实现流程 从摄像头获取视频流，并转换为一帧一帧的图像，然后将图像信息传递给opencv这个工具库处理，返回灰度图像（就像你使用本地静态图片一样） 程序启动后，根据监听器信息，使用一个while循环，不断的加载视频图像，然后返回给opencv工具呈现图像信息。 创建一个键盘事件监听，按下”d”键，则开始执行面部匹配，并进行面具加载（这个过程是动态的，你可以随时移动）。 面部匹配使用Dlib中的人脸检测算法来查看是否有人脸存在。如果有，它将为每个人脸创建一个结束位置，眼镜和烟卷会移动到那里结束。 然后我们需要缩放和旋转我们的眼镜以适合每个人的脸。我们将使用从Dlib的68点模型返回的点集来找到眼

Windows10安装dlib失败的几点原因 因为学习Python需要，需要安装dlib库，踩了许多个坑，尝试了种种方法，那一片红色的报错依然刺眼，发现问题，寻找问题的根源，终于找到解决方法。 1.安装dlib前需要有依赖库，cmake和boost。 多简单的问题对不对？ pip install cmake pip install boost 潇洒回车，轻松安装好，然后 pip install dlib 潇洒回车，潇洒报错… Collecting dlib Downloading https://files.pythonhosted.org/packages/05/57/e8a8caa

Dlib提供的人脸识别数据集，带标记文件，包含1485个人，还有多人的拍摄照片，有单张的，也有多张的

使用dlib实现人脸识别，追踪。写成的中人脸识别模块。 实施对话系统：end-to-end的文本生成式模型，适用于闲聊；在问答式的对话里，针对性强，一般会采用检索匹配+知识图谱的方式

一个机器学习的开源库dlib，包含了机器学习的很多算法，使用起来很方便，直接包含头文件即可，并且不依赖于其他库（自带图像编解码库源码）。Dlib可以帮助您创建很多复杂的机器学习方面的软件来帮助解决实际问题。目前Dlib已经被广泛的用在行业和学术领域,包括机器人,嵌入式设备,移动电话和大型高性能计算环境。

人脸识别的68个特征点检测库dat文件，人脸识别的5个特征点检测库dat文件以及dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat人脸识别模型

dlib的68点模型，训练好的特征预测器，用来进行python代码人脸识别的特征预测，讲该代码下载到python项目文件夹下，然后预测就行了

基于python和dlib编写的人脸对齐程序。包含了两个测试模型（人脸特征点68点检测和5点检测的模型），还有测试图片。详细可以参考博客：http://blog.csdn.net/hongbin_xu/article/details/78511292

使用boost、vs2017编译的dlib.cp37-win_amd64.pyd库，直接放入到Anaconda/Dlls中就可以使用

dlib库文件　dlib-19.7.0-cp36-cp36m-win_amd64.rar