图像处理入门（一）：linux（ubuntu）配置Openface+测试
至于为什么要写这么基础的东西，em....说多了都是泪TT...
一、了解Openface：
官方文档：http://cmusatyalab.github.io/openface/setup/
二、我遇到的坑爹问题TT：
首先我使用的是比较新版的ubuntu系统，而问题就出现在它比较新！！！：
问题1： VirtualBox硬盘容量初始分配的时候没有分配足，总提示存储容量不够，如何扩展？
我最开始分配了10GB（最后我给了100GB），有个什么更新没选，结果依赖还没装完就一堆错TTT.....
万一你没分配足，可以看看这一篇：VirtualBox如何扩展虚拟机Ubuntu的硬盘容量？
问题2：无法修正错误，因为您要求某些软件包保持现状，就是它们破坏了软件包间的依赖关系。
在ubuntu中我们使用sudo apt-get install 或者dpkg -i *.deb安装软件时，常常提示“有未能满足的依赖关系“， 这是因为当前软件源中依赖库的版本不满足软件的要求。
解决办法：ubuntu安装软件时:有未能满足的依赖关系???
问题3：错误提示：E: 无法获得锁 /var/cache/apt/archives/lock - open (11 资源临时不可用)。
强制解锁,命令
sudo rm /var/cache/apt/archives/lock
sudo rm /var/lib/dpkg/lock
三、配置Openface前的准备工作:
（一）：openface是一个基于深度神经网络的开源人脸识别系统。该系统基于谷歌的文章FaceNet: A Unified Embedding for Face Recognition and Clustering。openface是卡内基梅隆大学的 Brandon Amos主导的。
官方地址：http://cmusatyalab.github.io/openface/
代码：https://github.com/cmusatyalab/openface
（二）：使用虚拟机virtualbox，系统：Ubuntu 16 64位桌面操作系统，此处一定要记得初始分配硬盘大小要分配足，装系统的时候该勾选的要勾选上！！！我最开始分配了10GB（最后我给了100GB），有个什么更新没选，结果依赖还没装完就一堆错TTT.....
万一你没分配足，可以看看这一篇：VirtualBox如何扩展虚拟机Ubuntu的硬盘容量？
参考：http://cmusatyalab.github.io/openface/setup/
（三）Ubuntu切换root用户
最常用的是在命令前加上sudo，不过由于要用root的地方太多，这里我在打开终端后先用sudo -s再敲命令，如果还想进一步配置成打开系统就是root的话可以看看这篇文章：
参考文章：
http://blog.csdn.net/itas109/article/details/50679251
四、开始配置Openface：
（一）：Python：Ubuntu 16.04桌面版自带python2.7 和3.5，这里推荐使用python3.5，python2.7将逐渐被淘汰，不过python2.7里可以不用管torch的安装，python3.5则不可以直接使用torch！
（二）：安装必要的程序，可以用下面的批处理，也可以一个一个的进行安装。
1. sudo apt-get install build-essential -y 2. sudo apt-get install cmake -y 3. sudo apt-get install curl -y 4. sudo apt-get install gfortran -y 5. sudo apt-get install git -y 6. sudo apt-get install libatlas-dev -y 7. sudo apt-get install libavcodec-dev -y 8. sudo apt-get install libavformat-dev -y 9. sudo apt-get install libboost-all-dev -y 10. sudo apt-get install libgtk2.0-dev -y 11. sudo apt-get install libjpeg-dev -y 12. sudo apt-get install liblapack-dev -y 13. sudo apt-get install libswscale-dev -y 14. sudo apt-get install pkg-config -y 15. sudo apt-get install python-dev -y 16. sudo apt-get install python-pip -y 17. sudo apt-get install wget -y 18. sudo apt-get install zip –y
（三）git，pip安装：
sudo apt-get install git
sudo apt install python-pip
为了不影响后面的操作可以：pip install --upgrade pip
（四）下载OpenFace代码：
git clone https://github.com/cmusatyalab/openface.git
（五）OpenCV安装：
opencv版本为2.4.11，下载地址：https://github.com/Itseez/opencv/archive/2.4.11.zip
编译参考：http://docs.opencv.org/2.4/doc/tutorials/introduction/linux_install/linux_install.html
linux指令下载：
1. cd ~ 2. mkdir -p src 3. cd src 4. curl -L https://github.com/Itseez/opencv/archive/2.4.11.zip -o ocv.zip
1. 解压： 2. unzip ocv.zip
1. 编译： 2. cd opencv-2.4.11 3. mkdir release 4. cd release 5. cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local .. 6. make -j8 7. make install
1. 验证： 2. import cv2
（六）编译工具CMake：
sudo apt-get install cmake
（七）安装必要的库：
1. pip install numpy scipy pandas 2. pip install scikit-learn scikit-image
1. .C++标准库安装 2. sudo apt-get install libboost-dev 3. sudo apt-get install libboost-python-dev
1. 安装依赖的 PYTHON库（在openface目录下安装！）： 2. cd openface 3. sudo pip install -r requirements.txt 4. sudo pip install dlib 5. sudo pip install matplotlib
（八）安装 luarocks—Lua 包管理器,提供一个命令行的方式来管理 Lua 包依赖、安装第三方 Lua 包等功能：
sudo apt-get install luarocks
（九）安装 TORCH—科学计算框架，支持机器学习算法：
1. git clone https://github.com/torch/distro.git ~/torch --recursive 2. cd torch 3. bash install-deps 4. ./install.sh
1. 使 torch 设置的刚刚的环境变量生效 2. source ~/.bashrc
（十）安装依赖：
luarocks install $NAME, where $NAME is as listed below.
dpnn
nn
csvigo
cunn (使用CUDA)
fblualib (仅为了训练DNN)
torchx (仅为了训练DNN)
命令：
安装依赖的 LUA库
~/torch/install/bin/luarocks install dpnn
自选：
1. ~/torch/install/bin/luarocks install nn 2. ~/torch/install/bin/luarocks install optim 3. ~/torch/install/bin/luarocks install csvigo 4. ~/torch/install/bin/luarocks install cunn 5. ~/torch/install/bin/luarocks install fblualib 6. ~/torch/install/bin/luarocks install torchx
验证是否安装依赖成功
用th命令验证
（十一）安装dlib：
dlib v18.16下载地址：https://github.com/davisking/dlib/releases/download/v18.16/dlib-18.16.tar.bz2
1. 安装、编译： 2. mkdir -p ~/src 3. cd ~/src tar xf dlib-18.16.tar.bz2 4. cd dlib-18.16/python_examples 5. mkdir build 6. cd build 7. cmake ../../tools/python 8. cmake --build . --config Release 9. cp dlib.so /usr/local/lib/python2.7/dist-packages
1. 验证： 2. import dlib
（十二）编译OpenFace代码：
1. python setup.py build 2. sudo python setup.py install
五、测试Openface：
（一）下载预训练后的数据：
1. sh models/get-models.sh 2. wget https://storage.cmusatyalab.org/openface-models/nn4.v1.t7 -O models/openface/nn4.v1.t7
（二）用compare.py（demo文件夹中）给出的示例检测两张脸的相近程度：
python demos/compare.py {3.jpg,4.jpg}
这里可能会遇到：could not convert string to float：
这样就可以了：python demos/compare.py {'1.jpg','2.jpg'}（1.jpg和2.jpg一定是和compare.py在一个目录下才行）
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