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0 背景与准备
1 tensorflow环境【数值计算的开源软件库】
2 pytorch环境【数值计算的开源软件库】
3 face_recognition【基于dlib的人脸识别库】
4 opencv【图像处理库】

0 背景与准备

因为要做人脸识别的项目，所以需要配置相对应的环境和库，常用深度学习的数值计算库为tensorflow、pytorch,常用的人脸识别库为face_recognition，常用的图像处理库opencv。

下图为使用库识别后的效果。

在这里插入图片描述

安装这三个常用人脸识别的库都需要安装anaconda，都需要在Anaconda的虚拟环境中进行安装。Anaconda官方下载链接，下载安装后即可。

linux下安装Anaconda的方法为：

 wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2020.02-Linux-x86_64.sh

bash Anaconda3-5.3.1-Linux-x86_64.sh

source ~/.bashrc

创建Anaconda虚拟环境的方法如下：

# 创建环境
conda create --name tensorflow-env python=3.6

# 激活环境
source activate tensorflow-env

# 安装库

# 退出环境
source deactivate  tensorflow-env

使用Pycharm创建Anaconda环境方法如下：

请添加图片描述

添加安装源：

conda config --add channels https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
conda config --set show_channel_urls yes
conda config --show channels

# 如果后面安装有问题，再删除默认通道

vi ~/.condarc

执行，将进入`condarc`这个文件，按下`‘i’`进入`‘Insert’`模式将`‘- defaults’`这一行删除.

1 tensorflow环境【数值计算的开源软件库】

首先创建python版本3.6的Anaconda的虚拟环境。

在命令端执行如下执行，如果是Pycharm，则在Teriminal中执行指令。
请添加图片描述

conda install tensorflow

如果上面的方法安装不成功，则更换安装源(安装源可自行选择)进行安装:

pip --default-timeout=100 install tensorflow==2.0.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

测试代码：

import tensorflow as tf
x=tf.constant(3)
y=tf.constant(2)
z=x+y
sess=tf.Session()
print(sess.run(z))

print(tf.__version__)

安装的是tensorflow2，但是却想使用tensorflow1中的方法，可以使用如下的方法。

import tensorflow.compat.v1 as tf
tf.disable_v2_behavior()

2 pytorch环境【数值计算的开源软件库】

首先创建python版本3.7的Anaconda的虚拟环境。

执行指令如下：

conda install  torch

如果上面的方法安装不成功，则更换安装源进行安装:

pip --default-timeout=100 install torch -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

其他常用的图像处理库:

conda install PIL
conda install numpy

测试代码：

import torch

x = torch.rand(5, 3)
print(x)

print(torch.__version__)

3 face_recognition【基于dlib的人脸识别库】

首先创建python版本3.7的Anaconda的虚拟环境。

执行如下指令：

pip --default-timeout=100 install dlib -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

pip --default-timeout=100 install face_recognition -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

4 opencv【图像处理库】

首先下载安装opencv，

brew install opencv

pycharm配置opencv环境：

1），首先在项目中，运行如下代码，

import sys

# 下面的路径为我本地的opencv地址，可更具自己具体情况作修改
# 一般都在/usr/local/Cellar/路径下
sys.path.append("/usr/local/Cellar/opencv/4.3.0_5/")

2 ）打开pycharm的设置，点击加号➕，在里面搜索opencv，然后执行安装。