我的系統：Win10 64位（其實所有系統都差不多的流程）
軟件工具：Visual Studio 2017
目錄
二、使用CMake編譯生成Dlib庫文件（Release版）
一、安裝CMake
其實好簡單，就兩步：
1、去cmake官網下載cmake（選擇後綴爲msi的文件，這個文件裏面纔有cmake.exe）
下載完後我的目錄：
2、將cmake.exe所在的bin目錄添加到環境變量中
在第一步雙擊msi文件，安裝cmake的時候，就有選項詢問你是否配置環境變量的，如果那時候沒有選擇配，就只能手動配置啦。
例如我的就是：D:\2018three\class\js\HW\tool\cmakeexe\bin（選擇有cmake.exe在的那個路徑）
3、檢查是否成功安裝
打開“cmake.exe”閃退不要緊，cmake-gui.exe能打開就行。或者直接在cmd輸入"cmake",看看安裝是否成功。如下：
二、使用CMake編譯生成Dlib庫文件（Release版）
1、官網上下載文件（可以看看官網的編譯教程）
例如解壓後我的dlib文件夾名是 “ dlib-19.16 ”。
2、使用CMake編譯dlib（參考鏈接：使用cmake命令行模式編譯dlib）
在dlib文件夾下打開cmd (主要是爲了讓cmd的路徑在dlib文件夾下)
然後執行如下代碼，mkdir build的意思是在dlib文件夾下再新建一個“build”文件夾。cd build 是進入build文件夾路徑。我是已 經在dilb文件夾下新建好了build文件夾，並且路徑已經定位到build文件夾下。所以我沒有執行這兩條語句。
mkdir build
cd build
cmake -G "Visual Studio 14 2015 Win64" ..
cmake --build . --config Release
一般而言，執行完"cmake --build . --config Release"就編譯完成了，但是我報錯“Error:could not load cache”了。
在這個回答的提醒下，我再執行了一次"cmake .."，才成功生成庫文件。
這時候我們會看到dlib的build目錄下生成了一堆文件。
三、在Visual Studio中配置Dlib
1、首先在VS中創建一個空項目（例如我的項目名是DlibTest2）
2、打開項目屬性頁，注意切換到“Release”版本下，而不是“Debug”。
3、打開VC++目錄->包含目錄->添加上dlib文件夾的路徑
4、打開鏈接器->輸入->附加依賴項->添加上剛剛編譯生成好的dlib.lib的路徑
ok,配置完成了。
四、配置openCv
dlib的example實例代碼有不少是需要結合openCv庫的。所以最好配置opencv。
大部分弄dlib的都早已配置好了opencv了吧？我就不再詳述了。opencv安裝配置教程
五、實現人臉特徵點檢測
1、將dlib-19.16\dlib\all目錄下的source.cpp加入到源文件中（必須要！）
2、下載人臉庫，解壓後將dat文件放置在 "項目名/項目名"目錄下，例如我的：
3、新建cpp文件：facepoint.cpp（代碼出自：Dlib提取人臉特徵點算法）
#include <dlib/opencv.h>
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <dlib/image_processing/frontal_face_detector.h>
#include <dlib/image_processing/render_face_detections.h>
#include <dlib/image_processing.h>
#include <dlib/gui_widgets.h>
using namespace dlib;
using namespace std;
int main()
{
try
{
cv::VideoCapture cap(0);
if (!cap.isOpened())
{
cerr << "Unable to connect to camera" << endl;
return 1;
}
//image_window win;
// Load face detection and pose estimation models.
frontal_face_detector detector = get_frontal_face_detector();
shape_predictor pose_model;
deserialize("shape_predictor_68_face_landmarks.dat") >> pose_model;
// Grab and process frames until the main window is closed by the user.
while (cv::waitKey(30) != 27)
{
// Grab a frame
cv::Mat temp;
cap >> temp;
cv_image<bgr_pixel> cimg(temp);
// Detect faces
std::vector<rectangle> faces = detector(cimg);
// Find the pose of each face.
std::vector<full_object_detection> shapes;
for (unsigned long i = 0; i < faces.size(); ++i)
shapes.push_back(pose_model(cimg, faces[i]));
if (!shapes.empty()) {
for (int i = 0; i < 68; i++) {
circle(temp, cvPoint(shapes[0].part(i).x(), shapes[0].part(i).y()), 3, cv::Scalar(0, 0, 255), -1);
// shapes[0].part(i).x();//68個
}
}
//Display it all on the screen
imshow("Dlib特徵點", temp);
}
}
catch (serialization_error& e)
{
cout << "You need dlib's default face landmarking model file to run this example." << endl;
cout << "You can get it from the following URL: " << endl;
cout << " http://dlib.net/files/shape_predictor_68_face_landmarks.dat.bz2" << endl;
cout << endl << e.what() << endl;
}
catch (exception& e)
{
cout << e.what() << endl;
}
}
最後的運行結果：
該項目的結構列表爲：
其中"webcam_face_pose_ex.cpp"來自 “dlib / examples” 目錄，這是dlib自帶的示例代碼，可以運行嘗試下功能。注意一個項目中只能有一個主函數main，不然會報錯。
對了，記得也要把vs調到realease，不然可能出現錯誤。
