ModuleNotFoundError: No module named ‘dlib‘


解决:ModuleNotFoundError: No module named ‘dlib’



文章目录

  • 解决:ModuleNotFoundError: No module named 'dlib'
    • 背景
    • 报错问题
    • 报错翻译
    • 报错位置代码
    • 报错原因
    • 解决方法
      • 方法一,直接安装
      • 方法二,手动下载安装
      • 方法三,编译安装
    • Dlib简介
      • 官方网址
      • github网址
    • 参考内容:
      • 今天的分享就到此结束了



背景

在使用之前的代码时,报错:
Traceback (most recent call last):
File “xxx”, line xx, in
import dlib
ModuleNotFoundError: No module named ‘dlib’



报错问题


  Traceback (most recent call last): 
    File "xxx", line xx, in  
          import dlib 
  ModuleNotFoundError: No module named 'dlib'

截图如下:

在这里插入图片描述



报错翻译

主要报错信息内容翻译如下所示:


  Traceback (most recent call last): 
    File "xxx", line xx, in  
          import dlib 
  ModuleNotFoundError: No module named 'dlib'

翻译:

追溯(最近一次调用):
文件“xxx”,第xx行,在
导入dlib
ModuleNotFoundError:没有名为“dlib”的模块



报错位置代码


...
      import dlib 
...



报错原因

经过查阅资料,发现是这个错误通常是由于缺少dlib的依赖库,就会出现这样的提示。

小伙伴们按下面的解决方法即可解决!!!



解决方法

要解决这个错误,需要安装dlib的依赖库,即可解决。

方法一,直接安装

在window下安装dlib

先安装cmake、boost 再安装dlib

pip install cmake
pip install boost
pip install dlib

如果你嫌下载慢,可以更改下载源,

比如,利用豆瓣的下载源

pip install cmake -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com
pip install boost -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com
pip install dlib -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com

附,国内各大源列表:

名称地址
阿里https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple
豆瓣http://pypi.douban.com/simple/
清华大学https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
中国科学技术大学https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple
华中理工大学http://pypi.hustunique.com/simple
山东理工大学http://pypi.sdutlinux.org/simple
网易https://mirrors.163.com/pypi/simple/
腾讯https://mirrors.cloud.tencent.com/pypi/simple

如果你使用的是conda环境,请尝试使用conda install安装dlib。

如果你使用的是pip安装dlib,可以尝试使用以下命令安装:

pip install --no-cache-dir dlib

安装过程图如下所示:

在这里插入图片描述

方法二,手动下载安装

将安装包手动下载到本地进行安装,然后在cmd 中进入安装包的路径下面用:cd +路径,进入。此处以桌面为例、

在这里插入图片描述

然后输入以下命令:

pip install dlib-19.8.1-cp36-cp36m-win_amd64.whl

就可以进行安装了。

附下载链接,点击下载对应版本的dilb链接:https://pypi.org/project/dlib/#description

方法三,编译安装

如果上述方法都不能解决问题,你可以尝试从源代码编译安装dlib。具体步骤可以参考dlib的官方文档。



Dlib简介

是一个现代C++工具包,包含机器学习算法和工具,用于在C++中创建复杂的软件,以解决现实世界中的问题。它在工业界和学术界广泛应用,包括机器人、嵌入式设备、手机和大型高性能计算环境。Dlib的开源许可允许您在任何应用程序中免费使用它。

官方网址

官方网址为,点击官网链接:http://dlib.net/

github网址

github网址为:https://github.com/davisking/dlib



参考内容:

https://www.zhihu.com/question/34524316?sort=created



今天的分享就到此结束了

欢迎点赞评论关注三连

在这里插入图片描述

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mfbz.cn/a/230218.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系我们进行投诉反馈qq邮箱809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

二叉树的层序遍历[中等]

优质博文:IT-BLOG-CN 一、题目 给你二叉树的根节点root,返回其节点值的 层序遍历 。(即逐层地,从左到右访问所有节点)。 示例 1: 输入:root [3,9,20,null,null,15,7] 输出:[[3],…

如何进行更好的面试回复之缓存函数在项目中的性能优化?

