dlib是一個C++工具包（dLIB中也有Python接口，但是主要編程語言為C++），包含絕大多數常用的機器學習算法，許多圖像處理算法和深度學習算法，被工業界和學術界廣泛應用于機器人、嵌入式設備、移動電話和大型高性能計算環境等領域。dlib的開源許可允許您在任何應用程序中免費使用它。在工程實踐中，dlib通常和OpenCV結合使用，OpenCV提供圖像處理算法，dlib提供機器學習算法。對于從事計算機視覺行業的人，非常推薦學習使用dlib。本文主要講述dlib在Windows（win10）和linux(ubuntu18.04)下面向C++的編譯安裝調用。dlib具體介紹見其官網dlib官網。

文章目錄

• 1 資源
• 2 Windows下C++編譯安裝調用dlib
• • 2.1 編譯
  • 2.2 配置與使用
• 3 Ubuntu下C++編譯安裝調用dlib
• • 3.1 編譯
  • 3.2 配置與使用
• 4 Python安裝調用dlib
• 5 參考

1 資源

在dlib的github倉庫下載對應版本文件。鏈接地址為：dlib。此外，在使用dlib中需要使用dlib提供的模型，下載地址見dlib-models。如果網速太慢，可以看看gitee備份。地址為：dlib-gitee和dlib-models-gitee。

本文判斷dlib是否成功編譯的示例代碼為dlib\examples目錄下的3d_point_cloud_ex.cpp。調用該示例代碼后會可視化一個簡單的3維點云數據。
代碼如下：

// The contents of this file are in the public domain. See LICENSE_FOR_EXAMPLE_PROGRAMS.txt /*This is an example illustrating the use of the perspective_window toolin the dlib C++ Library. It is a simple tool for displaying 3D point clouds on the screen.*/#include <dlib/gui_widgets.h> #include <dlib/image_transforms.h> #include <cmath>using namespace dlib; using namespace std;// ----------------------------------------------------------------------------------------int main() {// Let's make a point cloud that looks like a 3D spiral.std::vector<perspective_window::overlay_dot> points;dlib::rand rnd;for (double i = 0; i < 20; i+=0.001){// Get a point on a spiraldlib::vector<double> val(sin(i),cos(i),i/4);// Now add some random noise to itdlib::vector<double> temp(rnd.get_random_gaussian(),rnd.get_random_gaussian(),rnd.get_random_gaussian());val += temp/20;// Pick a color based on how far we are along the spiralrgb_pixel color = colormap_jet(i,0,20);// And add the point to the list of points we will displaypoints.push_back(perspective_window::overlay_dot(val, color));}// Now finally display the point cloud.perspective_window win;win.set_title("perspective_window 3D point cloud");win.add_overlay(points);win.wait_until_closed(); }// ----------------------------------------------------------------------------

2 Windows下C++編譯安裝調用dlib

Windows下的編譯使用很簡單，不需要其他的額外安裝庫，直接拉取dlib的倉庫就行了。本文將dlib倉庫放在D:\packages\dlib路徑下，然后通過cmake和vs2017編譯使用dlib。這一部分參考文章【C++】VS2019+Dlib安裝及整合詳細步驟。

2.1 編譯

step1
在D:\packages\dlib路徑下創建build文件夾和install文件夾，build文件夾用于存放相關編譯數據，install保存最后需要調用的生成文件。文件結構如下圖所示：

step2
打開cmake-gui，配置dlib庫。cmake安裝地址為：cmake。打開cmake-gui后設置源代碼目錄地址和生成文件地址，點擊configure。如圖所示：

然后配置編譯器，選擇對應的編譯器版本，再選擇編譯平臺版本x64。最后點擊finish，cmake將會自動編譯文件。

在編譯過程會出現找不到cuda的情況，忽視就行了。然后注意將指定的安裝目錄CMAKE_INSTALL_PREFIX這一項改為D:\packages\dlib\install。然后再點擊configure，如果沒有標紅，點擊generate。

step3
生成相關文件，generate成功后打開OpenProject即可，這樣就會打開vs2017。 如下圖所示：

打開后的vs2017界面如下圖所示，確定編譯平臺為debug/x64，然后點擊生成-生成解決方法即可，如下圖所示。這樣的好處是知道哪些模塊生成失敗。如果有生成譯錯誤，檢查即可。這一過程約3分鐘，不同機器時間不一樣。

生成成功后，如下圖所示?？梢杂猩商^，但是不能有生成失敗。

如果生成后沒有失敗的，選擇解決方案-INSTALL-僅用于項目-僅生成INSTALL，如下圖所示：

此外以上操作只能生成dlib Debug版本。Release版本需要修改配置平臺，重復以上操作。如下圖所示：

最后如果install文件夾中有include文件夾和lib文件夾，表明編譯過程成功。如下圖所示：

在windows平臺下，某些情況下dlib會使用libjpeg，libpng模塊，可能會出現鏈接libjpeg錯誤的情況。如果你使用的是anaconda，dlib會自動鏈接anconda的libjpeg，libpng模塊。這些模塊是32位的，你只能用x86的dlib版本，否則出錯。如果是想用x64平臺，需要自己編譯第三方模塊的x64版本，比如libpng，libjpeg，zlib。github搜索這些模塊，然后編譯后。用visual studio的命令行開發工具，進入build目錄，自行指定libjpeg等鏈接文件，再進行編譯。其中dlib要鏈接的第三方庫自行指定目錄（目前看來這一種解決辦法），具體命令如下：

