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python dlib caffe人脸相似度_基于深度学习的人脸识别系统(Caffe+OpenCV+Dlib)【

时间:2018-11-29 22:45:43

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python dlib caffe人脸相似度_基于深度学习的人脸识别系统(Caffe+OpenCV+Dlib)【

前言

基于深度学习的人脸识别系统,一共用到了5个开源库:OpenCV(计算机视觉库)、Caffe(深度学习库)、Dlib(机器学习库)、libfacedetection(人脸检测库)、cudnn(gpu加速库)。

用到了一个开源的深度学习模型:VGG model。

最终的效果是很赞的,识别一张人脸的速度是0.039秒,而且最重要的是:精度高啊!!!

CPU:intel i5-4590

GPU:GTX 980

系统:Win 10

OpenCV版本:3.1(这个无所谓)

Caffe版本:Microsoft caffe (微软编译的Caffe,安装方便,在这里安利一波)

Dlib版本:19.0(也无所谓

CUDA版本:7.5

cudnn版本:4

libfacedetection:6月份之后的(这个有所谓,6月后出了64位版本的)

这个系列纯C++构成,有问题的各位朋同学可以直接在博客下留言,我们互相交流学习。

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本篇是该系列的第一篇博客,介绍我如何在Visual Studio中像使用OpenCV一样使用Caffe。

思路

我们都知道在Visual Studio中使用OpenCV是非常方便的,只要配置好相关的路径,建立一个属性表就可以了。接触过Caffe的可能会知道,在Caffe的例程中并没有怎么说如何建立一个属性表,就能够使用Caffe提供的一些函数去构造程序。话说一个月前刚刚在Github上帮一个老外解决了这个问题,所以这里也写一下我的方法。

要用Caffe,就是 include 、lib 、dll,和OpenCV一样,搞好这三个即可,推荐大家配置Release版本的,所以在编译Caffe的时候,换成Release模式也编译一次。

实现

观察caffe-master的第三方程序包,毫无疑问,这个与caffe-master本文件夹都需要加上去的。

所以在属性表里,先后需要include以下这些:(路径请自行修改)

D:\caffe-master\include

D:\NugetPackages\boost.1.59.0.0\lib\native\include

D:\NugetPackages\glog.0.3.3.0\build\native\include

D:\NugetPackages\gflags.2.1.2.1\build\native\include

D:\NugetPackages\protobuf-v120.2.6.1\build\native\include

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v7.5\include

D:\NugetPackages\OpenBLAS.0.2.14.1\lib\native\include

D:\caffe-master\include\caffe\layers

D:\NugetPackages\OpenCV.2.4.10\build\native\include

D:\NugetPackages\OpenCV.2.4.10\build\native\include\opencv

D:\NugetPackages\OpenCV.2.4.10\build\native\include\opencv2

我们可以看到,这个第三方程序包里面已经有OpenCV了,所以我们没必要把OpenCV的属性表添加。

然后,我们需要添加lib:(路径请自行修改)

D:\NugetPackages\boost_date_time-vc120.1.59.0.0\lib\native\address-model-64\lib

D:\NugetPackages\boost_filesystem-vc120.1.59.0.0\lib\native\address-model-64\lib

D:\NugetPackages\boost_system-vc120.1.59.0.0\lib\native\address-model-64\lib

D:\caffe-master\Build\x64\Release

D:\NugetPackages\boost_thread-vc120.1.59.0.0\lib\native\address-model-64\lib

D:\NugetPackages\boost_chrono-vc120.1.59.0.0\lib\native\address-model-64\lib

D:\NugetPackages\protobuf-v120.2.6.1\build\native\lib\x64\v120\Release

D:\NugetPackages\OpenCV.2.4.10\build\native\lib\x64\v120\Release

D:\NugetPackages\glog.0.3.3.0\build\native\lib\x64\v120\Debug\dynamic

D:\NugetPackages\gflags.2.1.2.1\build\native\x64\v120\dynamic\Lib

D:\NugetPackages\hdf5-v120-complete.1.8.15.2\lib\native\lib\x64

D:\NugetPackages\OpenBLAS.0.2.14.1\lib\native\lib\x64

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v7.5\lib\x64

最后一项是CUDA的配置路径,找一下应该就可以找到。

那么我们的附加依赖项需要添加:

libcaffe.lib

libprotobuf.lib

opencv_highgui2410.lib

opencv_core2410.lib

opencv_imgproc2410.lib

libglog.lib

gflags.lib

libopenblas.dll.a

hdf5.lib

hdf5_hl.lib

cublas.lib

cublas_device.lib

cuda.lib

cudadevrt.lib

cudnn.lib

cudart.lib

cufft.lib

cudart_static.lib

cudnn_static.lib

cufftw.lib

cusparse.lib

cusolver.lib

curand.lib

nppc.lib

OpenCL.lib

对了,最后别忘了配置环境变量哟,配置完之后重启一遍:

D:\NugetPackages\gflags.2.1.2.1\build\native\x64\v120\dynamic\Lib

D:\NugetPackages\hdf5-v120-complete.1.8.15.2\lib\native\bin\x64

D:\NugetPackages\glog.0.3.3.0\build\native\bin\x64\v120\Release\dynamic

D:\NugetPackages\OpenBLAS.0.2.14.1\lib\native\bin\x64

D:\NugetPackages\gflags.2.1.2.1\build\native\x64\v120\dynamic\Lib

D:\NugetPackages\OpenCV.2.4.10\build\native\bin\x64\v120\Release

这里还是建议大家建立一个属性表,方便后面的程序添加,就像这样:

那么在做完这些之后,我们就可以在新建工程里使用Caffe的接口了,比如:

不会报错滴。

基于深度学习的人脸识别系统系列:【一】如何在Visual Studio中像使用OpenCV一样使用Caffe完结,如果在配置过程中出现了什么问题,直接留言即可。

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补充:

好吧..有人问怎么在没有GPU的情况下进行呢?(CPU_ONLY模式)

就是这样:

1、前面都和上面一样配置,在这个地方把cu开头的lib全部删掉,改成如下:

libcaffe.lib

libprotobuf.lib

opencv_highgui2410.lib

opencv_core2410.lib

opencv_imgproc2410.lib

libglog.lib

gflags.lib

libopenblas.dll.a

hdf5.lib

hdf5_hl.lib

2、运行一下,发现出现错误:

我们打开这个文件:

3、在上面这个地方我们得选择CPU模式。

加一句#define CPU_ONLY

搞定。

python dlib caffe人脸相似度_基于深度学习的人脸识别系统(Caffe+OpenCV+Dlib)【一】如何配置caffe属性表...

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