dlib库使用cuda检测人脸，c++代码

dlib库可以使用CUDA来加速人脸检测。使用CUDA需要安装dlib的CUDA版本，并在代码中使用dlib::cuda::get_frontal_face_detector()函数来获取人脸检测器。下面是一个示例代码：

#include <dlib/image_processing.h>
#include <dlib/image_io.h>
#include <dlib/cuda.h>

int main()
{
    dlib::cuda::set_device(0);
    dlib::cuda::array<dlib::bgr_pixel> img;
    dlib::load_image(img, "image.jpg");
    dlib::cuda::pyramid_up(img);

    dlib::frontal_face_detector detector = dlib::cuda::get_frontal_face_detector();
    std::vector<dlib::rectangle> faces = detector(img);

    return 0;
}

需要注意的是，需要在编译和运行时启用dlib的CUDA支持。

相关问题

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。

c++ dlib cuda 实时播放rtsp, 实时人脸识别，陌生人脸自动生成并添加到特征库， 严格优化精度 给出代码

以下是一个实现该功能的示例代码。在这个示例中，我们使用了dlib库进行人脸检测和人脸特征提取，并使用CUDA进行加速。我们还使用了OpenCV库来解码RTSP流并显示视频。代码中还包括了将陌生人脸添加到特征库的功能。

#include <iostream>
#include <vector>
#include <algorithm>
#include <string>
#include <chrono>
#include <fstream>

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <dlib/dnn.h>
#include <dlib/data_io.h>
#include <dlib/opencv/cv_image.h>
#include <dlib/gui_widgets.h>
#include <dlib/image_processing.h>
#include <dlib/image_processing/frontal_face_detector.h>
#include <dlib/image_processing/render_face_detections.h>
#include <dlib/image_processing/shape_predictor.h>
#include <dlib/cuda/cuda_dlib.h>

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

int main()
{
    // 加载人脸检测器
    frontal_face_detector detector = get_frontal_face_detector();

    // 加载人脸关键点模型
    shape_predictor sp;
    deserialize("shape_predictor_68_face_landmarks.dat") >> sp;

    // 加载人脸识别模型
    anet_type net;
    deserialize("dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat") >> net;

    // 加载特征库
    vector<matrix<float, 0, 1>> known_faces;
    ifstream infile("known_faces.dat", ios::binary);
    deserialize(known_faces, infile);

    // 打开RTSP流
    VideoCapture cap("rtsp://username:password@ipaddress:port/stream");

    // 检查是否成功打开流
    if (!cap.isOpened()) {
        cout << "Error opening video stream or file" << endl;
        return -1;
    }

    // 创建视频窗口
    namedWindow("Video", WINDOW_NORMAL);

    // 初始化CUDA加速
    cuda_set_device(0);

    // 循环处理每一帧图像
    while (true) {
        // 读取一帧图像
        Mat frame;
        cap >> frame;

        // 检查是否读取到图像
        if (frame.empty())
            break;

        // 将OpenCV图像转换为dlib图像
        cv_image<bgr_pixel> cimg(frame);

        // 检测人脸
        std::vector<rectangle> faces = detector(cimg);

        // 循环处理每一个检测到的人脸
        for (auto face : faces) {
            // 提取人脸关键点
            full_object_detection shape = sp(cimg, face);

            // 提取人脸特征
            matrix<rgb_pixel> face_chip;
            extract_image_chip(cimg, get_face_chip_details(shape, 150, 0.25), face_chip);
            matrix<float, 0, 1> face_descriptor = net(face_chip);

            // 比较人脸特征与特征库中的人脸特征
            double min_distance = 1.0;
            for (auto known_face : known_faces) {
                double distance = length(face_descriptor - known_face);
                if (distance < min_distance)
                    min_distance = distance;
            }

            // 如果是陌生人脸，则将其添加到特征库中
            if (min_distance > 0.6) {
                cout << "Unknown face detected!" << endl;
                known_faces.push_back(face_descriptor);
                ofstream outfile("known_faces.dat", ios::binary);
                serialize(known_faces, outfile);
            }

            // 在图像中标注人脸位置和关键点
            for (unsigned long i = 0; i < shape.num_parts(); ++i)
                circle(frame, cv::Point(shape.part(i).x(), shape.part(i).y()), 1, Scalar(0, 0, 255), -1, LINE_AA);
            rectangle(frame, cv::Rect(face.left(), face.top(), face.width(), face.height()), Scalar(0, 255, 0), 2, LINE_AA);

            // 在图像中显示人脸识别结果
            if (min_distance < 0.6)
                putText(frame, "Known face", cv::Point(face.left(), face.top() - 5), FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.8, Scalar(0, 255, 0), 2);
            else
                putText(frame, "Unknown face", cv::Point(face.left(), face.top() - 5), FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.8, Scalar(0, 0, 255), 2);
        }

        // 显示图像
        imshow("Video", frame);

        // 等待按下ESC键退出
        if (waitKey(1) == 27)
            break;
    }

    // 释放资源
    cap.release();
    destroyAllWindows();

    return 0;
}

请注意，这只是一个示例代码，您需要根据您的实际需求进行修改和优化。特别是，您可能需要对人脸检测器和人脸识别模型进行微调，以达到更高的准确率。