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Dlib は，機械学習などのライブラリ. ごく一部を紹介すると次の機能がある
この Web ページでは、Ubuntu で Dlibソースコード からのビルドとインストールについて説明する．
目次
先人に感謝．
参考 Web ページ
DLib 内に実装された estimator を利用（One Millisecond Face Alignment with an Ensemble of Regression Trees by Vahid Kazemi and Josephine Sullivan, CVPR 2014）
iBUG 300-W face landmark dataset を用いて学習（https://ibug.doc.ic.ac.uk/resources/facial-point-annotations/）
学習済みデータは http://dlib.net/files/shape_predictor_68_face_landmarks.dat.bz2 （ライセンス条項に注意すること。商用不可）
自分で学習したいときは http://dlib.net/train_shape_predictor_ex.cpp.html
LeCun, Yann, et al. "Gradient-based learning applied to document recognition." Proceedings of the IEEE 86.11 (1998): 2278-2324.
Ubuntu のシステム更新を終わっておくこと
端末を開き、次を実行
sudo apt update sudo apt -yV upgrade sudo apt -yV dist-upgrade sudo apt -yV autoremove sudo apt autoclean sudo shutdown -r now
pip をインストール（インストール済みのときは最新版に更新）する．
次のコマンドを実行．
cd /tmp sudo rm -f get-pip.py wget https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py sudo python3 get-pip.py
次のコマンドを実行．
sudo apt -yV install build-essential gcc g++ dpkg-dev pkg-config python3-dev python3-pip python3-numpy python-dev python-pip python-numpy sudo apt -yV install git make cmake cmake-curses-gui autoconf automake flex bison clang binutils swig curl sudo apt -yV install subversion ccache sudo apt -yV install zip unzip sudo apt -yV install libopenblas-dev liblapack-dev nvidia-cuda-dev sudo apt -yV install nvidia-cuda-toolkit sudo apt -yV install libxi-dev libsndfile1-dev libopenexr-dev libjpeg-dev libalut-dev libsdl-dev libavdevice-dev libavformat-dev libavutil-dev libavcodec-dev libswscale-dev libx264-dev libxvidcore-dev libmp3lame-dev libspnav-dev libglu1-mesa-dev libv4l-dev sudo apt -yV install libbz2-dev libsqlite3-dev libssl-dev libreadline-dev libpng-dev libjpeg-dev libtiff-dev zlib1g-dev libx11-dev libgl1-mesa-dev libxrandr-dev libxxf86dga-dev libxcursor-dev libfreetype6-dev libvorbis-dev libeigen3-dev libopenal-dev libode-dev libbullet-dev libgtk2.0-dev sudo apt -yV install libgtk-3-dev libatlas-base-dev gfortran sudo apt -yV install nvidia-cg-toolkit
以下，/tmp にダウンロードしたとして説明する
cd /tmp tar -xvjof dlib-19.15.tar.bz2
プロセッサの AVS の機能を使いたいときは、cmake のオプションに「-DUSE_AVX_INSTRUCTIONS=YES」を付ける．
cd /tmp cd dlib-19.15 rm -rf build mkdir build cd build cmake .. -DUSE_AVX_INSTRUCTIONS=YES .. cmake --build .
エラーメッセージが出ていないこと．
sudo make install
エラーメッセージが出ていないこと．
※ Ubuntu システムの中のどの Python が使用されるかを事前に確認しておくため。
which python3
cd /tmp cd dlib-19.15 python3 setup.py build
エラーメッセージが出ないこと
sudo python3 setup.py install
エラーメッセージが出ないこと
次のように実行
※ Ubuntu で Anaconda や virtualenv や pyenv を使う場合には「python3」の代わりに「pytnon」
エラーメッセージが出ないこと
python3 import dlib print(dlib.__version__) exit()
※ Ubuntu で Anaconda や virtualenv や pyenv を使う場合の手順を説明します
※ どの Python が使用されるかを事前に確認しておくため。
which python
次のように表示されたら Anaconda をインストール済みであることが確認できる
次のように表示されたら pyenv をインストール済みであることが確認できる
「pyenv versions」でインストールされている Python の種類を調べ、 「pyenv shell ＜環境名＞」でPython 環境を切り替える。実行手順の例は次の通り.
端末で、次のコマンドを実行
cd /tmp sudo rm -f get-pip.py wget https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py
以下，/tmp にダウンロードしたとして説明する
前準備で用いた端末で，次のコマンドを実行
※ Ubuntu システムの中のどの Python に Panda3d がインストールされるかを事前に確認しておくため。
pip --version
実行結果例（表示が違う場合がありえる）
cd /tmp tar -xvjof dlib-19.15.tar.bz2
プロセッサの AVS の機能を使いたいときは、cmake のオプションに「-DUSE_AVX_INSTRUCTIONS=YES」を付ける．
cd /tmp cd dlib-19.15 rm -rf build mkdir build cd build cmake .. -DUSE_AVX_INSTRUCTIONS=YES .. cmake --build .
エラーメッセージが出ていないこと．
sudo make install
エラーメッセージが出ないこと
cd /tmp cd dlib-19.15 python setup.py build
エラーメッセージが出ないこと
python setup.py install
エラーメッセージが出ないこと
次のように実行
エラーメッセージが出ないこと
python import dlib exit()
書きかけ