图像处理入门（一）：linux（ubuntu）配置Openface+测试

至于为什么要写这么基础的东西，em….说多了都是泪TT…

linux配置Openface+测试

一、了解Openface：

官方文档：http://cmusatyalab.github.io/openface/setup/

二、我遇到的坑爹问题TT：

首先我使用的是比较新版的ubuntu系统，而问题就出现在它比较新！！！：

问题1： VirtualBox硬盘容量初始分配的时候没有分配足，总提示存储容量不够，如何扩展/span>

            我最开始分配了10GB（最后我给了100GB），有个什么更新没选，结果依赖还没装完就一堆错TTT…..

            万一你没分配足，可以看看这一篇：VirtualBox如何扩展虚拟机Ubuntu的硬盘容量/p>

问题2：无法修正错误，因为您要求某些软件包保持现状，就是它们破坏了软件包间的依赖关系。

              在ubuntu中我们使用sudo apt-get install 或者dpkg -i *.deb安装软件时，常常提示“有未能满足的依赖关系“， 这是因为当前软件源中依赖库的版本不满足软件的要求。

               解决办法： ubuntu安装软件时:有未能满足的依赖关系/span>

问题3：错误提示：E: 无法获得锁 /var/cache/apt/archives/lock – open (11 资源临时不可用)。

                强制解锁,命令
                sudo rm /var/cache/apt/archives/lock

                sudo rm /var/lib/dpkg/lock

三、配置Openface前的准备工作:

（一）：openface是一个基于深度神经 络的开源人脸识别系统。该系统基于谷歌的文章FaceNet: A Unified Embedding for Face Recognition and Clustering。openface是卡内基梅隆大学的 Brandon Amos主导的。

官方地址：http://cmusatyalab.github.io/openface/

代码：https://github.com/cmusatyalab/openface

（二）：使用虚拟机virtualbox，系统：Ubuntu 16 64位桌面操作系统，此处一定要记得初始分配硬盘大小要分配足，装系统的时候该勾选的要勾选上！！！我最开始分配了10GB（最后我给了100GB），有个什么更新没选，结果依赖还没装完就一堆错TTT…..

万一你没分配足，可以看看这一篇：VirtualBox如何扩展虚拟机Ubuntu的硬盘容量/p>

参考：http://cmusatyalab.github.io/openface/setup/

（三）Ubuntu切换root用户
最常用的是在命令前加上sudo，不过由于要用root的地方太多，这里我在打开终端后先用sudo -s再敲命令，如果还想进一步配置成打开系统就是root的话可以看看这篇文章：
参考文章：

http://blog.csdn.net/itas109/article/details/50679251

四、开始配置Openface：

（一）：Python：Ubuntu 16.04桌面版自带python2.7 和3.5，这里推荐使用python3.5，python2.7将逐渐被淘汰，不过python2.7里可以不用管torch的安装，python3.5则不可以直接使用torch！

（二）：安装必要的程序，可以用下面的批处理，也可以一个一个的进行安装。

（三）git，pip安装：

（四）下载OpenFace代码：

（五）OpenCV安装：

opencv版本为2.4.11，下载地址：https://github.com/Itseez/opencv/archive/2.4.11.zip

编译参考：http://docs.opencv.org/2.4/doc/tutorials/introduction/linux_install/linux_install.html

linux指令下载：

（六）编译工具CMake：

（七）安装必要的库：

（八）安装 luarocks—Lua 包管理器,提供一个命令行的方式来管理 Lua 包依赖、安装第三方 Lua 包等功能：

（九）安装 TORCH—科学计算框架，支持机器学习算法：

（十）安装依赖：

luarocks install $NAME, where $NAME is as listed below.

dpnn
nn
csvigo
cunn (使用CUDA)
fblualib  (仅为了训练DNN)
torchx  (仅为了训练DNN)

命令：

安装依赖的 LUA库

自选：

验证是否安装依赖成功
    用th命令验证

（十一）安装dlib：

dlib v18.16下载地址：https://github.com/davisking/dlib/releases/download/v18.16/dlib-18.16.tar.bz2

（十二）编译OpenFace代码：

五、测试Openface：

（一）下载预训练后的数据：

（二）用compare.py（demo文件夹中）给出的示例检测两张脸的相近程度：

这里可能会遇到：could not convert string to float：

下一篇：图像处理入门（二）：初试人脸检测和Face图像处理

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