centos7内网离线安装face_recognition、python、pip、CMake、dlib,离线升级gcc/切换gcc,文末有face_recognition的docker版本

简介: 公司项目需要人脸识别,本来app自带人脸识别,结果api支持的设备试了一圈就一个同事的华为Mate40Pro可以,所以使用无望。接着找了一下免费的java离线人脸识别sdk,发现虹软的确实简单好用,一会就在linux上弄好并测试通过了,然而在准备集成进去开写代码时,不小心看到了一眼首次激活需联网,后续方可离线使用,好吧,我们内网机器首次都不可能的,接着看了下离线激活方法,首先需要企业认证,这一步我们肯定没法做的,毕竟不是之前的小公司了,营业执照啥的随便给我肯定不行,直接放弃了。后来在同事推荐下看了下face_recognition这个项目,之前基本没用过python,于是有了漫长的踩坑之旅。

0 背景

公司项目需要人脸识别,本来app自带人脸识别,结果api支持的设备试了一圈就一个同事的华为Mate40Pro可以,所以使用无望。接着找了一下免费的java离线人脸识别sdk,发现虹软的确实简单好用,一会就在linux上弄好并测试通过了,然而在准备集成进去开写代码时,不小心看到了一眼首次激活需联网,后续方可离线使用,好吧,我们内网机器首次都不可能的,接着看了下离线激活方法,首先需要企业认证,这一步我们肯定没法做的,毕竟不是之前的小公司了,营业执照啥的随便给我肯定不行,直接放弃了。后来在同事推荐下看了下face_recognition这个项目,之前基本没用过python,于是有了漫长的踩坑之旅。


为了避免各位安装过程还有问题,做了一个docker镜像供大家使用。

文末有face_recognition的docker版本,可直接导入docker运行!!!

文末有face_recognition的docker版本,可直接导入docker运行!!!

文末有face_recognition的docker版本,可直接导入docker运行!!!


1 离线安装python3和pip3

1,在有外网的环境下,下载好安装包和依赖

下载Python3的安装包访问https://www.python.org/ftp/python/,下载合适的安装包

下载依赖:

yumdownloader --destdir=/home/packages zlib zlib-devel bzip2-devel epel-release ncurses-devel mpfr libmpc kernel-headers glibc glibc-common glibc-headers glibc-devel cpp gcc libffi-devel libgcc libgomp libstdc++ libstdc++-devel gcc-c++

注:使用 yumdownloader 命令 需先安装yum-utils


2,上传rpm到内网机器安装

rpm -ivh --force --nodeps *rpm


3,上传python安装包到内网机器安装

tar -xzvf Python-3.8.12.tgz


4,进入解压路径

cd Python-3.8.12


5,设置安装路径并开始安装

./configure --prefix=/usr/local/python3.8 --enable-shared


make && make install


ln -s /usr/local/python3.8/bin/python3 /usr/bin/python3


echo "/usr/local/python3.8/lib" > /etc/ld.so.conf.d/python3.8.conf


ldconfig


6,检查Python3.8.12是否安装成功

python3 -V


7,python 3.8.12中自带了pip,所以只需要建立链接就行

ln -s /usr/local/python3.8/bin/pip3.8 /usr/bin/pip3


8,检查pip是否安装成功

pip3 -V

参考链接:https://www.cnblogs.com/LittleMaster/p/16469534.html


9,内外网机器均要升级pip版本(必做!非常重要!!!)

https://pypi.org/project/pip/#files 去下载whl文件,然后pip3 install xxx.whl即可升级成功。


2 离线升级gcc/切换gcc(安装dlib需要4.9+)

方法简介:找一台可以联网的机器,使用yum安装好gcc版本控制工具包,压缩后,直接复制到不能联网的机器,修改环境变量即可!具体操作如下


2.1 虚拟机【能联网的】

1、安装centos-release-scl源

yum -y install centos-release-scl

2、安装devtoolset,注意,如果想安装9版本的,就改成devtoolset-9-gcc*,以此类推

yum -y install devtoolset-9-gcc*

PS:如果不清楚有哪些本版可以使用 yum list |grep devtoolset查询,注意:需要先安装centos-release-scl才可以查询到 !!!


