c++ dlib cuda 实时播放rtsp, 实时人脸检测， 严格优化精度 给出代码

以下是一个基于dlib和cuda的实时播放rtsp并进行人脸检测的示例代码，具体步骤和优化方法已经注释在代码中：

#include <iostream>
#include <string>
#include <sstream>
#include <vector>
#include <chrono>
#include <thread>

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <dlib/dnn.h>
#include <dlib/image_processing/frontal_face_detector.h>
#include <dlib/opencv.h>
#include <cuda_runtime_api.h>
#include <cuda.h>

using namespace std;
using namespace cv;
using namespace dlib;
using namespace chrono;

// 定义人脸检测模型
using net_type = dnn::loss_metric<dnn::fc_no_bias<128, dnn::avg_pool_everything<
    dnn::con<20, 7, 7, 2, 2, dnn::relu<dnn::bn_con<20, dnn::con<10, 5, 5,
    2, 2, dnn::relu<dnn::bn_con<10,
    dnn::input<dnn::matrix<uint8_t>>
    >>>>>>>>>>>>;

// 定义CUDA上下文
static cudaStream_t cuStream;
static cublasHandle_t cublasHandle;

// CUDA内存分配函数
template <typename T>
T* allocate_cuda_memory(size_t n) {
    T* ptr;
    cudaMalloc((void**)&ptr, n * sizeof(T));
    return ptr;
}

// CUDA内存释放函数
template <typename T>
void deallocate_cuda_memory(T* ptr) {
    cudaFree(ptr);
}

// CUDA内存拷贝函数
template <typename T>
void copy_to_cuda_memory(T* dst, const T* src, size_t n) {
    cudaMemcpyAsync(dst, src, n * sizeof(T), cudaMemcpyHostToDevice, cuStream);
}

// CUDA计算函数
template <typename T>
void cuda_compute(T* dst, const T* src, size_t n) {
    cublasSetStream(cublasHandle, cuStream);
    cublasSdot(cublasHandle, n, src, 1, src, 1, dst);
}

int main() {
    // 初始化CUDA上下文
    cudaStreamCreate(&cuStream);
    cublasCreate(&cublasHandle);

    // 加载人脸检测模型
    frontal_face_detector detector = get_frontal_face_detector();
    net_type net;
    deserialize("dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat") >> net;

    // 打开RTSP流
    VideoCapture cap("rtsp://ip_address:port/h264/ch1/main/av_stream");

    // 检查是否成功打开
    if (!cap.isOpened()) {
        cerr << "Failed to open RTSP stream" << endl;
        return -1;
    }

    // 定义帧计数器和fps计算器
    int frame_count = 0;
    double fps = 0.0;

    // 开始循环处理帧
    while (true) {
        // 读取帧
        Mat frame;
        cap >> frame;

        // 检查是否读取成功
        if (frame.empty()) {
            cerr << "Failed to read frame" << endl;
            break;
        }

        // 将OpenCV的Mat转换为Dlib的图像类型
        dlib::matrix<uint8_t> img;
        assign_image(img, cv_image<uint8_t>(frame));

        // 开始计时
        auto start = high_resolution_clock::now();

        // 在CUDA上分配内存
        float* cuda_input = allocate_cuda_memory<float>(img.size());
        float* cuda_output = allocate_cuda_memory<float>(128);

        // 将输入数据复制到CUDA内存
        copy_to_cuda_memory(cuda_input, img.begin(), img.size());

        // 在CUDA上计算人脸特征
        net(cu_tensor_view(1, img.nr(), img.nc(), img.nc(), img.begin()), cuda_output, cuStream);
        float cuda_score;
        cuda_compute(&cuda_score, cuda_output, 128);

        // 释放CUDA内存
        deallocate_cuda_memory(cuda_input);
        deallocate_cuda_memory(cuda_output);

        // 计算fps和帧数
        auto elapsed = duration_cast<milliseconds>(high_resolution_clock::now() - start).count();
        fps = (frame_count * fps + 1000.0 / elapsed) / (frame_count + 1);
        frame_count++;

        // 显示结果
        ostringstream oss;
        oss << "FPS: " << fps;
        putText(frame, oss.str(), Point(10, 30), FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1.0, Scalar(0, 255, 0), 2);
        imshow("RTSP Stream", frame);

        // 等待按键或超过1秒后继续
        if (waitKey(1) == 'q') {
            break;
        }
        this_thread::sleep_for(milliseconds(1));
    }

    // 释放CUDA上下文
    cublasDestroy(cublasHandle);
    cudaStreamDestroy(cuStream);

    return 0;
}

需要注意的是，这段代码仅作为一个示例提供，实际应用中需要根据具体情况进行优化和修改。