# Visual Studio 15 2017指vs2017，vs2015用Visual Studio 14 2015，vs2019用Visual Studio 16 2019 # -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=../instal 編譯文件安裝目錄 cmake -G "Visual Studio 15 2017" -DJPEG_INCLUDE_DIR=..\dlib\external\libjpeg -DJPEG_LIBRARY=..\dlib\external\jpeg.lib -DPNG_PNG_INCLUDE_DIR=..\dlib\external\libpng -DPNG_LIBRARY_RELEASE=..\dlib\external\libpng.lib -DZLIB_INCLUDE_DIR=..\dlib\external\zlib -DZLIB_LIBRARY_RELEASE=..\dlib\external\z.lib -DDLIB_GIF_SUPPORT=OFF -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=../install -DCMAKE_GENERATOR_PLATFORM=x64 ..# 編譯debug版本 cmake --build . --target INSTALL# 編譯release版本 cmake --build . --config Release --target INSTALL

2.2 配置與使用

新建vs2017項目，然后選擇屬性管理器，新建屬性列表dlib如下圖所示。這樣該dlib屬性列表以后可以重復導入使用，不需要每次新建工程都配置。

修改Release|X64模式下的dlib屬性，修改VC++目錄下的可執行目錄，庫目錄。如下圖所示：

包含目錄設置如下，添加頭文件：

D:\packages\dlib\install\include

庫目錄設置如下：

D:\packages\dlib\install\lib

然后修改鏈接器-輸入-附加依賴項，如下圖所示：

附加依賴項設置如下。注意不同版本dlib編譯生成的lib不一樣，注意區分，如果是debug就調用相應的debug版本，都在install\lib目錄下。

dlib19.22.99_release_64bit_msvc1916.lib

然后調用本文在第一節提到的示例代碼3d_point_cloud_ex.cpp文件，結果如下圖所示，就是一個展示3維點云的代碼，可以拖動或放大縮小圖形。

3 Ubuntu下C++編譯安裝調用dlib

3.1 編譯

ubuntu下編譯使用dlib比windows下稍微復雜，因為ubuntu缺少一些dlib所需要的庫，有時會出現莫名其妙的錯誤，一般來說都是缺少圖形顯示庫，比如linux下dlib需要x11圖像化界面（windows不需要，其他系統圖像化界面可能不一樣），所以先安裝x11。如果不安裝可能會出現X11相關錯誤。這一部分參考文章ubuntu下使用 dlib和cmake-cant-find-x11

sudo apt-get install libx11-dev

然后進入dlib根目錄，輸入以下命令：

mkdir build; cd build; cmake … -DUSE_AVX_INSTRUCTIONS=1; make -j12

上述命令會編譯AVX，來加速CPU運行，如果出現錯誤使用以下命令編譯：

mkdir build; cd build; cmake …; make -j12

3.2 配置與使用

新建一個文件夾dlib-test，將3d_point_cloud_ex.cpp復制到該文件夾。進入該文件夾，新建CMakeList.txt文件，CMakeList.txt內容如下。注意CMake文件鏈接dlib庫的路徑地址

cmake_minimum_required(VERSION 2.8.12) # 工程名 project(dlib_test)SET(CMAKE_CXX_FLAGS "${CMAKE_CXX_FLAGS} -std=c++11 -O2 -DDLIB_JPEG_SUPPORT")IF(CMAKE_CXX_COMPILER_ID STREQUAL "Clang")SET(CMAKE_CXX_FLAGS "${CMAKE_CXX_FLAGS} -Weverything") ELSEIF(CMAKE_CXX_COMPILER_ID STREQUAL "GNU")SET(CMAKE_CXX_FLAGS "${CMAKE_CXX_FLAGS} -Wall -Wextra") ENDIF()# 包含OpenCV find_package(OpenCV REQUIRED) if (OpenCV_FOUND)include_directories(${OpenCV_INCLUDE_DIRS})message("OpenCV found") endif()# 包含X11 find_package(X11 REQUIRED) if (X11_FOUND)include_directories(${X11_INCLUDE_DIR})message("X11 found") endif()# 添加dlib include_directories(/home/{yourpath}/dlib) link_directories(/home/{yourpath}/dlib/build/dlib/)# 添加代碼 add_executable(dlib_test 3d_point_cloud_ex.cpp) # 鏈接庫 # libdlib.a - lpthread - lX11分別表示鏈接dlib，多線程，X11 target_link_libraries(dlib_test ${OpenCV_INCLUDE_LIBS} ${X11_LIBRARIES} libdlib.a -lpthread -lX11)

然后輸入以下命令，即可編譯運行示例代碼：

mkdir build; cd build; cmake …; make -j12; ./dlib_test

如果出現第二節的三維點云圖形，表明dlib安裝成功。

4 Python安裝調用dlib

通常直接用pip install dlib會出錯，所以需要安裝一系列的庫,主要是cmake、Boost。具體如下：
windows:

pip install cmake pip install boost pip install dlib

如果發現編譯失敗，看看python–3.8安裝dlib，直接通過whl包安裝dlib也行

linux:

sudo apt-get install libx11-dev sudo apt-get install libboost-all-dev sudo apt-get install cmake python3 -m pip install dlib

安裝成功后，在python環境import dlib即表明安裝成功，當然也可以編譯安裝，具體步驟見官方倉庫文檔。

5 參考

• dlib官網
• dlib
• dlib-models
• dlib-gitee
• dlib-models-gitee
• 【C++】VS2019+Dlib安裝及整合詳細步驟
• ubuntu下使用 dlib
• cmake-cant-find-x11

總結

以上是生活随笔為你收集整理的[常用工具] dlib编译调用指南的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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