face_recognition -i  https://pypi.douban.com/simple/

安装成功！在pycharm中试了一下导入dlib也没问题

 import face_recognition

 from PIL import Image

 image = face_recognition.load_image_file("known_person/uw.jpg")

 face_locations = face_recognition.face_locations(image)

 print(type(face_locations))

 # 打印：我从图片中找到了 多少 张人脸

 print("I found {} faces in this photogragh.".format(len(face_locations)))

 # 循环找到的所有人脸

 for face in face_locations:

     top,right,bottom,left = face

     print("a face is located at pixel location Top:{},left:{},Bottom:{},Right:{}".format(top,left,bottom,right))

     # 指定人脸的位置信息，然后显示人脸图片

     face_image = image[top:bottom,left:right]

     pil_image = Image.fromarray(face_image)

     pil_image.show()

上面是在网上查到了一个代码实例，有的图片识别准确，不过有些图片识别的时候会少一个人，比如下面这张图，识别出来只有三个人，举手的那个黑人没有识别出来。不知道是因为阴影的问题还是胳膊影响了头像的识别，后续再研究吧。

下面这张图就成功的识别出了11人

再补充一下OpenCV识别出来的结果，更加直观一些，下面贴出代码

 # -*- coding:utf-8 -*-

 import cv2

 import face_recognition

 from PIL import ImageColor

 import chardet

 #读取图片并识别人脸

 img = face_recognition.load_image_file("known_person/uw.jpg")

 face_locations = face_recognition.face_locations(img)

 print(face_locations)

 #调用opencv函数显示图片

 img = cv2.imread("known_person/uw.jpg")

 cv2.namedWindow("from")

 cv2.imshow("from",img)

 #遍历每个人脸，并标注

 faceNum = len(face_locations)

 for i in range(0,faceNum):

     top = face_locations[i][0]

     right = face_locations[i][1]

     bottom = face_locations[i][2]

     left = face_locations[i][3]

     start = (left,top)

     end = (right,bottom)

     color = ImageColor.getrgb("#FFFF00")

     thickness = 2

     cv2.rectangle(img,start,end,color,thickness)

 #显示识别结果

 cv2.namedWindow("to")

 cv2.imshow("to",img)

 cv2.waitKey(0)

 cv2.destroyAllWindows()