所以我发现想要搞崩系统,这句话比rm -rf 还给力…
sudo apt-get remove python2.71
首先安装两个python第三方库的下载安装工具,ubuntu14.04好像是预装了easy_install
以下过程都是在终端中进行:
1.安装pip
sudo apt-get install python-pip1
2.安装easy-install
sudo apt-get install python-setuptools1
3.测试一下easy_install
有时候系统环境复杂了,安装的时候会安装到别的python版本上 , 这就麻烦了,所以还是谨慎一点测试一下,这里安装一个我之前在博客中提到的可以模拟浏览器的第三方python库测试一下 。
sudo easy_install Mechanize1
4.测试安装是否成功
在终端输入python进入python shell
python1
进入python shell后import一下刚安装的mechanize
import mechanize1
没有报错,就是安装成功了,如果说没有找到,那可能就是安装到别的python版本的路径了 。
同时也测试一下PIL这个基础库
import PIL1
没有报错的话,说明PIL已经被预装过了
5.安装numpy
接下来安装numpy
首先需要安装python-dev才可以编译之后的扩展库
sudo apt-get install python-dev1
之后就可以用easy-install 安装numpy了
sudo easy_install numpy1
这里有时候用easy-install 安装numpy下载的时候会卡住,那就只能用 apt-get 来安装了:
sudo apt-get install numpy1
不推荐这样安装的原因就是系统环境或者说python版本多了之后,直接apt-get安装numpy很有可能不知道装到哪个版本去了,然后就很麻烦了,我有好几次遇到这个问题,不知道是运气问题还是什么,所以风险还是很大的,所以还是尽量用easy-install来安装 。
同样import numpy 进行测试
python
import numpy1234
没有报错的话就是成功了
下面的安装过程同理 , 我就从简写了,大家自己每步别忘了测试一下
6.安装scipy
sudo apt-get install python-scipy1
7.安装matplotlib
sudo apt-get install python-matplotlib1
8.安装dlib
我当时安装dlib的过程简直太艰辛,网上各种说不知道怎么配,配不好,我基本把stackoverflow上的方法试了个遍,才最终成功编译出来并且导入,不过听说18.18更新之后有了setup.py,那真是极好的,18.18我没有亲自配过也不能乱说,这里给大家分享我配置18.17的过程吧:
1.首先必须安装libboost,不然是不能使用.so库的
sudo apt-get install libboost-python-dev cmake1
2.到Dlib的上下载dlib,会下载下来一个压缩包 , 里面有C++版的dlib库以及例子文档,Python dlib库的代码例子等等
我使用的版本是dlib-18.17,大家也可以在我这里下载:
之后进入python_examples下使用bat文件进行编译,编译需要先安装libboost-python-dev和cmake
cd to dlib-18.17/python_examples
./compile_dlib_python_module.bat 123
之后会得到一个dlib.so,复制到dist-packages目录下即可使用
这里大家也可以直接用我编译好的.so库,但是也必须安装libboost才可以,不然python是不能调用so库的,下载地址:
将.so复制到dist-packages目录下
sudo cp dlib.so /usr/local/lib/python2.7/dist-packages/1
最新的dlib18.18好像就没有这个bat文件了,取而代之的是一个setup文件,那么安装起来应该就没有这么麻烦了,大家可以去直接安装18.18,也可以直接下载复制我的.so库,这两种方法应该都不麻烦~
有时候还会需要下面这两个库,建议大家一并安装一下
9.安装skimage
sudo apt-get install python-skimage1
10.安装imtools
sudo easy_install imtools1
Dlib face landmarks Demo
环境配置结束之后,我们首先看一下dlib提供的示例程序
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