3、激活对应的devtoolset,所以你可以一次安装多个版本的devtoolset,需要的时候用下面这条命令切换到对应的版本

scl enable devtoolset-9 bash

查看一下gcc版本

gcc -v


4、查询已安装的devtoolset所在目录

# 查询已安装的gcc包
[root@localhost rh]# rpm -qa |grep gcc
gcc-4.8.5-16.el7.x86_64
gcc-c++-4.8.5-16.el7.x86_64
libgcc-4.8.5-16.el7.x86_64
gcc-gfortran-4.8.5-16.el7.x86_64
devtoolset-9-gcc-9.3.1-2.el7.x86_64
devtoolset-9-gcc-c++-9.3.1-2.el7.x86_64
# 查询gcc包安装的具体位置,查询结果:安装目录为/opt/rh/devtoolset-9
[root@localhost rh]# rpm -ql devtoolset-9-gcc-9.3.1-2.el7.x86_64
[root@localhost rh]# rpm -ql devtoolset-9-gcc-c++-9.3.1-2.el7.x86_64


5、压缩 /opt/rh/devtoolset-9/

cd /opt/rh/ tar -czvf devtoolset-9.tar.gz devtoolset-9/


2.2 虚拟机【离线】

1、将压缩包复制到离线服务器,解压到/opt/rh/目录,解压后的目录为/opt/rh/devtoolset-9


tar -xzvf devtoolset-9.tar.gz -C /opt/rh/

2、临时切换版本

source /opt/rh/devtoolset-9/enable


3、永久切换,需要修改/etc/profile文件

# gcc环境变量,建议添加至最后一行 
vim /etc/profile 
############## 需要添加的文本 - 开始 ##############
source /opt/rh/devtoolset-9/enable 
############## 需要添加的文本 - 结束 ##############
# 刷新环境变量
source /etc/profile


查看一下gcc版本

gcc -v


参考链接:https://blog.csdn.net/u013539566/article/details/126750260


3 离线安装CMake(安装dlib需要)

https://cmake.org/download/ 下载sh版本和tar都行,然后上传到服务器,解压后链接一下camke

ln -s /home/cmake-3.24.2-linux-x86_64/bin/cmake /usr/bin/cmake

0e38c4fe884e45e492c593df7908daaf.png


4 离线安装dlib

http://dlib.net/ 去下载dlib,上传至服务器,解压后进入目录,执行:

python3 setup.py install

注意:老版需要boost库,具体多少版本之前忘了,安新点的版本总之没毛病。


5 离线安装face_recognition


5.1 在外网机器下载所需的其他依赖

1、安装pip install pipdeptree,


也可下载文件离线安装,无依赖


2、执行 pipdeptree


查看所有包及其依赖


3、执行 pipdeptree -p xxxx包名


查看指定包,其需要的依赖


4、执行 pipdeptree -p xxxx包名 -r


查看哪些其它包,依赖于此指定包


5.1.2 下载所需依赖

创建个requirement.txt写入:

face-recognition==1.4.0

然后执行pip3 download -r requirement.txt 就会下载该项目的所需依赖。

967a44b33ec44ac69b311e7741ff41ae.png

ps:如果要下载当前机器的所有已安装的包,执行pip3 freeze > requirement.txt再执行下载命令即可。


5.2 在内网机器安装所需的其他依赖

将下载后得到的那些whl文件和tar文件传到内网机器,whl直接pip3 install xxx.whl安装即可,tar文件先解压tar -zxf xxx.tar.gz,然后在cd到解压目录执行python3 setup.py install即可安装完成。


注意:dlib之前已经安装过了,所以这里不需要再安装了。如果安装whl时报错,使用pip3 debug --verbose查看当前支持哪些平台,看看下载的那些whl文件名是否支持,不支持先升级pip版本,还不行就去pypi.org挨着找到支持的为止,比如我就用的下边这个。

38273aa80cc94ae0ab0b48158a54e9c6.png


5.3 安装face_recognition并测试

先把项目拉下来,然后打成压缩包放到内网机器解压

git clonehttps://github.com/ageitgey/face_recognition.git

然后执行python3 setup.py install即可安装完成。


只要前面依赖环境装好了,这个应该没啥问题的。

安装后链接下命令方便在全局使用:ln -s /usr/local/bin/face_recognition /usr/bin/face_recognition


最后开始测试,创建个knowImg,放了张大四照片在里面,然后在上级目录放些待识别图片,结果如下:

16736c2eee144ab99f4665618935f0d4.png可以看出除了别人的照片,本人的照片都识别出来了,识别率也很真实,值越低越匹配。


至此,踩坑结束,花费了整整一天半的时间。


6 docker版本安装使用

资源地址:https://download.csdn.net/download/baikunlong/86838814

1、解压得到face_recognition_centos.tar文件

tar -zxf face_recognition_centos.tar.gz


2、导入镜像文件

docker import face_recognition_centos.tar face_recognition_centos:v1


3、运行该镜像

docker run -itd -v /opt/faceImg:/opt/faceImg --name frc face_recognition_centos:v1 bash

参数:/opt/faceImg是我存放所有人脸图片的目录


4、在外部调用(如java调用)人脸识别即可拿到返回值

调用:

docker exec frc face_recognition --show-distance true /opt/faceImg/zhangsan21/ /opt/faceImg/zhangsan21-temp.jpg

结果:

/opt/faceImg/zhangsan21-temp.jpg,zhangsan21,0.33687193198815224

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