Advertisement

Python-Dlib库 dlib18.17 已编译 去除VS和Boost CMake 直接pip安装

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本资源提供预编译dlib 18.17版本库文件，无需Visual Studio及Boost环境支持，简化安装流程，用户可通过pip直接安装Python-Dlib库。 dlib 18.17 的编译好的 python-dlib 库可以直接通过 pip 安装而无需安装 VS 和 boost 及 cmake，非常方便且有效。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • Python-Dlib库 dlib18.17 已编译 去除VS和Boost CMake 直接pip安装
    优质
    本资源提供预编译dlib 18.17版本库文件，无需Visual Studio及Boost环境支持，简化安装流程，用户可通过pip直接安装Python-Dlib库。 dlib 18.17 的编译好的 python-dlib 库可以直接通过 pip 安装而无需安装 VS 和 boost 及 cmake，非常方便且有效。
     
  • dlib 19.15.0 的 wheel 文件，支持直接 pip 安装
    优质
    简介：dlib 19.15.0 提供了预编译的wheel文件，兼容多种平台，用户可通过pip命令轻松安装，简化开发流程。 安装Python中的dlib包可能会遇到一些问题。直接使用`pip install dlib`命令通常会导致错误，需要先安装CMake和VS2015，并确保选中了VC++开发环境。如果存在预编译的`.whl`文件，则可以直接通过运行 `pip install dlib.whl` 来进行安装。 在网上可以找到一个特定版本（如dlib-19.7.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl）的 `.whl` 文件，但这个版本的人脸识别速度较慢。为了提高性能，我选择安装了更高版本的 dlib（例如：dlib-19.15.0），并生成了一个相应的`.whl`文件。 在命令行中进入该文件所在的目录后执行 `pip install dlib-19.15.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl`，即可完成安装。需要注意的是，此方法仅适用于运行于 64位操作系统上的 Python 3.6.2（如Anaconda3-5.0.0-Windows-x86_64.exe）。
     
  • Qt 5.15.9 静态编译库 (已编译完成，可直接安装)
    优质
    简介：本资源提供Qt 5.15.9版本的静态编译库，经过全面测试与优化，用户可直接下载安装，无需自行编译，方便快捷。 Qt5.15.9_static 静态编译库已经完成编译，可以直接安装使用。用它编译出来的可执行程序不需要依赖外部库。
     
  • 已编译的GDAL库 vs C++开发直接引用
    优质
    本文章对比分析了在C++开发中使用已编译的GDAL库与直接引用源代码进行开发的异同点，探讨其优劣及适用场景。 这是已经编译好的GDAL库文件，在用VS进行C++开发时可以直接引用。
     
  • 已编译的Boost库
    优质
    《已编译的Boost库》是一份包含多种实用C++库的集合，这些库已被预先编译好，便于开发者直接使用，加速软件开发进程。 将文件解压到指定目录下，然后在VS中配置好包含路径（include路径）和库路径（lib路径）。
     
