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我正在尝试使用halen数据集为 194 个地标训练 dlib 的 shape_predictor

但是当我运行命令提示符时它给出了错误的分配异常

，我将图像数量减少到只有 50 个，然后它成功运行，但结果并不令人满意。所以我尝试使用 64 GB RAM 系统进行训练，但是我增加了参数

但现在它仍然显示错误的分配错误。如果我用较少的数据和较小的参数进行训练，则训练模型不正确。

我正在使用 dlib 库从给定图像中提取 LBP 统一。我正在使用下一个函数（http://dlib.net/dlib/image_transforms/lbp_abstract.h.html#extract_uniform_lbp_descriptors），但我不明白第三个参数（cell_size）的功能是什么。在文档中说下一个：

我们将取所有直方图元素的平方根。也就是说， #feats[i]是出现在其相应窗口中的 LBP 数量的平方根。

我不知道什么时候说“#feats[i]是 LBP 数量的平方根”。指的是什么？如果有人可以帮助我，我将不胜感激......谢谢！

我正在尝试使用Halen数据集训练Dlib 的 train_shape_predictor_ex.cpp。我用 Visual Studio 在for as中编译了代码。release mode64-bit plateformconsole application

当我the train_shape_predictor_ex.exe在命令提示符下运行时，执行的进程开始了，我看到Task Manager该进程的内存消耗正在增加，但它停止到大约1.9 GB 并给出了 Run-time Exception: bad allocation。即使我的系统是64 GB RAM，它也无法占用比大约 1.9 GB RAM 更多的RAM

有人可以帮我解决这个问题吗？提前致谢 ！

所以几周后，我终于成功安装了 Dlib，但马上又遇到了另一个问题。

我下载并运行了他们的面部标志性检测器：http: //dlib.net/face_landmark_detection.py.html，虽然实际程序运行良好，但当我尝试在大图像上运行它时：

图片不适合我的屏幕：

实际键标提取器的代码在这里：

win.set_image()尽管梳理了 Dlib 文档，但在 ghe或win.add_overlay()函数中没有提及窗口大小。

如何让窗户变小？

最近我一直在尝试将 dlib 库添加到我的项目中（我对 MPC 部分很感兴趣，因为我希望它能够控制四轴飞行器），尽管有许多不同的方法，但我找不到合适的工作解决方案。我有一个像这样的makefile：

我想在 Steer.o 模块中使用 dlib

第一种方法
链接到包含所有必要包含的标题

我收到的输出：

等等

第二种方法：
用它制作图书馆

但既然一切都是 dlib 中的标题，那么我应该包含什么标题？无...因为官方页面禁止将其添加到编译器的包含路径中。然后这种方法仍然行不通......仅用于信息 - 编译工件需要超过 60 mb。

第三种方法
添加包含 dlib 文件夹的文件夹以包含搜索路径，然后使用 #include 形式的包含语句（dlib 官方声明）。

还

首先给出：

等。
Second 与 First Approach 的效果相似

我还创建了只有 2 个编译工件的测试版本：

这是有效的！然而它不能用我以前的makefile

有人请帮我吗？（并且没有 -Ldlib 也不起作用）

环境：自定义 Lubuntu，gcc 版本 4.7.2，GNU Make 3.81

我有 4 通道 Mat 对象。我正在尝试（作为流程的一部分）将其转换为dlib数据（进行一些更改），然后再转换为Mat.

由于某种原因，最终输出是完全黑色的。我正在尝试在运行时方面尽可能高效。

有什么建议，为什么输出完全是黑色的？

我正在使用具有以下类型的对象检测器：

dlib::object_detector<dlib::scan_fhog_pyramid<dlib::pyramid_down<2>>>

我的代码是这样的：

所以基本上我正在做的是定义一个对象检测器。反序列化已经训练的svm对象检测器。在最后一行，我试图通过改变 hog 金字塔的层数来配置检测器。

最后一行不编译为get_scanner()返回const image_scanner_type &。所以改变是max_pyramid_levels行不通的。我想知道是否有办法改变它以扫描更少的图像（即金字塔将有更少的图像）。

我的目标是提高检测器的性能，就我而言，我确信金字塔中只需要很少的图像比例。

感谢你的回复。

我实际上正在使用 OpenCV 进行人脸检测，但是在观看此视频后：https ://www.youtube.com/watch?v=LsK0hzcEyHI ，我注意到dlib更加准确，甚至在我的测试中，给出很多失败的积极因素（但不会错过任何面孔），有人知道如何在 Java Web 应用程序（不是 android）中使用 dlib 吗？我已经找到了一个到 Android 的端口，但我认为不可能在 java web 应用程序中使用它。谢谢

我正在使用 dlib 进行人脸检测，我想在图像中写一个文本。我试过这个win.add_overlay(dets, rgb_pixel(255,0,0),"test" ); ，但它不工作

你能帮我么。

我正在遵循此页面上的说明：http: //www.learnopencv.com/facial-landmark-detection/

1.从github下载一份

git 克隆https://github.com/davisking/dlib.git

构建示例（OSX / Linux）

cd dlib/示例

mkdir 构建

光盘构建

制作..

cmake --build 。--config 发布

编译 dlib python 模块

cd dlib/python_examples

./compile_dlib_python_module.bat

PS 在这一步中，我没有在我的 python_examples 文件夹中找到该文件，所以我用谷歌搜索并下载了一个并使用它。

导出 PYTHONPATH=/path/to/dlib/python_examples:$PYTHONPATH

接下来，我转到终端并将该行添加到我的 .bash_profile 文件的底部。

最后，我在终端输入了 `python -c "import dlib" 但收到了这个错误

我正在使用 OSX 10.11.5