使用 c++ dlib 最新版本写一段 人脸比对的代码 使用 ResNet

好的，以下是使用最新版本的dlib库，使用ResNet模型进行人脸比对的C++代码：

#include <iostream>
#include <dlib/dnn.h>
#include <dlib/data_io.h>
#include <dlib/image_processing/frontal_face_detector.h>
#include <dlib/image_processing.h>

using namespace std;
using namespace dlib;

// ResNet网络结构定义
// 使用dlib提供的ResNet网络结构，输入为150x150的RGB图像
using net_type = dlib::loss_metric<dlib::fc_no_bias<128, dlib::avg_pool_everything<
                        dlib::resnet<
                            dlib::num_filters<64>,
                            dlib::num_layers<121>,
                            dlib::net_type::relu,
                            dlib::input<dlib::matrix<dlib::rgb_pixel>>
                        >>>>;

int main()
{
    try
    {
        // 加载已经训练好的ResNet模型
        net_type net;
        dlib::deserialize("dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat") >> net;

        // 读取需要比对的两张图像
        matrix<rgb_pixel> img1, img2;
        load_image(img1, "img1.jpg");
        load_image(img2, "img2.jpg");

        // 对图像进行人脸检测和特征提取
        frontal_face_detector detector = get_frontal_face_detector();
        shape_predictor sp;
        dlib::deserialize("shape_predictor_68_face_landmarks.dat") >> sp;
        matrix<rgb_pixel> face1 = dlib::tile_images(dlib::extract_image_chips(dlib::get_face_chip_details(sp(img1, dlib::rectangle(detector(img1)[0]))), img1));
        matrix<rgb_pixel> face2 = dlib::tile_images(dlib::extract_image_chips(dlib::get_face_chip_details(sp(img2, dlib::rectangle(detector(img2)[0]))), img2));

        // 将特征提取的结果输入到ResNet网络中，得到人脸的128维特征向量
        auto face1_embedding = net(face1);
        auto face2_embedding = net(face2);

        // 计算两个人脸特征向量的欧式距离，作为人脸相似度的度量
        double distance = length(face1_embedding - face2_embedding);
        cout << "The distance between the faces is: " << distance << endl;

    }
    catch (exception& e)
    {
        cout << e.what() << endl;
    }
    return 0;
}

这段代码使用dlib库中提供的ResNet网络结构进行人脸比对，输入为150x150的RGB图像，输出为128维的人脸特征向量。具体实现过程如下：

1. 加载已经训练好的ResNet模型，这里使用的是dlib库提供的已经训练好的ResNet模型。

2. 使用dlib库中的人脸检测器对需要比对的两张图像进行人脸检测，然后使用dlib库中的人脸特征提取器提取人脸区域，并将人脸区域resize为150x150的RGB图像。

3. 将特征提取的结果输入到ResNet网络中，得到人脸的128维特征向量。

4. 计算两个人脸特征向量的欧式距离，作为人脸相似度的度量。

注意：上面的代码中使用到了dlib库中的模型文件，需要先从dlib官网下载相应的模型文件。同时，为了提高比对的准确性，可以使用更加精细的人脸检测器和人脸特征提取器，这里只是提供一个简单的示例代码。