事先声明，本人只是兴趣使然才研究一下怎么玩，因此可能很多地方并不专业，有问题尽管提出，互相促进。
事不宜迟，马上开始。
此前我有了解过国产的face++， 功能挺强大，自称可以返回106个高精度关键点。可恨的它并不开源啊，于是唯有退而求次。
然后就找到了dlib，这个东西也很强，开源自不必说，不仅跨平台，还提供python、c++版本，而且是全英文（极大程度地提升了程序员的英语水平）。有python版本是一件极好的事，新手入门可以更轻松，如果懂c++的话更好，毕竟源码就是用c++写的。
环境搭建(WIN10系统)（尽量简短，因为网上都有教程，需要注意的地方会说一下）
1.装python，怎么装？不用我说啦，直接去官网下载安装吧。顺带一提，我用的是3.6版本。
2.装opencv，这个相当轻松，pip install opencv-python这一句命令行就搞定，不用配置path这些环境变量，除非玩c++版本。
3.装dlib，官网是有教程的。需要注意的是，网上搜到很多都要安装boost，但现在新版都不用装boost了。
4.下载dlib的训练模型，去作者的github网站即可下载，有他的训练模型才能玩他的demo。
试玩
我们试试face_landmark_detection这个demo，文件里写有运行方式。准备好训练模型和一个装有图片的文件夹就可以运行了。
轻松，简单，我们就拥有一个可以随便玩的人脸识别环境。一整个流程下来好像跟opencv没什么关系，是的，部分demo是不需要opencv的，但之后很多地方都需要它，如摄像头的使用，像素处理等等，也是很有趣的。关于opencv，官方有出pythonAPI的使用教程，并且有中文版，学习资料非常齐全了。
个人感想
我也是不久前才接触这方面的内容，默默研究一番后觉得背后的算法真有意思，出来的视觉效果又可以，略加一些想法应该可以做成酷炫的东西。
为什么要选择dlib，我也不清楚，因为百度开源的人脸识别项目，第一眼就看到它了，而且官网也能在国内访问，它也在不断更新，天时地利人和，就选它了。
我坚信技术是可以玩出来的。
第一次用简书写文章，这个网站好干净，好赞。
下一期，制作样本并识别二次元人脸