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Python 3.7 Dlib Wheel

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简介：
Python 3.7 Dlib Wheel 是专为 Python 3.7 版本编译的 dlib 库安装包，简化了在 Windows 系统下安装和使用 dlib 的过程。 自己想编写一些人脸识别之类的Python程序，但是找不到适用于Python 3.7版本的dlib包。因此决定分享一个适合该版本的dlib库。

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  • Python 3.7 Dlib Wheel
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    Python 3.7 Dlib Wheel 是专为 Python 3.7 版本编译的 dlib 库安装包，简化了在 Windows 系统下安装和使用 dlib 的过程。 自己想编写一些人脸识别之类的Python程序，但是找不到适用于Python 3.7版本的dlib包。因此决定分享一个适合该版本的dlib库。
     
  • dlib-3.7.whl.zip
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    dlib-3.7.whl.zip 是一个Python包文件，包含了dlib库版本3.7的预编译二进制whl（wheel）格式文件，便于Windows用户快速安装和使用。 在Python 3.7版本下进行计算机视觉方向的人脸识别任务需要安装dlib包。由于官网没有提供适用于Python 3.7的dlib包，这里提供了dlib 19.17.99的安装包，并附上详细的安装步骤： 第一步：下载名为cp37_whl的文件并将其存储在C:\Users\Administrators目录下。 第二步：打开命令提示符（cmd），输入以下命令进行安装： ``` pip install dlib-19.17.99-cp37-cp37m-win_amd64.whl ```
     
  • dlib-19.22.99-for-python-3.7-to-3.12-windows...
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    这段简介描述的是dlib库的一个特定版本（19.22.99）针对Python 3.7到3.12的Windows系统的安装包，便于开发者在对应环境下使用其丰富的机器学习等功能。 dlib-19.22.99-cp373839310311312-cp373839310311312m-win_amd64.whl dlib-19.22.99-cp373839310311312-cp373839310311312m-win_amd64.whl dlib-19.22.99-cp373839310311312-cp373839310311312m-win_amd64.whl dlib-19.22.99-cp373839310311312-cp373839310311312m-win_amd64.whl dlib-19.22.99-cp373839310311312-cp373839310311312m-win_amd64.whl dlib-19.22.99-cp373839310311312-cp373839310311312m-win_amd64.whl dlib-19.22.99-cp373839310311312-cp37383931
     
  • Python 3.6和3.7版本的dlib库
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    dlib是Python的一个机器学习库，提供了广泛的机器学习工具及程序库。本文主要介绍Python 3.6和3.7版本中dlib库的特点与使用方法。 在使用Python 3.6和Python 3.7时，请确保安装与之兼容的dlib版本。对于这两个Python版本，可以找到适用于它们的特定dlib包进行安装和配置。这样能够避免潜在的不兼容问题，并保证代码运行顺畅。
     
  • 在Python 3.7中安装dlib和face_recognition库
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    本教程详细介绍了如何在Python 3.7环境下成功安装并配置dlib及face_recognition这两个关键库，帮助开发者快速上手人脸识别相关项目。 最近想做一个有关人脸识别的项目，打算先用face_recognition库尝试一下，毕竟它号称是最简单的人脸识别库了。然而在安装过程中遇到了各种报错问题，在断断续续忙活两天后终于解决了，这里记录一篇笔记供后来者参考。 我的开发环境是Anaconda3和PyCharm。主要参考了一篇关于如何在Windows下安装face_recognition库的博文（具体链接未提供）： 一、安装Visual Studio 首先需要安装一个Visual Studio，因为后续编译dlib等依赖项时需要用到这个环境。 可以通过访问官网找到下载页面并按照提示进行安装。需要注意的是，实际操作中会有一个名为“VisualStudio Installer”的软件先被下载下来。 这样重写后的内容去除了所有的链接，并且保留了原文的核心信息和步骤说明。
     
