Python 3.7 下安装 Dlib 和 Face_Recognition 库的步骤

Python 3.7 安装 dlib 和 face_recognition 库的步骤和注意事项 Python 3.7 安装 dlib 和 face_recognition 库是一件具有挑战性的任务，需要完成多个步骤和依赖项的安装。以下是安装 dlib 和 face_recognition 库的详细步骤和注意事项： 一、安装 Visual Studio 在安装 dlib 和 face_recognition 库之前，需要首先安装 Visual Studio。Visual Studio 是一个集成开发环境（IDE），提供了许多有用的工具和功能，可以帮助我们更好地开发和调试项目。在这里，我们选择了 Community 版本的 Visual Studio。 在安装 Visual Studio 时，需要选择 Python 开发和 C++ 桌面开发两个工作负载。C++ 桌面开发中已经包含了 Cmake，因此不需要单独安装 Cmake。 二、安装 Boost Boost 是一个功能强大的 C++ 库，提供了许多有用的函数和类，可以帮助我们更好地开发项目。在这里，我们需要下载和安装 Boost 库。 首先，需要下载 Boost 库的安装包，可以通过官方网站下载。然后，需要打开命令行工具，输入 bootstrap.bat 命令以编译 Boost 库。编译过程可能需要一些时间，需要耐心等待。 三、安装 CMake CMake 是一个跨平台的构建工具，可以帮助我们生成项目的构建文件。在这里，我们需要安装 CMake，以便后续安装 dlib 库。 幸运的是，在安装 Visual Studio 时已经安装了 CMake，因此不需要单独安装 CMake。 四、安装 dlib dlib 是一个功能强大的计算机视觉库，提供了许多有用的函数和类，可以帮助我们更好地开发人脸识别项目。 在这里，我们可以使用 pip 工具安装 dlib 库。首先，需要打开命令行工具，然后输入 pip install dlib 命令。如果安装成功，dlib 库将被安装到 Python 环境中。 五、安装 face_recognition face_recognition 库是基于 dlib 库的，提供了许多有用的函数和类，可以帮助我们更好地开发人脸识别项目。 在这里，我们可以使用 pip 工具安装 face_recognition 库。首先，需要打开命令行工具，然后输入 pip install face_recognition 命令。如果安装成功，face_recognition 库将被安装到 Python 环境中。 安装 dlib 和 face_recognition 库需要完成多个步骤和依赖项的安装。但是，通过遵循上述步骤和注意事项，我们可以成功安装 dlib 和 face_recognition 库，并开始开发人脸识别项目。