python3.6和3.7下安装dlib保证一次成功，dlib算是python中比较难安装的库之一，好在自己折腾大半天，总结出来易装方法。py3.7下不用装cmake、不用vs2015。

之前试过很多方法结果都失败，最后终于发现一个成功的方法，先记一下以防忘记。 参考：记一次Win10环境python3.7安装dlib模块趟过的坑 由于我是通过Anaconda安装的Python，所以环境与这位博主的有所不同，所以具体情况需要根据自己的环境更改。 接下来直接开始！ 1、安装visualStudio，简称VS，我下的版本是最新版的VS2019 下载地址：https://visualstudio.microsoft.com/zh-hans/downloads/ 下的免费版，由于只是用来安装dlib，所以就只点了Python和C++两个 接着静待安装即可，安装完成后需要找到cl.e

dlib是c++的一个深度学习库。主要用途如人脸识别等。在python中安装dlib相当的困难，因为pip无法编译dlib。所以，下载cmake、安装VS...都会得到pip的一大堆红色错误。此python脚本可以为您自动安装dlib19.22版本，让您可以安心使用dlib进行工作。 环境要求： python安装并添加环境变量（python.exe） pip3安装并添加环境变量 强烈建议pip换源！！！

根据dlib18 的C++代码库，利用VS2010进行了里面的实例测试，测试成功了，并对里面的代码进行了针对性的注释。 dlib18具有很强大的数据挖掘功能，我这里只是针对贝叶斯网络进行了实例验证，验证的贝叶斯网络也就是dlib原本给定的例子，只不过原本给定的只有cpp文件，这里提供的是一个工程。希望有兴趣的同学下载参考。

里面包括贝叶斯网络学习，SVM向量机学习等优秀的数学学习算法。 Dlib 18.1 发布了，除了一些 bug 修复外，该版本还包含值得关注的改进： 更精确的 SURF 特征提取器 更快的切削平面解算器 对非常大的矩阵计算奇异值分解的程序 对大数据集进行相关分析的工具 简单的工具用来编写并行循环 Dlib是一个使用现代C++技术编写的跨平台的通用库，遵守Boost Software licence. 主要特点如下： 1.完善的文档：每个类每个函数都有详细的文档，并且提供了大量的示例代码，如果你发现文档描述不清晰或者没有文档，告诉作者，作者会立刻添加。 2.可移植代码：代码符合ISO C++标准，不需要第三方库支持，支持win32、Linux、Mac OS X、Solaris、HPUX、BSDs 和 POSIX 系统 3.线程支持：提供简单的可移植的线程API 4.网络支持：提供简单的可移植的Socket API和一个简单的Http服务器 5.图形用户界面：提供线程安全的GUI API 6.数值算法：矩阵、大整数、随机数运算等 7.机器学习算法： 8.图形模型算法： 9.图像处理：支持读写Windows BMP文件，不同类型色彩转换 10.数据压缩和完整性算法：CRC32、Md5、不同形式的PPM算法 11.测试：线程安全的日志类和模块化的单元测试框架以及各种测试assert支持 12.一般工具：XML解析、内存管理、类型安全的big/little endian转换、序列化支持和容器类

用Windows和python3.8.x进行有关学习开发时，可能会用到的dlib19.21预编译wheel包（使用VS Community 2019和CMake，在x64环境下编译）。

dlib模型文件

基于python+dlib实现的活体检测，参照了眨眼检测的代码，原理是取人脸68个特征点之中的几个点，计算它们之间的欧氏距离比率，达到特定阈值就通过，检测步骤:左转头，右转头，张张嘴

dlib在python3.8，windows 64位环境下程序包，pip安装即可使用，免环境配置。可以用于face_recognition 使用方法： pip install dlib-19.22.0-cp38-cp38-win_amd64.whl

dlib开源库，包含有常用的图像处理、机器学习、计算机视觉等算法。