dlib是主要用于机器学习的库，封装了机器学习算法，可以非常方便的实现比如人脸识别，车辆识别，物体检测以其他很多功能，dlib默认使用C++进行开发，另外图像识别有一部分支持python接口开发，上手非常快，因为对于系统的安装过程，都来自官方文档的拼凑，网上资料很少，对新手会有一些坑，所以这里主要说一下python依赖接口的安装，服务器环境centos7.3，python版本2.7，下面是所有的依赖以及安装顺序：
1. pip python模块，下载地址：https://pypi.python.org/pypi/pip
2. cmake编译工具 之前文章有详细的安装过程
3. Boost.Python boost是一款非常流行的C++类库，封装了非常多好用的工具，Boost.Python其中一个组件，主要封装了python和C/C++之间通信的API，比默认的python api更完善，dlib基于这个依赖进行交互，所以这里需要编译boost.python依赖
4. dlib python模块，前面环境都准备完毕，最后一步就是编译并安装dlib python扩展了
dlib python模块执行安装时，过程是会基于cmake编译工具和Boost.Python工具对dlib源码进行编译，最后将二进制模块编译至python库目录下，然后python就可以调用了，那下面开始安装
1. pip模块
pip模块从上面网址下载下来，解压开，直接执行python setup.py install即可，和普通模块安装一样，没什么说的
2. cmake编译工具
参考之前的文章 http://www.cnblogs.com/freeweb/p/5788729.html 安装即可；如果没有cmake工具，在安装dlib时也会给出提示
3. Boost.Python
如果没有boost python依赖，那么下一步编译dlib时，会给出明确的提示和操作步骤，如下：
步骤其实都给出来了，按上面的步骤安装即可，下面是具体过程：
3.1. 下载boost库
boost官网：http://www.boost.org/，点击右侧的最新版下载即可：
我这里下载的是：boost_1_65_1.tar.bz2 大小80M左右
3.2. 安装boost库
下载之后开始安装，首先解压安装包：
tar -jxvf boost_1_65_1.tar.bz2 cd boost_1_65_1/
然后按照上面图片的步骤和官网文档的步骤安装：
./bootstrap.sh --prefix=/monchickey/boost --with-libraries=python ./b2 ./b2 install
上面的参数解释：
1. --prefix是指定安装的位置，如果不加默认是安装在/usr/local和系统库混合，这样后面比较省事，但是手动指定目录便于对库进行管理，不过后期要配置一些东西，下面会说到.
2. python支持编译：--with-libraries=python 这里意思是仅安装python的库，其余的都不安装，对于dlib来说就是够用即可，但是如果需要编译全部库--with-libraries参数需要留空，也就是不加，文档中具体有写到，此时编译python要使用--with-python参数来专门指定，python2只使用参数：--with-python=python即可，其余的都默认，python3要使用--with-python=PYTHON3_HOME以及其他参数都指定详细，另外有篇文章是专门编译python3的，可以参考；
根据上面说的，如果需要编译boost全部依赖以及python 2.x的话，则使用下面的命令：
./bootstrap.sh --prefix=/monchickey/boost --with-python=python ./b2 && ./b2 install
上面编译和安装过程需要等待挺长时间，完了之后进入安装目录，会看到只有两个目录，一个是include主要是存放头文件和源代码文件，另一个是lib，也就是我们编译好的python相关依赖，如下(备注: 这里因为仅编译python库, 所以比较少)：
到这里boost.python依赖就算安装完成了
4. 最后编译dlib python模块
dlib库官网地址：http://dlib.net/ml.html 进入后点击左下侧按钮直接下载即可：
这里下载的是：dlib-19.7.tar.bz2，首先在指定位置解压：
tar -jxvf dlib-19.7.tar.bz2 cd dlib-19.7/
进入目录后会看到setup.py，如果上面boost.python安装到系统目录下的话，那么现在直接安装应该就可以了，如果是自定义目录，这时候安装仍然会报错提示找不到boost python库，其实是cmake找不到boost，这时候先不要急着配置系统库建软链，而是要配置环境变量，目的是让cmake找到boost即可，首先执行 vim /etc/profile 然后在最后一行加上： export BOOST_ROOT=/monchickey/boost 指定boost根目录，如下：
配置好之后，执行 source /etc/profile 使环境变量生效，接下来就可以执行安装了：
python setup.py install --yes USE_AVX_INSTRUCTIONS
这里后面加这个参数是为了支持CPU AVX指令集，这样可以提升程序运行的性能，目前一般CPU都支持；等一会就安装完成了，安装完成之后运行 python 进入交互式界面，输入 import dlib 如果正常就成功了，不过如果boost库安装的不是默认目录，仍然会出问题即libboost_python.so找不到的错误，原因是导入编译好的dlib模块时，同时dlib运行时又会加载boost.python库，这时候系统搜索不到所以会报错，这和刚才cmake报错是不同的，这个时候不要将刚才的boost库文件放到python库下面，只有编译成可以被python直接调用的库才放在python目录下面，而基于C的python库，运行时依赖的是系统库搜索路径，应该是/usr/lib,/usr/lib64这些，所以这时候解决方法有以下两种：
1). 将/monchickey/boost/lib中的so模块建立软链接到/usr/lib64下面
2). 利用配置文件/etc/ld.so.conf加载新的库搜索路径
这里使用第二种方法，首先执行 vim /etc/ld.so.conf.d/boost.conf 新建配置文件，然后加入一行：/monchickey/boost/lib 保存并退出，
然后执行命令： ldconfig 使配置生效，这样指定的链接库就被加到运行时搜索目录了
现在再次导入dlib模块就正常了