Configurando o ambiente Dlib + Python: Guia para Iniciantes

A biblioteca OpenCV reinou durante muito tempo na área de Visão Computacional e ainda pode ser considerada a biblioteca de detecção mais popular. Entretanto, a biblioteca Dlib tem ganhado seu espaço e começa a ser amplamente utilizada por pesquisadores, empresas e usuários curiosos.

E ela tem crescido, principalmente por ter a capacidade de unir Machine Learning ou Aprendizado de Máquina e Visão Computacional, ou seja, com a biblioteca Dlib é muito mais simples e intuitivo construir seu próprio classificador e assim detectar o objeto ou pessoa que você quiser em diferentes imagens e vídeos, mas isso vai ser tratado em outro artigo.

Aqui vamos ver como montar um ambiente para começar a trabalhar com a Dlib. A biblioteca Dlib foi nativamente implementada na linguagem C++, mas existem wrappers para Python, como se fossem traduções para uma outra linguagem.

Sem mais delongas, vamos ao passo-a-passo, para a montagem do ambiente Dlib utilizando a linguagem Python.

Passo 1: Anaconda

Instale o Python utilizando o Anaconda, simplesmente porque isso vai facilitar muuuito o nosso processo. Você pode fazer o download aqui.

Escolha seu Sistema Operacional e faça a instalação.

Passo 2: Crie um environment

Assim que o Anaconda for instalado você conseguirá enviar comandos para ele através do prompt de comando.

O Anaconda nos permite criar “ambientes” ou environments, que são pequenos ambientes virtuais e ali você pode colocar a versão do Python que você preferir, diferentes bibliotecas e tudo mais.

E por que isso seria útil? Bem isso é muito útil se você possui projetos distintos em Python que utilizam bibliotecas diferentes e assim um ambiente virtual não influencia no outro, evita confusões, incompatibilidades e também o famoso: “na minha máquina funciona”. Então, é fortemente recomendável que você crie um ambiente para o seu projeto antes de qualquer coisa.

Mas como criar um ambiente virtual no Anaconda?

Abra o prompt de comando e digite:

conda create --name nomedoseuambiente

E agora para ativar digite no prompt de comando:

activate nomedoseuambiente

Passo 3: Instale as bibliotecas

Vamos precisar essencialmente de 3 bibliotecas: o OpenCV, a Dlib e a Pillow. Para instalá-las também vamos utilizar comando do prompt.

Dlib:

conda install -c conda-forge dlib

OpenCV:

conda install -c conda-forge opencv

Pillow:

conda install -c conda-forge pillow

Passo 4: Rode o código abaixo

Para ter certeza que tudo deu certo, salve o código abaixo como um arquivo python e rode:

import cv2
import dlib
import PIL
print(cv2.__version__)
print(dlib.__version__)
print(PIL.__version__)

Se tudo der certo, você vai ver as versões instaladas de cada biblioteca.

Agora você está pronto para rodar as primeiras aplicações utilizando o Dlib.

Clique aqui para ler o artigo de Reconhecimento de Landmarks com Dlib.

 

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