Ubuntu 18.04下Dlib库安装教程：从Cmake到Boost详解

本文档详细介绍了如何在Ubuntu 18.04操作系统环境下安装dlib库。dlib是一个强大的开源机器学习库，它提供了一系列的算法和工具，广泛应用于机器人、嵌入式设备、移动电话、高性能计算等领域。其特点包括： 1. **全面的文档**：dlib拥有详尽的文档，每个类和函数都有详细的解释，且配有示例代码，确保用户能够轻松理解和使用。鼓励用户反馈文档问题，以促进持续改进。 2. **跨平台兼容性**：dlib基于现代C++编写，遵循ISOC++标准，无需额外依赖第三方库，支持多种操作系统，如Windows、Linux、MacOSX、Solaris、HPUX、BSDs和POSIX系统。 3. **线程支持**：提供易于移植的线程API，有助于实现多线程应用。 4. **网络功能**：内置Socket API和Http服务器，便于网络编程。 5. **图形用户界面**：提供线程安全的GUI接口，便于构建交互式应用。 6. **数值计算**：包含矩阵操作、大整数计算和随机数生成等功能。 7. **机器学习算法**：dlib集成了多种机器学习算法，适合构建复杂的数据处理和预测模型。 8. **图形模型算法**：支持图形模型的处理和分析。 9. **图像处理**：支持BMP文件的读写，颜色空间转换等操作。 10. **数据处理**：包含数据压缩（如CRC32、MD5）和完整性校验算法，以及不同格式的PPM算法。 11. **测试与调试**：配备线程安全的日志系统，模块化的单元测试框架，以及各种测试assert支持，便于开发者进行有效测试。 12. **实用工具**：包括XML解析、内存管理、大/小端字节序转换、序列化支持和容器类，提供了一套完整的开发工具。 安装步骤分为两部分：首先，确保系统已安装必要的基础工具，如Ubuntu系统需安装g++和make。然后，按照以下步骤进行： 1. 下载并安装CMake：访问<https://cmake.org/download/>选择适用于Linux的源码包，解压后，运行`./bootstrap`、`make`和`make install`命令。 2. 安装Boost库：访问<https://www.boost.org/users/history/version_1_68_0.html>下载对应版本的Boost，安装时遵循 Boost 的官方指南。 完成以上安装后，你就可以在Ubuntu 18.04上成功构建和使用dlib库了。这对于任何寻求在该平台上利用dlib进行机器学习、图像处理或其他相关任务的开发者来说都是十分关键的知识。