dlib19.19下载

dlib是一个C++工具包，可以用于创建基于深度学习的机器学习模型和算法。想要下载dlib 19.19版本，首先需要在官方网站或者相关的开发者社区找到最新的下载链接。一般来说，dlib的下载和安装是比较简单直接的，只需要下载对应的源码或者预编译的二进制文件，根据官方提供的安装指南进行安装即可。

如果选择下载源码进行编译安装，需要保证电脑上安装了C++的编译器以及相关的依赖库。在下载和安装完成后，还需要进行一些简单的配置工作，比如设置环境变量和测试安装结果等。而如果选择下载预编译的二进制文件，则可以直接解压并安装到指定目录即可。

不过需要注意的是，dlib是一个功能强大而复杂的工具包，需要一定的编程和机器学习基础才能充分发挥其优势。而且dlib在安装和使用过程中可能遇到各种问题，所以可以通过官方文档、开发者社区或者相关的教程来获得帮助和支持。综上所述，下载dlib 19.19版本需要谨慎选择下载源，阅读安装说明并遵循指南逐步操作，以确保下载和安装的顺利进行。

相关问题

dlib19.24 引用哪个版本的 libjpeg

dlib 19.24 默认使用 libjpeg-turbo 作为 JPEG 图像的编解码库，版本号为 1.5.1。不过，如果您使用的是基于 Debian 或 Ubuntu 的 Linux 发行版，则可能会自动安装 libjpeg8 或 libjpeg62-turbo 这两个软件包中的一个作为 libjpeg 库。

如果您想使用其他版本的 libjpeg 库，可以手动修改 dlib 的 CMakeFiles.txt 文件中关于 libjpeg 的配置参数，具体方法可以参考 dlib 的官方文档：https://github.com/davisking/dlib/blob/master/dlib/cmake/CMakeLists.txt

dlib 19.24 c++ 人脸矫正的例子

以下是使用dlib 19.24 c++进行人脸矫正的示例代码：

#include <dlib/image_processing/frontal_face_detector.h>
#include <dlib/image_processing.h>
#include <dlib/gui_widgets.h>
#include <dlib/image_io.h>

using namespace dlib;

int main()
{
    try
    {
        // Load the face detection model.
        frontal_face_detector detector = get_frontal_face_detector();
        shape_predictor sp;
        deserialize("shape_predictor_68_face_landmarks.dat") >> sp;

        // Load the image.
        array2d<rgb_pixel> img;
        load_image(img, "test.jpg");

        // Detect faces.
        std::vector<rectangle> dets = detector(img);

        // Find the pose of each face.
        std::vector<full_object_detection> shapes;
        for (unsigned long i = 0; i < dets.size(); ++i)
            shapes.push_back(sp(img, dets[i]));

        // Draw the detected faces.
        image_window win;
        win.set_image(img);
        win.add_overlay(dets, rgb_pixel(255, 0, 0));

        // Draw the facial landmarks on each face.
        for (unsigned long i = 0; i < shapes.size(); ++i)
            win.add_overlay(render_face_detections(shapes[i]));

        // Get the affine transform for each face and apply it to the image.
        for (unsigned long i = 0; i < shapes.size(); ++i)
        {
            rectangle rect = shapes[i].get_rect();
            full_object_detection shape = shapes[i];
            matrix<double, 3, 3> trans = get_affine_transform(shape);
            array2d<rgb_pixel> face_chip;
            extract_image_chip(img, get_face_chip_details(shape,150,0.25), face_chip);
            transform_image(face_chip, face_chip, interpolate_bilinear());
            win.add_overlay(image_window::overlay_rect(rect, rgb_pixel(255, 0, 0), "face"));
            win.add_overlay(image_window::overlay_rect(get_face_chip_details(shape,150,0.25), rgb_pixel(0, 255, 0), "chip"));
            win.add_overlay(render_face_detections(shapes[i], rgb_pixel(0, 255, 0)));
            save_png(face_chip, "face_chip_" + std::to_string(i+1) + ".png");
        }

        // Wait for the user to close the window.
        win.wait_until_closed();
    }
    catch (std::exception& e)
    {
        std::cout << e.what() << std::endl;
    }
}

此示例代码使用dlib的面部检测器和形状预测器来检测图像中的面部，并使用面部的关键点来获取每个面部的仿射变换矩阵。然后，它将这些仿射变换应用于原始图像中的面部，以便进行矫正。最后，它将矫正后的面部保存为图像文件。

注意：在使用此示例代码之前，您需要下载dlib的面部检测器和形状预测器，并将其保存在与示例代码相同的目录中。您还需要将示例代码中的“test.jpg”更改为您要矫正的实际图像文件名。