计算机视觉-图像处理入门(三):在Windows系统里配置dlib环境并做图像批量处理

简介: 计算机视觉-图像处理入门(三):在Windows系统里配置dlib环境并做图像批量处理

上一篇:图像处理入门(二):初试人脸检测和Face图像处理


最近要用dlib来做一下图像处理,放在linux虚拟机里跑的话太慢了,就想着放在Windows环境下跑,不过dlib的依赖还蛮多,配置的过程也蛮让人心累的,不过还好,最后还是成功了:

一、遇到的问题和操作错误:

           1、直接在pycharm里pip install  dlib。

           2、只安装了cmake,安装boost的时候失败。

二、问题的解决和成功运行:  

       (一)、一定要确保系统里安装了c++编译器,dlib里很多是c++的东西,所以编译的时候要用到。

         我安装的是 visual studio 2017,这个网上很多,下载源也有好有坏,自己依情况来,建议是:

       a44d44f07e55a8e05fe3ed9b4453e435_70.png

           注意勾选必要组件:

           04c41a74ab9fff7166ddd42196d16bf5_70.png


       (二)、安装cmake:      

           官网下载安装包:https://cmake.org/download/

e4eca052d54abcae3f53e55e44cfa05d_Center.png        

           我下载了win64的msi安装包,注意电脑是64位的就安装64位的安装包。

           注意在安装的时候勾选“自动添加路径到环境变量”,或者安装完之后自己手动添加以下路径到path:

           fc76c83de632b4c2127d2b419ef1431c_Center.jpg(这里的路径以你具体安装的路径为准)

       (我在安装结束后,运行还是有问题,发现是VS的问题,VS2008不支持C++11,所以安装了VS2017,但又因为没有卸载  VS2008,导致VS2017安装不全)


   (三)boost的下载和安装

           我们可以在 boost官网 上下载最新的boost版本。由于boost库可以像标准库一样在多个平台上运行 ,因        此官方上只以源码的形式提供。对于windows用户我们往往想直接下载一个安装组件直接安装而不是自己        编译,我们可以在 这个网站 上直接下载对应的安装组件, 下面我们就以这个网站为例介绍安装组件的下载。

           1. 打开网站,其界面显示如下:


           2. 目前稳定的版本是1.63因此这里我下载1.63版本。一般正在更新的开源软件都会有一个最新版本和稳定        版本, 如果我们不是在开发的话选择稳定版本即可。选择 *1.63.0* 之后,我们可用看到文件列表如下:


       3. 我们可以看到这里有许多的安装文件。这是因为 boost windows的安装版本不但和处理器位数有关, 而       且还和visio studio的版本有关 。这里我们先将 DEPENDENCY_VERSIONS.txt文件下载下来并查看, 可        以发现其中有一段说明如下:

       Microsoft Visual Studio 2005 - msvc-8.0 - Service Pack 1
       Microsoft Visual Studio 2008 - msvc-9.0 - Service Pack 1
       Microsoft Visual Studio 2010 - msvc-10.0 - Service Pack 1
       Microsoft Visual Studio 2012 - msvc-11.0 - Update 4
       Microsoft Visual Studio 2013 - msvc-12.0 - Update 3

       4. 比如这里我们使用的是VS2012。那么我们就应该下载 boost_1_63_0-msvc-11.0-64.exe 或者 boost_1_63_0-msvc-11.0-32.exe 。下载完毕之后根据提示按步骤安装即可

       5.在boost的安装目录下:

       0e75b05e71885cf70d05f0e71ea00748_Center.png

               1)双击bootstrap.bat生成了  

                   ca5da2b8957bfa3e2bd90f8c89df4284_Center.png

               2)再在命令中输入b2 install

               3)利用b2编译库文件
                    --     b2 -a --with-python address-model=64 toolset=msvc runtime-link=static

                   之前你cmake下载的64位这里写64,如果是32位的就把之前的64改成32

               4)设置变量
                   --     set BOOST_ROOT=C:\local\boost_1_63_0
                   --     set BOOST_LIBRARYDIR=C:\local\boost_1_63_0\stage\lib

      (四)、安装dlib

               下载:http://dlib.net/

               接下来,新开一个cmd,然后进入dlib的目录下:

               输入python setup.py install

               安装完成(有些地方有点慢,要有耐心)

               由于要用到dlib的人脸检测,所以需要下载它的检测器:

             https://zh.osdn.net/projects/sfnet_dclib/downloads/dlib/v18.10/shape_predictor_68_face_landmarks.dat.bz2/

三、图像的批量处理:

          1、OpenCV的图像读取显示及保存:

               cv2.imwrite(文件名,img)保存图像,

   

cv2.imwrite('messigray.png',img)

         2、文件的读取和文件的生成:

             Python3 OS 文件/目录方法

         3、Python - 判断list是否为空判断文件是否存在

         4、用pycharm编辑代码的时候,ignore一个错误,怎么取消这个ignore:

               在settings里选 Editor -> Inspections -> Python -> Unresolved references -> 选中你的 jiee -> 选右边的减号移除 -> Apply -> OK 即可

                   如果你的顺序不是这样的可以直接在搜索框里搜索Inspections:

               6f81acf787cc3fc0e47301ca8bdca364_70.png          

四、批量处理的代码:

 https://github.com/Qi-Shiloh/GetPicFace


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