windows 下编译dlib-18.17及测试

Dlib是一个机器学习的C++库，里面包含了许多常用的机器学习算法，如人脸检测识别，而且文档和例子都非常详细，学习了OenCV后准备也学习下。
Dlib官网地址:http://www.dlib.net/ml.html
目前官方最新的版本是：19.8。这个版本的dlib只支持VS2015及以后的版本，前面的版本需要自己去捣鼓，而本人用的是VS2013，于是下载了dlib-18.17。下载地址：https://pan.baidu.com/s/1gey9Wd1
1、安装cmake，这个很简单，一直next就可以了。
2、打开cmake,设置source code路径为解压目录，新建生成目录，起名为build,设为二进制生成输出目录。
3、点击Configure生成如下界面：

4、确保DLIB_LINK_WITH_LIBJPEG选项和DLIB_LINK_WITH_LIBPNG选项被勾选，再次点击Configure，Configuring done后，然后点击Generate，生成完毕后，在build目录下打开：dlib.vcxproj，然后选择dlib项目，点击生成，记得分别选择Debug 64 和Release 64模式生成对应的静态库文件：dlib.lib。
5、编译完成后，就可以使用了，
在C/C++ —>常规—>附加包含目录中加入 ：F:\OpenCV\dlib-18.17，如果出现jpeg和png的错误，记得添加包含F:\OpenCV\dlib-18.17\dlib\external\libjpeg和F:\OpenCV\dlib-18.17\dlib\external\libpng，然后在链接器—>常规—>附加库目录中添加：F:\OpenCV\dlib-18.17\build\Release（如果是Debug模式，则为：F:\OpenCV\dlib-18.17\build\Debug），然后在链接器—>输入，中加入dlib.lib。
为了保证顺利载入jpeg和png图像，还需要在c++的预处理器中加入
DLIB_PNG_SUPPORT
DLIB_JPEG_SUPPORT
6、测试

// OpenCVDLIB.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。
//

#include "stdafx.h"
#include    
#include     
#include     
#include     
#include   
#include
#include
#include



using namespace cv;
using namespace std;
using namespace dlib;

int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[])
{
    try
    {
        cv::VideoCapture cap(0);
        if (!cap.isOpened())
        {
            cerr << "Unable to connect to camera" << endl;
            return 1;
        }

        frontal_face_detector detector = get_frontal_face_detector();
        shape_predictor pose_model;
        deserialize("shape_predictor_68_face_landmarks.dat") >> pose_model;

        cv::namedWindow("show", 0);
        while (cv::waitKey(30) != 27)
        {
            // Grab a frame    
            cv::Mat temp;
            cap >> temp;

            cv_image cimg(temp);
            std::vector faces = detector(cimg);
            std::vector 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);
                }
            }
            imshow("show", 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;
    }
}

编译成功，运行就能打开电脑usb摄像头，检测人脸了。