缓存函数是一种提高函数性能的技术,在函数被调用时,会将计算结果缓存起来,以便在后续的调用中直接返回缓存的结果,从而减少了重复计算的时间。 缓存函数的实现通常包括两个步骤: 判断缓存是否存在:在函数被…

华为数通---配置Smart Link主备备份示例

定义 Smart Link,又叫做备份链路。一个Smart Link由两个接口组成,其中一个接口作为另一个的备份。Smart Link常用于双上行组网,提供可靠高效的备份和快速的切换机制。 目的 下游设备连接到上游设备,当使用单上行方式时&…

【已解决】SpringBoot Maven 打包失败:class lombok.javac.apt.LombokProcessor 错误

文章目录 出错原因解决办法总结 最新项目部署的时候&#xff0c;出现了一个maven打包失败的问题&#xff0c;主要是lombok这个组件出的问题&#xff0c;具体的错误信息如下&#xff1a; 我的lombok版本如下&#xff1a; <dependency><groupId>org.projectlombok&l…

如何将Word中的表格图片转换为可编辑格式?

我们都知道&#xff0c;Word中的表格是一个非常有用的工具&#xff0c;可以让我们在文档中轻松添加和编辑各种数据。但有时候我们可能会遇到一个问题&#xff1a;当表格作为图片插入时&#xff0c;我们就不能直接编辑它了。这可怎么办呢&#xff1f; 别担心&#xff0c;我们有…

[架构之路-259]:目标系统 - 设计方法 - 软件工程 - 软件设计 - 架构设计 - 面向服务的架构SOA与微服务架构(以服务为最小的构建单位)

目录 前言&#xff1a; 二、软件架构层面的复用 三、什么是面向服务的架构SOA 3.1 什么是面向服务的架构 3.2 面向服务架构的案例 3.3 云服务&#xff1a;everything is service一切皆服务 四、什么是微服务架构 4.1 什么是微服务架构 4.2 微服务架构的案例 五、企业…

听GPT 讲Rust源代码--src/tools(9)

File: rust/src/tools/rust-analyzer/crates/ide-assists/src/handlers/apply_demorgan.rs 在Rust源代码中&#xff0c;apply_demorgan.rs文件位于rust-analyzer工具的ide-assists库中&#xff0c;其作用是实现一个辅助函数&#xff0c;用于在代码中应用De Morgan定律的变换。 …

Navicat 技术指引 | 适用于 GaussDB 分布式的用户/权限功能

Navicat Premium&#xff08;16.3.3 Windows 版或以上&#xff09;正式支持 GaussDB 分布式数据库。GaussDB 分布式模式更适合对系统可用性和数据处理能力要求较高的场景。Navicat 工具不仅提供可视化数据查看和编辑功能&#xff0c;还提供强大的高阶功能&#xff08;如模型、结…

nodejs+vue+微信小程序+python+PHP的黄山旅游景点购票系统设计与实现-计算机毕业设计推荐

本文首先对该系统进行了详细地描述&#xff0c;然后对该系统进行了详细的描述。管理人员增加了系统首页、个人中心、用户管理、景点分类管理、景点简介管理、旅游路线管理、文章分类管理、公告文章管理、系统管理理等功能。黄山旅游景点购票系统是根据当前的现实需要&#xff0…

mysql 主从搭建、django实现读写分离、django中多redis缓存、django中使用连接池、pycharm远程linux开发

1 mysql 主从搭建 2 django实现读写分离 3 django中多redis缓存 4 django中使用连接池 5 pycharm远程linux开发 1 mysql 主从搭建 # 之前做过redis的主从&#xff0c;很简单# mysql 稍微复杂一些&#xff0c; 搭建mysql主从的目的是&#xff1f;-读写分离-单个实例并发量低&…