  • 已编译好的dlib库
    优质
    dlib库是一个高度优化的软件库，内含机器学习算法、图像处理等功能。本资源提供预先编译好的版本，方便开发者快速集成使用，节省构建时间。 **dlib库（已经编译好）** dlib是一个开源的C++库，由戴维·马库斯开发，主要用于机器学习和计算机视觉领域。这个库的特点在于它提供了一系列高效的工具，使得开发者能够快速构建复杂的算法和应用。dlib库包含了丰富的算法，包括支持向量机、决策树、随机森林、图像处理、面部识别等，适用于科研和工业应用。 在给定的压缩包中，“dlib_build”可能是编译好的dlib库，预配置为在Visual Studio 2015环境下运行，并且是Release模式（debug版本），且为x64架构。这意味着用户可以直接将这个库导入到他们的项目中，而无需自行编译，节省了配置和编译的时间。 **与OpenCV的配合使用** dlib与OpenCV的结合是常见的实践，因为两者在计算机视觉任务上都有强大的功能。OpenCV是一个广泛使用的开源库，专门用于图像和视频处理，而dlib则在机器学习和人脸检测等方面有其优势。它们可以协同工作，实现更复杂的计算机视觉任务，例如人脸识别、目标检测等。例如，你可以用OpenCV读取和处理图像，然后使用dlib进行特征点检测或训练模型。 **使用步骤** 1. **安装和配置**：你需要将解压后的“dlib_build”目录添加到你的项目引用路径中，确保Visual Studio能找到这个库。 2. **包含头文件**：在你的源代码中，通过`#include `引入dlib的主要头文件。 3. **链接库文件**：在项目设置中，添加dlib的库文件，通常是.lib或.dll文件。 4. **编写代码**：利用dlib提供的API，比如`dlib::svm_threaded`进行机器学习，或者`dlib::full_object_detection`进行面部关键点检测。 5. **配合OpenCV**：如果需要与OpenCV结合，确保OpenCV也正确配置，并使用`cv::Mat`作为图像数据类型，通过dlib的接口将`cv::Mat`转换为dlib支持的数据结构，如`dlib::matrix< double, 2, 1>`。 **实例应用** 一个典型的应用场景可能涉及到人脸识别。dlib提供了HOG（Histogram of Oriented Gradients）特征提取器和预训练的人脸检测模型，可以快速检测图像中的人脸。同时，dlib的shape predictor可以进一步检测面部的关键点，如眼睛、鼻子和嘴巴的位置。这些信息可以用于创建3D模型、表情识别、人脸对齐等。 总结来说，这个预编译的dlib库为开发者提供了一个便利的起点，特别是那些使用VS2015、x64架构并且需要在项目中集成dlib和OpenCV的用户。只需简单配置，就能充分利用dlib的强大功能，加速开发进程。
     
  • 安装face_recognition库及其依赖库（如dlib和cmake）
    优质
    本教程详细介绍如何在计算机上安装face_recognition库及相关依赖项，包括Dlib和CMake，帮助开发者快速搭建人脸识别项目环境。 安装face_recognition库需要先准备好所有依赖的库文件，包括dlib、cmake等，并且这些库函数已经下载好。可以直接通过pip或setup.py install命令进行安装。face_recognition的版本是1.2.3。
     
  • 基于Python 3.13的dlib whl文件，方便通过pip install直接安装
    优质
    这段简介是关于一个基于Python 3.13编译的dlib库的.whl文件，使得开发者能够便捷地使用pip命令进行安装，简化了开发环境配置过程。 dlib 库是一个功能强大且应用广泛的现代化工具包，在机器学习和计算机视觉领域具有重要价值。它实现了众多先进的算法，包括支持向量机（SVM）、决策树、以及深度学习中的卷积神经网络（CNN）相关的组件等。研究人员可以利用这些现成的算法快速搭建实验环境，验证新的理论和想法，而无需从头开始实现复杂的算法，从而大大节省了时间和精力。 dlib 的开源性质使得研究人员能够深入研究其代码实现，了解算法的底层原理。这有助于他们在现有算法的基础上进行改进和创新，并为相关领域的技术发展做出贡献。例如，在人脸检测和识别算法的研究中，dlib 提供的基础模型和工具为研究人员提供了良好的起点。 此外，dlib 是用 C++ 编写的，具有良好的可扩展性。直接使用 pip 安装通常会失败，但本资源已经通过 cmake 编译完成，并适用于最新的 python3.13 版本，方便安装。
     
  • 利用CMake编译和安装MySQL
    优质
    本教程详细介绍如何使用CMake工具来编译和安装MySQL数据库系统，适合开发者学习掌握。 使用CMake编译安装MySQL 5.6版本是可行的。
     
  • M1和M2芯片Macbook的wxPython安装包（已编译好可直接安装）
    优质
    本页面提供针对配备M1和M2芯片的Macbook预编译的wxPython安装包，用户可以下载后直接安装，无需自行编译。 在Mac OS 12.4系统上使用Python版本3.9.13安装wxPython-4.1.1.tar.gz源码包时会遇到各种错误。经过排查，成功编译的安装包可以直接通过以下命令进行安装：pip3 install wxPython-4.1.1-cp39-cp39-macosx_11_0_universal2.whl。