opencv

方法一、

1.在tensorflow环境下： pip install opencv-python

方法二、

1.下载OpenCV库 https://opencv.org/releases/

2.找到下载好的文件，双击安装(这其实是解压)

3.找到安装文件目录之后可以看到两个文件夹，sources放的是opencv中的cpp文件(源代码)，bulid放的是opencv的h、hpp、lib文件。

方法三、

使用方法、

1、可以将opencv中的bin目录添加到系统环境变量 然后在需要使用的idle中进行第三方库的配置

2、记录下opencv的安装位置，之后使用人脸识别分类器时直接调用

3、在python环境下

print(cv2.__file__) 

查看opencv的安装位置

4、opencv注意事项：

在所有出现的路径中都不应该出现中文

在所有出现的路径中都不应该出现中文

在所有出现的路径中都不应该出现中文

（曾踩过天坑，甚至于很多莫名其妙的错误都是由于路径原因）

Keras

在安装了tensorflow的基础上安装Keras，要注意版本匹配对应关系。

 pip install keras==2.2.4 --user
 
 pip uninstall keras
 
 pip install keras  //会下载Keras-2.4.3

下载完成后，进入python环境，输入import keras,输出Using Tensorflow backend即表示安装成功。

dlib

直接使用 pip install dlib 不出意外会出错

方法一、

1.下载cmake

pip install cmake

2.下载scikit-image

pip install scikit-image

3.下载dlib（现在的新版本不需要Boost）

pip install dlib

方法二、

下载dlib离线包， https://pypi.org/project/dlib/#files

使用pip install 文件地址\ 版本号.whl(如dlib-18.17.100-cp35-none-win_amd64.whl）

方法三、

安装anaconda，直接使用命令 conda install -c menpo dlib=18.18

方法四、

方法五、

直接在pycharm中用代码安装
新建python文件后输入以下文档：

import pip
pip.main(['install','dlib==19.8.1'])

运行成功后即可安装成功

注：安装过程中可能会提示cmak的相关错误、或有cmak修改系统敏感项的风险提示，此时建议换一种方法，我是方法一四出错换用方法五安装成功且无任何风险提示

PyQt5

方法同dlib

注：目前仅为安装过程，之后将完善相关库的具体介绍、功能和实现方法。如有不足，还望指正。