dlib-19.19.0-cp38-cp38-win_amd64.whl /支持直接导入，不许自行用vs编译，pip install dlib 报错

Python3.7+OpenCV+Dlib+罗技C920摄像头 实现离线实时摄像头画面人脸检测+识别 将 face_recog.py 的 98行 for img in face_img:删掉，下面两行往前缩进对其

可以参考两位大神的：一种用的级联器方法 一种用的数据集训练方法，我还做出了一个实时检测68关键点的，最后一个是图片中68关键点的

imglab dlib开发使用的样本标注工具。不会用的缺dll的可以加我

Mac、ubuntu、树莓派环境均可运行

已经用Cmake将初始的dlib代码编译，并且生成了lib文件。可以直接下载免去Cmake编译的环节

dlib-19.8.1-cp36-cp36m-win_amd64.whl dlib-19.7.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl dlib-19.1.0-cp35-cp35m-win_amd64.whl

Python中dlib包的安装非常麻烦，直接pip install dlib，会出现很多错误，需要先安装CMake和VS2015（要选中VC++开发环境）。如果有.whl文件，则直接可以 pip install dlib.whl。网上只能找到 dlib-19.7.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl。 然而，dlib19.7的人脸识别速度比较慢。 于是我装好dlib-19.15.0后，生成了这个whl文件，在命令行中进入该文件的目录： pip install dlib-19.15.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl 即可成功安装。但需要64位操作系统，Python 3.6.2 ( Anaconda3-5.0.0-Windows-x86_64.exe)。

Dlib模块的68个人脸关键点检测，包括下巴：[0, 17]，右（左）眉毛：[17, 22]（[22, 27]），鼻子[27, 36]，右（左）眼睛[36, 42]（[42, 48]），嘴巴轮廓[48, 61]，嘴巴[61, 68]

自己写的人脸识别脚本，一共包含了6个脚本，包含了训练数据获取、数据处理、数据导入、模型训练、模型损失度和准确度记录、人脸识别六个部分。