首頁 > 產(chǎn)品 > 經(jīng)驗(yàn) > dlib，dlib如何在VS2010中進(jìn)行環(huán)境配置

dlib，dlib如何在VS2010中進(jìn)行環(huán)境配置

來源：整理時(shí)間：2023-08-24 00:08:32 編輯：智能門戶手機(jī)版

本文目錄一覽

1，dlib如何在VS2010中進(jìn)行環(huán)境配置
2，數(shù)字圖書館的英文縮寫
3，如何用dlib實(shí)現(xiàn)人臉檢測(cè)
4，ubuntu里面怎么安裝dlib
5，ubuntu中怎么安裝dlib
6，如何提高python下的dlib人臉檢測(cè)速度

1，dlib如何在VS2010中進(jìn)行環(huán)境配置

請(qǐng)依照VS2010的說明指點(diǎn)進(jìn)行指點(diǎn)

dlib如何在VS2010中進(jìn)行環(huán)境配置

2，數(shù)字圖書館的英文縮寫

一種擁有多種媒體、內(nèi)容豐富的數(shù)字化信息資源庫(kù)，并能為讀者提供方便、快捷地信息服務(wù)的機(jī)制稱為數(shù)字圖書館，它的英文縮寫是（CSDL）。

一種擁有多種媒體、內(nèi)容豐富的數(shù)字化信息資源庫(kù),并能為讀者提供方便、快捷地信息服務(wù)的機(jī)制稱為數(shù)字圖書館,它的英文縮寫是(csdl)。

DLib (Digital library)。

數(shù)字圖書館的英文縮寫

3，如何用dlib實(shí)現(xiàn)人臉檢測(cè)

如何用dlib實(shí)現(xiàn)人臉檢測(cè)一般情況下，R.java是不會(huì)缺少的，它由系統(tǒng)自動(dòng)生成，修改，如果發(fā)生問題，可如下操作可以先clear項(xiàng)目,然后重建項(xiàng)目，rebuild項(xiàng)目，檢查你的.xml文件名是否出現(xiàn)錯(cuò)誤，文件名大寫了也是會(huì)錯(cuò)誤的檢查其他會(huì)在R.java中生成id的資源文件，只要是影響R.java文件的文件有錯(cuò)誤，它就有可能錯(cuò)誤，使你編譯的過程中丟乏訂催寡詘干挫吮旦經(jīng)失R.java文件

dlib實(shí)現(xiàn)人臉檢測(cè) 這個(gè)你們有詳細(xì)的要求不via

如何用dlib實(shí)現(xiàn)人臉檢測(cè)

4，ubuntu里面怎么安裝dlib

下面是在ubuntu下如何為Python安裝dlib: 1.在官網(wǎng)dlib官網(wǎng)下載最新版本的dlib 由于dlib最初是一個(gè)C++庫(kù)，要安裝為python第三方庫(kù)，2.要下載boost將C++ 編譯為python，同時(shí)還要下載cmake命令：sudo apt-get install libboost-python-dev cmake113.然后切換到 dlib-18.17/python_examples目錄然后運(yùn)行./compile_dlib_python_module.bat 11會(huì)生成dlib.so 4.該腳本還要加上可執(zhí)行權(quán)限這樣在dlib-18.17/python_examples目錄下就可以導(dǎo)入dlib庫(kù)，但在其它地方還不能導(dǎo)入將dlib.so復(fù)制到python第三庫(kù)的文件夾下sudo cp dlib.so /usr/local/lib/python2.7/dist-packages/11這樣dlib庫(kù)就安裝好了

libcrypto這是個(gè)庫(kù)不是軟件，這個(gè)包含在了軟件openssl中，所以你需要安裝的是openssl

5，ubuntu中怎么安裝dlib

libcrypto這是個(gè)庫(kù)不是軟件，這個(gè)包含在了軟件openssl中，所以你需要安裝的是openssl

下面是在ubuntu下如何為python安裝dlib: 1.在官網(wǎng)dlib官網(wǎng)下載最新版本的dlib 由于dlib最初是一個(gè)c++庫(kù)，要安裝為python第三方庫(kù)，2.要下載boost將c++ 編譯為python，同時(shí)還要下載cmake命令：sudo apt-get install libboost-python-dev cmake113.然后切換到 dlib-18.17/python_examples目錄然后運(yùn)行./compile_dlib_python_module.bat 11會(huì)生成dlib.so 4.該腳本還要加上可執(zhí)行權(quán)限這樣在dlib-18.17/python_examples目錄下就可以導(dǎo)入dlib庫(kù)，但在其它地方還不能導(dǎo)入將dlib.so復(fù)制到python第三庫(kù)的文件夾下sudo cp dlib.so /usr/local/lib/python2.7/dist-packages/11這樣dlib庫(kù)就安裝好了

