帮我写一个用c++下用opencv4.6 dlib19 基于facenet 20170512-110547.pb实现的人脸比对项目

好的，下面是一个简单的用C++、OpenCV 4.6和dlib 19实现的人脸比对项目，使用的是20170512-110547.pb模型。

首先需要安装OpenCV和dlib，可以参考官方文档进行安装。

代码如下：

#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <dlib/dnn.h>
#include <dlib/data_io.h>
#include <dlib/opencv.h>

using namespace cv;
using namespace dlib;

// 定义Facenet模型
using net_type = loss_metric<fc_no_bias<128,avg_pool_everything<
                                con<32,5,5,1,1,
                                relu<bn_con<32,
                                con<64,3,3,1,1,
                                relu<bn_con<64,
                                con<128,3,3,1,1,
                                relu<bn_con<128,
                                con<256,3,3,1,1,
                                relu<bn_con<256,
                                con<512,3,3,1,1,
                                relu<bn_con<512,
                                con<512,3,3,1,1,
                                relu<bn_con<512,
                                max_pool<3,3,2,2,
                                con<32,5,5,1,1,
                                relu<bn_con<32,
                                con<64,3,3,1,1,
                                relu<bn_con<64,
                                con<128,3,3,1,1,
                                relu<bn_con<128,
                                con<256,3,3,1,1,
                                relu<bn_con<256,
                                con<512,3,3,1,1,
                                relu<bn_con<512,
                                con<512,3,3,1,1,
                                relu<bn_con<512>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>;

int main()
{
    // 加载Facenet模型
    net_type net;
    deserialize("20170512-110547.pb") >> net;

    // 读取待比对的两张图片
    Mat img1 = imread("face1.jpg");
    Mat img2 = imread("face2.jpg");

    // 将图片转换为dlib的矩阵类型
    matrix<rgb_pixel> dimg1, dimg2;
    assign_image(dimg1, cv_image<rgb_pixel>(img1));
    assign_image(dimg2, cv_image<rgb_pixel>(img2));

    // 将图片输入Facenet模型，获取特征向量
    std::vector<matrix<float,0,1>> face_descriptors1 = net(dlib::std_vect<dlib::matrix<rgb_pixel>>({dimg1}));
    std::vector<matrix<float,0,1>> face_descriptors2 = net(dlib::std_vect<dlib::matrix<rgb_pixel>>({dimg2}));

    // 计算欧几里得距离，判断是否为同一个人
    double dist = length(face_descriptors1[0] - face_descriptors2[0]);
    if(dist < 0.6)
        std::cout << "同一个人" << std::endl;
    else
        std::cout << "不是同一个人" << std::endl;

    return 0;
}

需要注意的是，这个模型只能够比对两张人脸图片是否为同一个人，如果需要比对多张图片，可以使用循环进行比对。同时，由于模型参数较大，需要较长时间进行加载。