【Ubuntu20.04+gcc-9.4.0】Openface在linux下的详细环境配置（2024.4月）

在Ubuntu 20.04上配置OpenFace的详细步骤如下：

1. 更新系统包列表和软件包：

sudo apt-update
sudo apt-upgrade

2. 安装依赖项：

sudo apt-get install -y build-essential cmake git libcurl4-openssl-dev libssl-dev python-dev python-pip libboost-all-dev
sudo pip install numpy scipy matplotlib dlib

3. 安装CUDA（如果需要GPU加速）：

   如果你的显卡支持CUDA，你可以安装NVIDIA的CUDA Toolkit。首先，从NVIDIA官网下载合适的CUDA版本，或者通过以下命令安装：

wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2004/x86_64/cuda-ubuntu2004.pin
sudo mv cuda-ubuntu2004.pin /etc/apt/preferences.d/
sudo apt-key adv --fetch-keys https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2004/x86_64/7fa2af80.pub
sudo apt-get update
sudo apt-get install cuda

4. 下载并编译dlib：

git clone https://github.com/davisking/dlib.git
cd dlib
mkdir build
cd build
cmake .. -DDLIB_USE_CUDA=1 -DUSE_AVX_INSTRUCTIONS=1
cmake --build . --config Release
cd ..
python setup.py install --cuda

5. 下载并编译OpenFace：

git clone https://github.com/TadasBaltrusaitis/OpenFace.git
cd OpenFace
mkdir build
cd build
cmake ..
cmake --build . --config Release

6. 安装Python依赖项：

pip install -r requirements.txt

7. 配置OpenFace：

   根据你的需求配置config.cfg文件。

8. 验证安装：

   运行OpenFace提供的示例代码来验证安装是否成功：

./demos/classifier.bin -f models/dnn/mnist/le.bin -m models/dnn/mnist/mean.bin -i samples/mnist_test_image.pgm

注意：以上步骤是基于假设你已经有了基本的Linux命令行操作知识，并且你的系统满足了OpenFace的最低硬件要求。如果你遇到任何错误，请根据错误信息进行调试。