dlib是乙個用c ++編寫的工具庫，其中包含一些機器學習方面的演算法和軟體，用來解決複雜現實世界問題，目前該軟體庫在工業上和學術界都得到了廣泛的使用（該庫為開源庫）。
文件詳細：每個類和功能都有完整詳細的文件說明。
高質量的可移植**：適合大部分的平台，如 windows，linux、mac os x以及 posix（可移植作業系統介面）、solaris（unix的衍生版本）、hpux（惠普9000系列伺服器的作業系統）、bsd（unix的衍生系統）。
機器學習演算法：深度學習、大量分類和回歸演算法、多種svm工具、半度量學習、聚類演算法、多層感知機等。
數值演算法：矩陣、大整數、隨機數運算、一些優化演算法等。
圖形模型推斷演算法：貝葉斯網路、馬爾科夫鏈蒙特卡羅方法(mcmc)
影象處理：常見的影象處理（格式轉換、色彩空間轉換等）、邊緣查詢、特徵提取、姿態檢測、人臉識別。
執行緒：簡單的執行緒api、執行緒池
聯網：可移植的簡單的tcp套接字api和基於tcp的伺服器物件。
圖形使用者介面：整個dlib gui工具包都是執行緒安全的
資料壓縮和完整性演算法：加密解密演算法、多種壓縮演算法
測驗：執行緒完全日誌、單元模組化測試、多種assert支援
通用工具：xml解析、多種容器類、序列化支援、記憶體管理器、base64轉換、matlab支援。
檢測統計中人臉的數量並標記出來
("處理檔案中: {}"
.format
(path)
)img = dlib.load_rgb_image(path)
dets = cnn_face_detector(img,1)
("檢測到人臉數目: {}"
.format
(len
(dets)))
for i, d in
enumerate
(dets)
("檢測到 {}: left: {} top: {} right: {} bottom: {} 可信度: {}"
.format
( i, d.rect.left(
), d.rect.top(
), d.rect.right(
), d.rect.bottom(
), d.confidence)
)rects = dlib.rectangles(
)rects.extend(
[d.rect for d in dets]
)win.clear_overlay(
)win.set_image(img)
win.add_overlay(rects)
dlib.hit_enter_to_continue(
)執行結果：
處理檔案中: ./7person.jpg
檢測到人臉數目: 7
檢測到 0: left: 181 top: 65 right: 220 bottom: 105 可信度: 1.1296461820602417
檢測到 1: left: 385 top: 134 right: 432 bottom: 182 可信度: 1.101375937461853
檢測到 2: left: 37 top: 118 right: 105 bottom: 186 可信度: 1.073663353919983
檢測到 3: left: 451 top: 151 right: 508 bottom: 208 可信度: 1.0721375942230225
檢測到 4: left: 97 top: 25 right: 136 bottom: 65 可信度: 1.0554574728012085
檢測到 5: left: 323 top: 110 right: 370 bottom: 158 可信度: 1.0327470302581787
檢測到 6: left: 293 top: 37 right: 332 bottom: 77 可信度: 0.9874222278594971
)
除了可以使用dlib庫本身有的模型以外，還可以在原來的基礎上訓練自己的模型。
dlib和opencv都有可以進行人臉檢測的模組。opencv的haar cascade執行速度快，但是容易出現將非人臉部分檢測為人臉的情況，dnn人臉檢測在各方面的表現都比較優秀，但是似乎不能使用nvidia gpu。
dlib中實現了surf、hog和fhog的特徵提取演算法。更夠準確檢測大部分人臉，對存在遮擋的人臉也能進行正確檢測，在少數極端情況下（如俯視、仰視）以及人臉過小的情況下容易出現檢測不準確的狀況（小臉的情況下，使用者可以用小尺寸的影象訓練自己的檢測器來解決）。
個人認為dlib的魯棒性強於opencv,但是在相同環境下opencv的執行速度略快。
dlib官方文件：
opencv官網：
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