包下载，必须下，别想着直接pip解决，不可能
网盘里面有【3.7x与3.9两个版本】的dlib安装包
链接：https://pan.baidu.com/s/1hL9TtwK5TuYcn1ntfjMDHg 提取码：1111
前置环境：
python3.7版本安装
pip3 install cmake pip3 install boost pip3 install dlib-19.17.99-cp37-cp37m-win_amd64.whl
python3.9版本安装
pip3 install cmake pip3 install boost pip3 install dlib-19.22.99-cp39-cp39-win_amd64.whl
dlib作用
dlib是一个机器学习的开源库，包含了机器学习的很多算法，使用起来很方便，直接包含头文件即可，并且不依赖于其他库（自带图像编解码库源码）。Dlib可以帮助您创建很多复杂的机器学习方面的软件来帮助解决实际问题。目前Dlib已经被广泛的用在行业和学术领域,包括机器人,嵌入式设备,移动电话和大型高性能计算环境。 Dlib是一个使用现代C 技术编写的跨平台的通用库，遵守Boost Software licence. 主要特点如下： ● 完善的文档：每个类每个函数都有详细的文档，并且提供了大量的示例代码，如果你发现文档描述不清晰或者没有文档，告诉作者，作者会立刻添加。 ● 可移植代码：代码符合ISO C 标准，不需要第三方库支持，支持win32、Linux、Mac OS X、Solaris、HPUX、BSDs 和 POSIX 系统 。 ● 线程支持：提供简单的可移植的线程API 。 ● 网络支持：提供简单的可移植的Socket API和一个简单的Http服务器 。 ● 图形用户界面：提供线程安全的GUI API 。 ● 数值算法：矩阵、大整数、随机数运算等 。 ● 机器学习算法 ● 图形模型算法 ● 图像处理：支持读写Windows BMP文件，不同类型色彩转换 ● 数据压缩和完整性算法：CRC32、Md5、不同形式的PPM算法 ● 测试：线程安全的日志类和模块化的单元测试框架以及各种测试assert支持 ● 一般工具：XML解析、内存管理、类型安全的bigttle/endian转换、序列化支持和容器类。
