dlib 是计算机视觉领域的开源项目,由 davisking 开发,2014 年首次发布。
在全站 13,014 个收录项目中,它的 GitHub 星标数(14,445)位列前 4%,在计算机视觉分类的 446 个项目里位列前 4%。
项目仍在小幅维护中,最近一次代码更新于 2026-09-20。开源库,完全免费,可自行部署使用。
它主要面向的使用场景是:人脸识别与表情分析等计算机视觉应用开发。同类可对比的替代方案包括 OpenCV、scikit-learn、PyTorch。

C++ 写机器学习,人脸检测和训练模型一把梭
dlib 是一个用 C++ 编写的现代机器学习工具包,旨在帮助开发者构建真实世界的机器学习和数据分析应用。它解决了从算法原型到产品部署过程中的工程化难题,提供了丰富的算法模块,包括支持向量机、决策树、深度学习(特别是卷积神经网络)、聚类、图模型等。其核心能力包括:高性能的计算机视觉组件(如人脸检测、人脸关键点标定、目标跟踪)、优化的数值计算库(矩阵运算、随机数生成)、以及线程和网络通信等实用工具。dlib 强调代码的简洁性和可移植性,支持跨平台运行,并提供 Python 接口,方便快速集成。它拥有详尽的文档和示例,适合学术研究和工业应用。
1克隆 dlib 仓库
从 GitHub 拉取源码,README 未给出安装包,统一通过源码编译。网络慢时可先配置代理。
git clone https://github.com/davisking/dlib.git2配置示例工程
进入 examples 目录,新建 build 子目录并执行 cmake .. 生成构建文件。构建文件必须生成在 build 目录内。
cd dlib/examples
mkdir build
cd build
cmake ..3编译全部示例
在 build 目录中执行 cmake --build .,会把 examples 下的所有示例程序编译成可执行文件。
cmake --build .4开启 AVX 加速
若 CPU 支持 AVX 指令,重新配置并编译可让部分功能跑得更快。需在 build 目录内重新执行一次 cmake。
cmake .. -DUSE_AVX_INSTRUCTIONS=1
cmake --build .5Windows 64 位配置
Visual Studio 默认 32 位,需显式指定 Win64 生成器与 host=x64,否则可能出现链接或性能问题。
cmake .. -G "Visual Studio 14 2015 Win64" -T host=x646运行单元测试
进入 dlib/test 目录编译测试套件并执行 --runall 跑全部测试。Windows 下测试程序可能在 Release 子目录。
cd dlib/test
mkdir build
cd build
cmake ..
cmake --build . --config Release
./dtest --runall| 配置项 | 必填 | 说明 | 示例 |
|---|---|---|---|
USE_AVX_INSTRUCTIONS | 否 | 开启 AVX 指令优化,让部分计算更快 | 1 |
-G "Visual Studio 14 2015 Win64" | 否 | Windows 下指定 64 位 Visual Studio 生成器 | Visual Studio 14 2015 Win64 |
-T host=x64 | 否 | 指定使用 64 位编译工具链 | host=x64 |
--config Release | 否 | Windows 多配置生成器下指定 Release 构建类型 | Release |
示例目录 build 下生成可执行文件即编译成功;运行 dtest --runall 全部用例通过则单元测试成功。
Q:怎么让自己写的 C++ 程序使用 dlib?
A:README 指出 examples 文件夹中提供了 CMake 教程,可参考它把 dlib 集成进自己的 CMake 工程。
Q:编译出来的示例程序找不到?
A:Windows 上编译器可能把可执行文件放进名为 Release 的子文件夹,需要先进入该文件夹再运行。
Q:为什么 Visual Studio 下要特别配置?
A:Visual Studio 默认是 32 位的,包括输出和自身运行,需通过 Win64 生成器和 -T host=x64 显式切到 64 位。
Q:怎么让 dlib 跑得更快?
A:如果 CPU 支持 AVX 指令,用 -DUSE_AVX_INSTRUCTIONS=1 重新配置并编译,部分功能会更快。
Q:可以商用吗?
A:可以。dlib 采用 Boost Software License,可自由使用,包括闭源商业软件,详见 LICENSE.txt。
OpenCV、scikit-learn、PyTorch
dlib 是计算机视觉领域的开源项目,由 davisking 开发,2014 年首次发布。
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项目仍在小幅维护中,最近一次代码更新于 2026-09-20。开源库,完全免费,可自行部署使用。
它主要面向的使用场景是:人脸识别与表情分析等计算机视觉应用开发。同类可对比的替代方案包括 OpenCV、scikit-learn、PyTorch。
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