希尔排序详解:一种高效的排序方法

在探索排序算法的世界中&#xff0c;我们经常遇到需要对大量数据进行排序的情况。传统的插入排序虽然简单&#xff0c;但在处理大规模数据时效率并不高。这时&#xff0c;希尔排序&#xff08;Shell Sort&#xff09;就显得尤为重要。本文将通过深入解析希尔排序的逻辑&#xf…

AI聊天专题报告:ChatGPT全景图聊聊技术产品和未来

今天分享的AI系列深度研究报告&#xff1a;《AI聊天专题报告&#xff1a;ChatGPT全景图聊聊技术产品和未来》。 &#xff08;报告出品方&#xff1a;LanguageX&#xff09; 报告共计&#xff1a;22页 争论&#xff1a;ChatGPT算不算技术革命 回应吴军老师“ChatGPT不算新技术…

【HTML】解析垂直滚动轮播效果的HTML、CSS和JavaScript实现

解析垂直滚动轮播效果的HTML、CSS和JavaScript实现 在现代Web开发中&#xff0c;滚动轮播效果是网页设计中常见的交互元素之一。在本文中&#xff0c;我们将深入解析一段HTML、CSS和JavaScript的代码&#xff0c;实现了一个简单而高效的垂直滚动轮播效果。通过该代码&#xff…

PO模式在selenium自动化测试框架有什么好处

PO模式是在UI自动化测试过程当中使用非常频繁的一种设计模式&#xff0c;使用这种模式后&#xff0c;可以有效的提升代码的复用能力&#xff0c;并且让自动化测试代码维护起来更加方便。 PO模式的全称叫page object model&#xff08;POM&#xff09;&#xff0c;有时候叫做 p…

IO多路转接之select

IO多路转接之select 1. IO多路转接&#xff08;复用&#xff09;2. select2.1 函数原型2.2 细节描述 3. 并发处理3.1 处理流程3.2 通信代码 原文链接 1. IO多路转接&#xff08;复用&#xff09; IO多路转接也称为IO多路复用&#xff0c;它是一种网络通信的手段&#xff08;机…

内网环境下 - 安装linux命令、搭建docker以及安装镜像

一 内网环境安装docker 先在外网环境下载好docker二进制文件docker二进制文件下载&#xff0c;要下载对应硬件平台的文件&#xff0c;否则不兼容 如下载linux平台下的文件&#xff0c;直接访问这里即可linux版本docker二进制文件 这里下载docker-24.0.5.tgz 将下载好的文件…

爬虫 selenium语法 (八)

目录 一、为什么使用selenium 二、selenium语法——元素定位 1.根据 id 找到对象 2.根据标签属性的属性值找到对象 3.根据Xpath语句获取对象 4.根据标签名获取对象 5.使用bs语法获取对象 6.通过链接文本获取对象 三、selenium语法——访问元素信息 1.获取属性的属性值…

深度学习疲劳检测 驾驶行为检测 - python opencv cnn 计算机竞赛

文章目录 0 前言1 课题背景2 相关技术2.1 Dlib人脸识别库2.2 疲劳检测算法2.3 YOLOV5算法 3 效果展示3.1 眨眼3.2 打哈欠3.3 使用手机检测3.4 抽烟检测3.5 喝水检测 4 最后 0 前言 &#x1f525; 优质竞赛项目系列&#xff0c;今天要分享的是 &#x1f6a9; **基于深度学习加…

[ndss 2023]确保联邦敏感主题分类免受中毒攻击

Securing Federated Sensitive Topic Classification against Poisoning Attacks 摘要 我们提出了一种基于联邦学习 (FL) 的解决方案&#xff0c;用于构建能够检测包含敏感内容的 URL 的分布式分类器&#xff0c;即与健康、政治信仰、性取向等类别相关的内容。尽管这样的分类器…

力扣题:数字与字符串间转换-12.9

力扣题-12.9 [力扣刷题攻略] Re&#xff1a;从零开始的力扣刷题生活 力扣题1&#xff1a;412. Fizz Buzz 解题思想&#xff1a;直接遍历添加至answer即可 class Solution(object):def fizzBuzz(self, n):""":type n: int:rtype: List[str]"""…
最新文章