6，如何提高python下的dlib人臉檢測(cè)速度

無法提高速度，因?yàn)閐Iib內(nèi)核算法是c寫的，Py只是調(diào)用它而已。如果說有辦法的話，那就是換性能更好的電腦

1.1.介紹introduction 從opencv2.4開始，加入了新的類facerecognizer，我們可以使用它便捷地進(jìn)行人臉識(shí)別實(shí)驗(yàn)。本文既介紹代碼使用，又介紹算法原理。(他寫的源代碼，我們可以在opencv的opencv\modules\contrib\doc\facerec\src下找到，當(dāng)然也可以在他的github中找到，如果你想研究源碼，自然可以去看看，不復(fù)雜) 目前支持的算法有 eigenfaces特征臉createeigenfacerecognizer() fisherfaces createfisherfacerecognizer() localbinary patterns histograms局部二值直方圖 createlbphfacerecognizer() 下面所有的例子中的代碼在opencv安裝目錄下的samples/cpp下面都能找到，所有的代碼商用或者學(xué)習(xí)都是免費(fèi)的。 1.2.人臉識(shí)別face recognition 對(duì)人類來說，人臉識(shí)別很容易。文獻(xiàn)[tu06]告訴我們，僅僅是才三天的嬰兒已經(jīng)可以區(qū)分周圍熟悉的人臉了。那么對(duì)于計(jì)算機(jī)來說，到底有多難？其實(shí)，迄今為止，我們對(duì)于人類自己為何可以區(qū)分不同的人所知甚少。是人臉內(nèi)部特征(眼睛、鼻子、嘴巴)還是外部特征(頭型、發(fā)際線)對(duì)于人類識(shí)別更有效?我們?cè)趺捶治鲆粡垐D像，大腦是如何對(duì)它編碼的？david hubel和torstenwiesel向我們展示，我們的大腦針對(duì)不同的場(chǎng)景，如線、邊、角或者運(yùn)動(dòng)這些局部特征有專門的神經(jīng)細(xì)胞作出反應(yīng)。顯然我們沒有把世界看成零散的塊塊，我們的視覺皮層必須以某種方式把不同的信息來源轉(zhuǎn)化成有用的模式。自動(dòng)人臉識(shí)別就是如何從一幅圖像中提取有意義的特征，把它們放入一種有用的表示方式，然后對(duì)他們進(jìn)行一些分類?；趲缀翁卣鞯娜四樀娜四樧R(shí)別可能是最直觀的方法來識(shí)別人臉。第一個(gè)自動(dòng)人臉識(shí)別系統(tǒng)在[kanade73]中又描述：標(biāo)記點(diǎn)(眼睛、耳朵、鼻子等的位置)用來構(gòu)造一個(gè)特征向量(點(diǎn)與點(diǎn)之間的距離、角度等)。通過計(jì)算測(cè)試和訓(xùn)練圖像的特征向量的歐氏距離來進(jìn)行識(shí)別。這樣的方法對(duì)于光照變化很穩(wěn)健，但也有巨大的缺點(diǎn)：標(biāo)記點(diǎn)的確定是很復(fù)雜的，即使是使用最先進(jìn)的算法。一些幾何特征人臉識(shí)別近期工作在文獻(xiàn)[bru92]中有描述。一個(gè)22維的特征向量被用在一個(gè)大數(shù)據(jù)庫(kù)上，單靠幾何特征不能提供足夠的信息用于人臉識(shí)別。特征臉方法在文獻(xiàn)[tp91]中有描述，他描述了一個(gè)全面的方法來識(shí)別人臉：面部圖像是一個(gè)點(diǎn)，這個(gè)點(diǎn)是從高維圖像空間找到它在低維空間的表示，這樣分類變得很簡(jiǎn)單。低維子空間低維是使用主元分析(principal component analysis,pca)找到的，它可以找擁有最大方差的那個(gè)軸。雖然這樣的轉(zhuǎn)換是從最佳重建角度考慮的，但是他沒有把標(biāo)簽問題考慮進(jìn)去。[gm:讀懂這段需要一些機(jī)器學(xué)習(xí)知識(shí)]。想象一個(gè)情況，如果變化是基于外部來源，比如光照。軸的最大方差不一定包含任何有鑒別性的信息，因此此時(shí)的分類是不可能的。因此，一個(gè)使用線性鑒別(linear discriminant analysis,lda)的特定類投影方法被提出來解決人臉識(shí)別問題[bhk97]。其中一個(gè)基本的想法就是，使類內(nèi)方差最小的同時(shí)，使類外方差最大。近年來，各種局部特征提取方法出現(xiàn)。為了避免輸入的圖像的高維數(shù)據(jù)，僅僅使用的局部特征描述圖像的方法被提出，提取的特征(很有希望的)對(duì)于局部遮擋、光照變化、小樣本等情況更強(qiáng)健。有關(guān)局部特征提取的方法有蓋伯小波(gabor waelets)([wiskott97])，離散傅立葉變換(discretecosinus transform,dct)([messer06])，局部二值模式(localbinary patterns,lbp)([ahp04])。使用什么方法來提取時(shí)域空間的局部特征依舊是一個(gè)開放性的研究問題，因?yàn)榭臻g信息是潛在有用的信息。 1.3.人臉庫(kù)face database 我們先獲取一些數(shù)據(jù)來進(jìn)行實(shí)驗(yàn)吧。我不想在這里做一個(gè)幼稚的例子。我們?cè)谘芯咳四樧R(shí)別，所以我們需要一個(gè)真的人臉圖像！你可以自己創(chuàng)建自己的數(shù)據(jù)集，也可以從這里(http://face-rec.org/databases/)下載一個(gè)。 at&tfacedatabase又稱orl人臉數(shù)據(jù)庫(kù)，40個(gè)人，每人10張照片。照片在不同時(shí)間、不同光照、不同表情(睜眼閉眼、笑或者不笑)、不同人臉細(xì)節(jié)(戴眼鏡或者不戴眼鏡)下采集。所有的圖像都在一個(gè)黑暗均勻的背景下采集的，正面豎直人臉(有些有有輕微旋轉(zhuǎn))。