Dlib在VS2015上的編譯和配置（人臉檢測人臉識別比OpenCV更好用）

02-05

這是一篇以前的博客，但是沒有發在新的平台上，有些人可能沒看到，所以重新整理下。看過的就可以跳過了。

一、Dlib簡介

Dlib是基於現代C++的一個跨平台通用的框架，作者非常厲害而且非常勤奮，一直在保持更新。最近作者忙於更新dnn方面的內容，雖然我覺得dnn的介面非常不友好。Dlib內容非常豐富，包括但不僅限於機器學習、圖像處理、數值演算法、數據壓縮等等，更重要的是，Dlib的文檔非常完善，例子非常豐富。

Dlib提供的人臉檢測比OpenCV的人臉檢測模型更好用。而且Dlib提供了OpenCV沒有的人臉關鍵點檢測方法（現在有了，剛出現在contrib模塊里）和基於深度學習的人臉識別工具。而且提供了比OpenCV更加完善的機器學習和深度學習的模塊。而且可以和OpenCV結合使用，二者的圖像可以方便地轉換。我曾基於dlib嘗試過很多關於人臉的程序：人臉檢測、人臉關鍵點提取、顏值預測、換臉演算法和人臉識別。

二、編譯Dlib

之前也曾介紹過Python下dlib的編譯安裝方法，但是用Python調用dlib需要先編譯boost。非常麻煩，還是用C++更簡單一些。但是雖說簡單，如果沒有找對教程的話，也許會更加麻煩。我當初找到的dlib的配置方法，Visual studio配置dlib太複雜了。打開個JPG或者PNG圖片就得把整整三個文件夾的內容（包括上百個文件）添加到項目里。簡直不能忍。就是下面這三個。大部分的教程都是這麼說的。官網也有提到這這種方法。

dlibexternallibjpegndlibexternallibpngndlibexternalzlibn

不知道大家是怎麼認為的，反正我覺得這樣很反人類。當年我的習慣是遇到問題問度娘，然後看一些中文的解決方案。現在的習慣慢慢變成了去官網，看官方文檔。今天按照官方文檔重新配置了一下。感覺利索多了。而且用cmake的命令行簡直比GUI爽太多了。

有興趣的可以直接去官網看官方的教程：How to compile。我這裡記錄一下我自己的配置過程。大致跟官方介紹一樣。

首先還是要有cmake，而且要添加到環境變數。這一步如果沒有camke，需要去官網下一個。最好下載安裝版的而不是壓縮版的，安裝版的安裝的時候會讓你選擇是否添加環境變數，選擇添加。不然下載壓縮版的還得自己手動添加環境變數然後重啟電腦才能用。

然後在dlib-版本號文件夾（比如dlib-19.7）下打開命令提示符（shift加右鍵），用下面的命令，相對於官方的略有改動：

mkdir buildncd buildncmake -G "Visual Studio 14 2015 Win64" ..ncmake --build . --config Releasen

這裡有兩點注意事項

（1）一定要vs 2015或者更高的版本，據說之前的版本對於C++11的支持不夠好。

（2）build的時候一定要是Release模式。因為Debug模式超級！超級！慢！親測。參考：Why is dlib slow?

build完成之後會在dlib-19.7builddlibRelease文件夾下生成dlib.lib。至此編譯完成。比用cmake-gui簡單多了！

三、Visual Studio配置Dlib

配置visual studio 2015，新建一個項目，我這裡命名為dlib_01。

（1）打開項目屬性，配置包含目錄，直接上圖(用的當年的老圖)：

（2）配置連接器——輸入——附加依賴項：

（3）為了打開jpg圖片還要加上DLIB_JPEG_SUPPORT，後面那個是為了加速。同樣的，如果要打開png圖片，還得加一個 DLIB_PNG_SUPPORT。

上面三項配置之後就完成了，就可以自己寫程序或者運行dlib自帶的examples程序了。但是官方自帶的程序都是命令行運行的，如果要在vs中運行需要稍作修改，把命令行參數修改為具體的文件名或者路徑。試了一個人臉檢測和人臉關鍵點檢測的例子。效果還行。