• 系统要求
• 环境配置
• 安装步骤
• 模型下载
• 验证安装
• 常见问题

组件	最低配置	推荐配置
CPU	双核 2.0GHz	四核 3.0GHz+
内存	4GB	8GB+
存储	2GB可用空间	5GB+可用空间
显卡	集成显卡	NVIDIA GPU (CUDA支持)

• 操作系统

  • Windows 10/11
  • Linux (Ubuntu 18.04+)
  • macOS 10.15+

• 基础环境

  • Python 3.7+
  • pip 20.0+
  • Git（可选，用于克隆仓库）

1. Python安装

   # Windows
   # 从 https://www.python.org/downloads/ 下载并安装Python 3.x
   
   # Linux
   sudo apt update
   sudo apt install python3 python3-pip
   
   # macOS
   brew install python3

2. 验证Python安装

   python --version
   pip --version

1. 获取代码

   # 克隆仓库
   git clone https://github.com/Metastem/VisageX.git
   cd VisageX

2. 安装依赖

   # Windows
   cd installDepends
   install.cmd
   
   # Linux/macOS
   cd installDepends
   chmod +x install.sh
   ./install.sh

3. 依赖包说明

   包名	版本	用途
   deepface	最新版	核心识别框架
   tkinter	系统自带	GUI界面
   PIL	最新版	图像处理
   numpy	最新版	数值计算
   opencv-python	最新版	计算机视觉

系统首次运行时会自动下载必要的模型文件，存放在 models/.deepface/weights/ 目录下：

1. 人脸检测模型

   • MTCNN
   • RetinaFace
   • YOLOv8 Face

2. 人脸识别模型

   • Facenet
   • ArcFace
   • VGG-Face

💡 提示：如果自动下载失败，可以参考 models/README.md 手动下载模型文件。

1. 运行主程序

   python face.py

2. 检查功能

   • 确认GUI界面正常显示
   • 测试人脸检测功能
   • 验证人脸识别功能

3. 检查目录结构

   VisageX/
   ├── face.py
   ├── models/
   │   └── .deepface/
   │       └── weights/    # 确认模型文件存在
   ├── faceDB/            # 确认数据库目录存在
   └── InputImages/       # 确认图像目录存在
   

• 检查网络连接
• 使用国内镜像源

  pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

• 检查Python版本兼容性

• 手动下载模型文件
• 检查存储空间
• 确认目录权限

• 检查tkinter安装

  # Linux
  sudo apt-get install python3-tk

• 验证显示设置

• 检查NVIDIA驱动
• 确认CUDA版本
• 安装cuDNN（可选）

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