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行空板上安装dlib库用face_recognition做人脸识别

2022-11-256565

Forgotten

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本文介绍了在行空板上安装dlib库并使用face_recognition进行人脸识别的方法。首先通过离线包安装dlib库，解决pip卡住的问题，然后安装依赖库libopenblas-dev。最后，运行官方的人脸识别代码进行测试。虽然在行空板上运行大型库比较吃力，但可以通过轻量级算法来优化性能。

一、安装dlib库
1、直接通过pip安装会卡住，这里提供一个离线包，下载附件的dlib离线库，解压得到一个whl库文件
2、拖入行空板
行空板上安装dlib库用face_recognition做人脸识别图1

3、连接行空板终端，输入命令安装，提示successfully表示安装成功

pip install dlib-19.24.0-cp37-cp37m-linux_aarch64.whl
复制代码

4、安装依赖库
先让行空板联网，然后继续在终端输入命令安装libopenblas-dev库：

apt-get install -y libopenblas-dev
复制代码

二、测试
使用face_recognition库实现人脸识别
1、安装库：
先安装face_recognition库（根据网络快慢需要大概十几分钟时间）：

pip install face_recognition
复制代码

2、运行代码：
跑一个dlib官方的人脸识别代码
创建一个py文件，输入代码，行空板插个USB摄像头，运行


import sys
import dlib
import cv2

detector = dlib.get_frontal_face_detector()
cam = cv2.VideoCapture(0) #摄像头0
cam.set(cv2.CAP_PROP_BUFFERSIZE, 1)     #设置OpenCV内部的图像缓存，可以极大提高图像的实时性。
color_green = (0,255,0)
line_width = 3
while True:
    ret_val, img = cam.read()
    rgb_image = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
    dets = detector(rgb_image)
    for det in dets:
        cv2.rectangle(img,(det.left(), det.top()), (det.right(), det.bottom()), color_green, line_width)
    cv2.imshow('my webcam', img)
    if cv2.waitKey(1) == 27:
        break  # esc to quit
复制代码