目录1.导入库2.定义添加中文文本的函数3.定义绘制眼框凸包的函数4.定义检测闭眼的函数5.定义检测大笑的函数6.构造检测器7.计算纵横比8.疲劳判定9.可视化输出 本代码将实现通过分析人脸的关键点进行疲劳检测，若持续闭眼则提示危险；考虑到大笑时也会眯眼，在同时检

  #问题安装报错。 >pipinstalldlibDefaultingtouserinstallationbecausenormalsite-packagesisnotwriteableCollectingdlibDownloadingdlib-19.24.4.tar.gz(3.3MB)━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━

直接在python的命令符窗口安装dlib会报ERROR:Couldnotbuildwheelsfordlib,whichisrequiredtoinstallpyproject.toml-basedprojects的错误，我试了很多网上的解决方案都没有成功，然后打算下载dlib的车轮文件，就成功了在下载文件之前要查看python版本所对应的dlib库 pip

原文作者：传送门1、进入网址轮子地址然后选择这个下载：2、保存到自己的项目里面，然后使用pip的命令下载pip命令如下：pipinstalldlib-19.23.0-cp39-cp39-win_amd64.whl使用piplist的命令查看已经下载的包：dlib依赖包下载完成！

最近在复现人工智能方面的论文时，需要安装dlib包但是pipinstalldlib一直报错：又有中文乱码，又提示下面的:note:Thiserrororiginatesfromasubprocess,andislikelynotaproblemwithpip.ERROR:FailedbuildingwheelfordlibRunningsetup.pycleanfordlibFail

应用范围广泛安全与监控：人脸识别在安防领域中具有显著的应用，可用于识别入侵者或追踪犯罪嫌疑人。社交媒体和相册组织：社交媒体平台和相册应用可以利用人脸识别来自动标记照片中的人物，方便用户组织和查找照片。医疗保健：人脸识别技术在医疗保健中用于患者身份验证和监测，例如识别

前言    如标题，就是通过提取的人脸特征向量，写一个欧几里得SQL语句，查询数据库里相似度排前TOP_K个的数据记录。做法虽然另类，业务层市面上有现成的面部检索API，技术层现在有向量数据库。        用MySQL关系型存储128维人脸向量，先是进行欧式距离计算就要

一、前言本来是想进行加速运行的。最后只快了两三帧哈哈哈哈。本次采用的方法是用Mediapipe进行人脸识别，配合使用Dlib进行特征提取以及特征向量转化。目前可以实现1:n式人脸匹配，随便改改就行n:m了，就是效率太低了实现原帖【---->点击这里<----】二、难点以及之后可继续学习

一、下载并安装相关软件包1、cmake链接：https://pan.baidu.com/s/1g57OuGMad_idSQAzkkpm4w提取码：02322、QT链接：https://pan.baidu.com/s/1j8X7z3iHG-0IQVnjlAAtIQ提取码：hl8w3、dlib链接：https://pan.baidu.com/s/1DA1vHmt1Tx6cFp0Y2gCUPQ提取码：jmen二、生成静态库和头文件新建一个F:/

1.查看pip支持的文件名和版本python-mpipdebug--verbose  2.下载对应的dlib文件1.打开dlib下载地址    3.本地安装pipinstall**文件路径**文件名.whl  

dilb库安装失败，源码安装嘎嘎报错，所以这里记录一下dlib库是一个很特殊的库，在下载dlib库之前需要下载两个库（cmake、boost这两个库）pipinstallcmakeboost解决办法一安装的时候制定版本号，dlib的版本号需要和虚拟环境相匹配pipinstalldilb==19.24.0如果该方法报错，直接看下

Dlib+OpenCV深度学习人脸识别 前言人脸识别在LWF(LabeledFacesintheWild)数据集上人脸识别率现在已经99.7%以上，这个识别率确实非常高了，但是真实的环境中的准确率有多少呢？我没有这方面的数据，但是可以确信的是真实环境中的识别率并没有那么乐观。现在虽然有一些商业应用如员工

Dlib的目标用户并没有Hyperopt-sklearn细分，它是一个基于C++语言的通用的机器学习和数据分析库。值得一提的是，虽然Dlib的确是由C++实现的，但它却提供了针对Python语言的API。Dlib的官网称：Dlib是一个现代的C++工具包，实现了大量机器学习的相关算法和工具，可用于在C++环境下创建复杂的软

目录(1)了解工具包(2)加载人脸检测与关键点定位(3)数据预处理(4)人脸检测(5)绘制所有区域本文基于OpenCV并利用dlib工具包实现了对传入图像的人脸关键点定位。步骤：首先需要对传入图像进行预处理操作，其次，利用dlib工具包对整张图像进行人脸检测，然后，对检测到的每一个人脸框利用

1.安装CUDA和CudNN略..2.更新cmake1）下载cmake源码wgethttps://cmake.org/files/v3.13/cmake-3.13.3-Linux-x86_64.tar.gz2）解压tarzxvfcmake-3.13.3-Linux-x86_64.tar.gz3）删除旧的cmakesudoyumremovecmake4）添加cmake环境变量sudonano/etc/profile#在最

1.创建虚拟环境condacreate-nyolopython=3.10这边创建的python版本需要跟后续安装dlib的whlpython版本对应，不然会提示不支持。 2.激活虚拟环境condaactivatedlib 3.相关依赖安装pipinstallcmakepipinstallboots 报错：安装boots提示(dlib)C:

结合Dlibshap64面部识别#include<dlib/opencv.h>#include<opencv2/opencv.hpp>#include<dlib/image_processing/frontal_face_detector.h>#include<dlib/image_processing/render_face_detections.h>#include<dlib/image_processing.h>

1.直接condainstalldlib或者是pipinstalldlib库，结果失败。2.根据一些搜索的内容提示先安装dlib依赖的库，再installdlib结果：安装了cmake，再执行dlib安装命令依然失败3.直接去dlib官网下载，dlib代码库，根据其他博客的提示下，编译，执行setup.py安装。结果：表面上成功，在python

起因：由于OA入职后提供的人员照片需要经过裁剪后再上传至门禁等其他需要使用到人脸的系统，虽然有小软件可以解决需求，但是还是希望通过自动化的形式进行处理，参考网上的资料和

背景比对两张图片中的人脸环境M1MacBook工具Pythonface-recognition1.3.0(安装步骤见：如何安装face-recognition1.3.0) 工具的获取及安装如果在Mac下最快速度

 1、whl安装注意，仅支持特定版本，请检查pip所支持的版本是否一致dlib-19.23.0-cp39-cp39-win_amd64.whlhttps://gitee.com/billyme/python-dlib/raw/master/dist/dlib-

1.cmake-visualstudio2019cdexamplesmkdirbuildcdbuildcmake..//cmake-G"VisualStudio162019"-Thost=x64..cmake--build.--configRelease

dlibsubprocess.CalledProcessError:Command'[‘cmake’,‘–build’,‘.’,‘–config’解决方案：pythonsetup.pyinstall--noDLIB_GIF_SUPPORT

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参考dlib提取人脸并保存#-*-codeing:utf-8-*-importsysimportosimportcv2importdlibinput_dir='./lfw'output_dir='./other_faces'size=64ifno