  • dlib for Windows 10 Python 3.7 (预编译版 dlib-19.17.99-cp37-cp37m-win_amd64...)
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    这是一款专为Windows 10系统设计的Python库dlib 19.17.99预编译版本，适用于Python 3.7环境，支持AMD64架构。它包含了广泛的机器学习、图像处理等功能模块。 标题中的“dlib Windows10 Python3.7免编译版本”指的是专门为Windows 10系统和Python 3.7环境准备的dlib库的预编译版本。dlib是一个强大的C++工具包，它包含了各种实用的机器学习算法和工具，尤其是用于计算机视觉和图像处理任务。这个版本是为Python接口优化的，方便Python开发者直接使用。 “dlib-19.17.99-cp37-cp37m-win_amd64.whl”是一个Python的wheel文件，它是一种预先编译好的二进制包格式，能够直接通过pip安装，避免了用户自行编译源代码的繁琐过程。这里的“cp37”代表Python 10，“cp37m”表示针对小端模式（little-endian）的Python解释器，“win_amd64”则表明该文件适用于64位的Windows操作系统。 在Python环境中，通常我们会使用pip命令来管理第三方库。“直接pip install dlib-19.17.99-cp37-cp37m-win_amd64.whl”是指用户只需在命令行输入这条指令，就可以将dlib库安装到Python环境中，省去了通常的编译和配置步骤，大大简化了安装流程。 dlib库的核心特性包括： 1. 高级机器学习算法：如支持向量机（SVM）、随机森林、K近邻（KNN）等，这些可以用于分类、回归和预测任务。 2. 深度学习框架：包含一个高效且易于使用的深度学习API，可以构建和训练自己的卷积神经网络模型。 3. 人脸检测与识别：提供了预训练的人脸检测模型和特征提取器，适用于人脸识别和其他面部特征分析任务。 4. 图像处理函数：例如图像变换、颜色空间转换、几何操作等，为图像分析提供便利。 5. 实用工具：如矩阵运算、数值优化算法等，可以作为其他复杂计算的基础。 在Python环境中，dlib库通常与其他库结合使用。比如与OpenCV进行图像处理，scikit-learn进行机器学习任务或TensorFlow/PyTorch框架用于深度学习项目中。对于Windows用户来说，这个特定的预编译版本尤为重要，因为它避免了因配置错误而导致的问题。 总而言之，dlib是一个功能强大的库，在计算机视觉领域特别有用。它为Windows 10上的Python 3.7用户提供了一种方便快捷的方式来安装和使用其丰富的特性集。
     
  • Python 3.7-3.10 对应的 dlib 安装包 (.whl.zip)
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    这段内容提供了一个方便的方式，用于安装特定Python版本（从3.7到3.10）兼容的dlib库。通过下载相应的.whl文件，用户可以轻松地将此高效的机器学习库集成到他们的项目中。 针对Python 3.7, Python 3.8, Python 3.9 和 Python 3.10 的dlib安装包.whl.zip。需要的版本包括：python3.7_python3.8_python3.9_python3.10对应的dlib安装包.whl.zip。
     
  • dlib-19.21.0-cp38-cp38-win_amd64-wheel
    优质
    这是一个针对Python 3.8版本在Windows AMD64架构下的dlib库（版本号为19.21.0）的预编译whl文件，便于快速安装使用。 在使用Windows系统和Python 3.8.x进行学习开发时，可能会需要用到dlib19.21的预编译wheel包（通过VS Community 2019和CMake，在x64环境下编译）。
     
  • dlib-19.17.0-cp36-cp36m-win_amd64-wheel
    优质
    这是一个针对Windows 10 (64位)系统的Python库dlib版本19.17.0的安装包，适用于Python 3.6环境。该whl文件可以直接用于pip安装。 dlib的whl文件可以直接使用pip安装，无需安装vc2017和cmake，简化了环境配置过程，使用起来更加简便。
     
  • dlib-19.19.0-cp38-cp38-win_amd64-wheel
    优质
    这是一个针对Windows 64位系统的Python包，具体来说是dlib库版本19.19.0的预编译.whl文件，适用于Python 3.8环境。 dlib库适用于Python 3.8及以上的版本，并且可以使用表情跟踪数据shape_predictor_68_face_landmarks.dat。