计算机视觉-图像处理入门(三):在Windows系统里配置dlib环境并做图像批量处理

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最近要用dlib来做一下图像处理,放在linux虚拟机里跑的话太慢了,就想着放在Windows环境下跑,不过dlib的依赖还蛮多,配置的过程也蛮让人心累的,不过还好,最后还是成功了:

一、遇到的问题和操作错误:

            1、直接在pycharm里pip install  dlib。

            2、只安装了cmake,安装boost的时候失败。

二、问题的解决和成功运行:   

        (一)、一定要确保系统里安装了c++编译器,dlib里很多是c++的东西,所以编译的时候要用到。

          我安装的是 visual studio 2017,这个网上很多,下载源也有好有坏,自己依情况来,建议是:

        

            注意勾选必要组件:

            


        (二)、安装cmake:      

            官网下载安装包:https://cmake.org/download/

        

            我下载了win64的msi安装包,注意电脑是64位的就安装64位的安装包。

            注意在安装的时候勾选“自动添加路径到环境变量”,或者安装完之后自己手动添加以下路径到path:
            (这里的路径以你具体安装的路径为准)

        (我在安装结束后,运行还是有问题,发现是VS的问题,VS2008不支持C++11,所以安装了VS2017,但又因为没有卸载  VS2008,导致VS2017安装不全)


    (三)boost的下载和安装

            我们可以在 boost官网 上下载最新的boost版本。由于boost库可以像标准库一样在多个平台上运行 ,因        此官方上只以源码的形式提供。对于windows用户我们往往想直接下载一个安装组件直接安装而不是自己        编译,我们可以在 这个网站 上直接下载对应的安装组件, 下面我们就以这个网站为例介绍安装组件的下载。

            1. 打开网站,其界面显示如下:

        网站首页

            2. 目前稳定的版本是1.63因此这里我下载1.63版本。一般正在更新的开源软件都会有一个最新版本和稳定        版本, 如果我们不是在开发的话选择稳定版本即可。选择 *1.63.0* 之后,我们可用看到文件列表如下:

        文件列表

        3. 我们可以看到这里有许多的安装文件。这是因为 boost windows的安装版本不但和处理器位数有关, 而       且还和visio studio的版本有关 。这里我们先将 DEPENDENCY_VERSIONS.txt文件下载下来并查看, 可        以发现其中有一段说明如下:

        Microsoft Visual Studio 2005 - msvc-8.0 - Service Pack 1 
        Microsoft Visual Studio 2008 - msvc-9.0 - Service Pack 1 
        Microsoft Visual Studio 2010 - msvc-10.0 - Service Pack 1 
        Microsoft Visual Studio 2012 - msvc-11.0 - Update 4 
        Microsoft Visual Studio 2013 - msvc-12.0 - Update 3

        4. 比如这里我们使用的是VS2012。那么我们就应该下载 boost_1_63_0-msvc-11.0-64.exe 或者 boost_1_63_0-msvc-11.0-32.exe 。下载完毕之后根据提示按步骤安装即可

        5.在boost的安装目录下:

        

                1)双击bootstrap.bat生成了   

                     

                2)再在命令中输入b2 install

                3)利用b2编译库文件
                     --     b2 -a --with-python address-model=64 toolset=msvc runtime-link=static

                    之前你cmake下载的64位这里写64,如果是32位的就把之前的64改成32

                4)设置变量
                    --     set BOOST_ROOT=C:\local\boost_1_63_0
                    --     set BOOST_LIBRARYDIR=C:\local\boost_1_63_0\stage\lib

       (四)、安装dlib

                下载:http://dlib.net/

                接下来,新开一个cmd,然后进入dlib的目录下:

                输入python setup.py install 

                安装完成(有些地方有点慢,要有耐心)

                由于要用到dlib的人脸检测,所以需要下载它的检测器:

              https://zh.osdn.net/projects/sfnet_dclib/downloads/dlib/v18.10/shape_predictor_68_face_landmarks.dat.bz2/

三、图像的批量处理:

           1、OpenCV的图像读取显示及保存:

                cv2.imwrite(文件名,img)保存图像,
        cv2.imwrite('messigray.png',img)

          2、文件的读取和文件的生成:

              Python3 OS 文件/目录方法
          3、Python - 判断list是否为空判断文件是否存在
          4、用pycharm编辑代码的时候,ignore一个错误,怎么取消这个ignore:

                在settings里选 Editor -> Inspections -> Python -> Unresolved references -> 选中你的 jiee -> 选右边的减号移除 -> Apply -> OK 即可

                    如果你的顺序不是这样的可以直接在搜索框里搜索Inspections:

                           

四、批量处理的代码: 

  https://github.com/Qi-Shiloh/GetPicFace

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