内容详细：
一、Dlib简介
Dlib是基于现代C++的一个跨平台通用的框架，作者非常厉害而且非常勤奋，一直在保持更新。最近作者忙于更新dnn方面的内容，虽然我觉得dnn的接口非常不友好。Dlib内容非常丰富，包括但不仅限于机器学习、图像处理、数值算法、数据压缩等等，更重要的是，Dlib的文档非常完善，例子非常丰富。
Dlib提供的人脸检测比OpenCV的人脸检测模型更好用。而且Dlib提供了OpenCV没有的人脸关键点检测方法（现在有了，刚出现在contrib模块里）和基于深度学习的人脸识别工具。而且提供了比OpenCV更加完善的机器学习和深度学习的模块。而且可以和OpenCV结合使用，二者的图像可以方便地转换。我曾基于dlib尝试过很多关于人脸的程序：人脸检测、人脸关键点提取、颜值预测、换脸算法和人脸识别。
二、编译Dlib
之前也曾介绍过Python下dlib的编译安装方法，但是用Python调用dlib需要先编译boost。非常麻烦，还是用C++更简单一些。但是虽说简单，如果没有找对教程的话，也许会更加麻烦。我当初找到的dlib的配置方法，Visual studio配置dlib太复杂了。打开个JPG或者PNG图片就得把整整三个文件夹的内容（包括上百个文件）添加到项目里。简直不能忍。就是下面这三个。大部分的教程都是这么说的。官网也有提到这这种方法。
dlib\external\libjpeg dlib\external\libpng dlib\external\zlib
不知道大家是怎么认为的，反正我觉得这样很反人类。当年我的习惯是遇到问题问度娘，然后看一些中文的解决方案。现在的习惯慢慢变成了去官网，看官方文档。今天按照官方文档重新配置了一下。感觉利索多了。而且用cmake的命令行简直比GUI爽太多了。
有兴趣的可以直接去官网看官方的教程：How to compile。我这里记录一下我自己的配置过程。大致跟官方介绍一样。
-
首先还是要有Cmake，而且要添加到环境变量。这一步如果没有 Camke，需要去官网下一个。最好下载安装版的而不是压缩版的，安装版的安装的时候会让你选择是否添加环境变量，选择添加。不然下载压缩版的还得自己手动添加环境变量然后重启电脑才能用。
-
然后在Dlib-版本号文件夹（比如Dlib-19.7）下打开命令提示符（Shift加右键），用下面的命令，相对于官方的略有改动：
Mkdir Build Cd Build Cmake -G "Visual Studio 14 2015 Win64" .. Cmake --Build . --Config Release
这里有两点注意事项
（1）一定要vs 2015或者更高的版本，据说之前的版本对于C++11的支持不够好。
（2）build的时候一定要是Release模式。因为Debug模式超级！超级！慢！亲测。参考：Why is dlib slow?
build完成之后会在\dlib-19.7\build\dlib\Release文件夹下生成dlib.lib。至此编译完成。比用cmake-gui简单多了！
三、Visual Studio配置Dlib
配置visual studio 2015，新建一个项目，我这里命名为dlib_01。
（1）打开项目属性，配置包含目录，直接上图(用的当年的老图)：
（2）配置连接器——输入——附加依赖项：
（3）为了打开jpg图片还要加上 DLIB_JPEG_SUPPORT，后面那个是为了加速。同样的，如果要打开png图片，还得加一个 DLIB_PNG_SUPPORT。
上面三项配置之后就完成了，就可以自己写程序或者运行dlib自带的examples程序了。但是官方自带的程序都是命令行运行的，如果要在vs中运行需要稍作修改，把命令行参数修改为具体的文件名或者路径。试了一个人脸检测和人脸关键点检测的例子。效果还行。