验证pycharm已安装dlib库
时间: 2023-10-16 22:23:19 浏览: 95
您可以通过在PyCharm中导入dlib库并运行简单的代码来验证是否已安装dlib库。例如,您可以尝试以下代码:
```
import dlib
predictor_path = 'path_to_predictor_file'
detector = dlib.get_frontal_face_detector()
predictor = dlib.shape_predictor(predictor_path)
print('dlib is installed and working!')
```
如果代码能够成功运行并输出 "dlib is installed and working!",则说明已经成功安装了dlib库。否则,您需要检查您的安装过程是否正确或重新安装dlib库。
相关问题
pycharm怎么安装dlib库
在PyCharm中安装Dlib库是一个相对简单的步骤,因为PyCharm支持通过Python包管理工具pip来进行安装。以下是安装过程:
1. **打开PyCharm**: 打开PyCharm软件并创建一个新的项目或者选择现有的项目。
2. **激活终端**或者在PyCharm的"Run"菜单中找到"Terminal"选项,点击它打开终端窗口。
3. **更新pip**: 在终端里输入命令 `pip install --upgrade pip` 确保pip是最新的版本,以便下载最新的Dlib库。
4. **安装Dlib**: 使用pip安装Dlib,输入以下命令:
```
pip install dlib
```
如果网络连接良好,这个命令通常会自动下载并安装Dlib及其依赖项。
5. **等待安装完成**:安装过程中可能会显示一些进度信息,耐心等待直到所有文件都下载并安装完毕。
6. **验证安装**: 安装完成后,可以尝试导入Dlib模块进行测试,看是否成功:
```python
import dlib
```
如果遇到错误,可能是权限问题、网络问题或环境变量设置不正确,查阅Dlib官方文档或在线搜索解决方案。
pycharm3.6安装dlib库的方法
### 如何在 PyCharm 3.6 中正确配置并安装 dlib 库
要在 PyCharm 的 Python 3.6 环境中成功安装和配置 dlib 库,以下是详细的说明:
#### 方法一:通过预编译的 whl 文件安装
如果当前系统的 Python 是 Windows 平台下的 AMD64 架构,则可以通过下载适合的 `whl` 文件完成安装。
1. **访问官方资源页面**
访问 https://pypi.org/simple/dlib/ 页面,找到与 Python 3.6 和操作系统架构相匹配的 `.whl` 文件。例如,针对 Python 3.6 的文件可能命名为类似于 `dlib‑19.19.0‑cp36‑cp36m‑win_amd64.whl`[^2]。
2. **执行安装命令**
使用以下命令将已下载的 `.whl` 文件安装至全局或指定虚拟环境中:
```bash
pip install 路径\到\dlib‑19.19.0‑cp36‑cp36m‑win_amd64.whl
```
3. **验证安装结果**
安装完成后,在 CMD 或者 PowerShell 输入如下代码测试是否正常加载模块:
```python
import dlib
print(dlib.__version__)
```
如果无错误提示则表示安装成功。
#### 方法二:利用 Anaconda 配置环境
另一种更简便的方式是借助 Anaconda 来管理和部署依赖项。
1. **创建新 Conda 环境**
启动 Anaconda Prompt 终端工具,并运行下列指令新建基于 Python 3.6 的专属工作区:
```bash
conda create -n py36_dlib python=3.6
conda activate py36_dlib
```
2. **安装 Dlib 及其必要组件**
接下来继续在同一窗口内依次键入这些语句以获取目标软件包及其关联支持库:
```bash
conda install cmake
conda install -c conda-forge dlib
```
3. **集成至 PyCharm 设置**
打开 IDE 后导航到菜单栏路径 File -> Settings -> Project:YourProjectName -> Python Interpreter 。点击齿轮图标选择 Add... ,随后挑选 Existing environment 并浏览定位刚才建立的那个特定解释器位置 (通常位于 C:\Users\<用户名>\Anaconda3\envs\) [^1]。
#### 方法三:调整现有项目的虚拟环境设置
假设已经存在一个带有自定义虚拟环境的工作目录,那么还可以尝试修改该区域内的配置文档让外部公共存储池生效于此内部沙盒之中。
1. 寻找对应于该项目的 `pyvenv.cfg` 文档;
2. 修改其中的关键字段值由 default=False 更改为 allow-system-packages=true [^2];
3. 此举意味着允许共享上级层次上所拥有的公共资源集合而无需重复单独引入每一个单项内容物进去本地副本里面去保存起来备用之需。
---
```python
# 测试脚本样例
import dlib
detector = dlib.get_frontal_face_detector()
print("Dlib 已经被成功导入!")
```
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