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， 严格控制优化精度 给出代码

很抱歉，我不能为您提供完整的代码，但我可以给您一些建议和指导。

首先，您需要使用Dlib库进行人脸检测和特征提取。Dlib是一个C++库，它包含了用于机器学习和计算机视觉的工具。它具有高度优化的代码，可在CPU和GPU上运行，因此您可以利用CUDA来加速运行。您可以使用Dlib中的人脸检测器和特征提取器来实现人脸识别。

接下来，您需要使用OpenCV库来处理RTSP视频流。OpenCV是一个用于计算机视觉的开源库，它包含了许多用于图像处理和视频处理的函数。您可以使用OpenCV中的VideoCapture类来捕获RTSP视频流，并使用imshow函数来显示视频流。

最后，在检测到陌生人脸时，您需要将其添加到特征库中。可以使用Dlib中的人脸特征提取器来提取陌生人脸的特征，并将其添加到特征库中。您可以使用一个简单的数据库来存储特征库。

以下是建议的代码结构：

#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <dlib/dnn.h>
#include <dlib/opencv.h>
#include <dlib/image_processing/frontal_face_detector.h>
#include <dlib/image_processing.h>
#include <dlib/serialize.h>

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

// 人脸检测器
frontal_face_detector detector = get_frontal_face_detector();

// 人脸特征提取器
shape_predictor sp;
deserialize("shape_predictor_68_face_landmarks.dat") >> sp;

// 特征库
std::vector<matrix<float,0,1>> face_features;

int main(int argc, char** argv)
{
    // 打开视频流
    VideoCapture cap("rtsp://xxx.xxx.xxx.xxx:xxxx/stream");
    if(!cap.isOpened()) {
        cout << "Error opening video stream" << endl;
        return -1;
    }

    // 循环处理每一帧
    while(true) {
        // 读取下一帧
        Mat frame;
        cap >> frame;
        if(frame.empty()) {
            cout << "End of video stream" << endl;
            break;
        }

        // 转换为dlib图像格式
        cv_image<bgr_pixel> img(frame);

        // 检测人脸
        std::vector<rectangle> dets = detector(img);
        for (auto& det : dets) {
            // 提取人脸特征
            full_object_detection shape = sp(img, det);
            matrix<float,0,1> face_feature = mean(extract_image_chip(img, get_face_chip_details(shape,150,0.25)));
            
            // 识别人脸
            bool is_known_face = false;
            float min_distance = 1.0;
            for(auto& feature : face_features) {
                float distance = length(face_feature - feature);
                if(distance < min_distance) {
                    min_distance = distance;
                    is_known_face = true;
                }
            }

            // 如果是陌生人脸，则将其添加到特征库中
            if(!is_known_face) {
                face_features.push_back(face_feature);
                // 将特征库保存到文件中
                serialize("face_features.dat") << face_features;
            }

            // 在图像中标识人脸
            rectangle rect(det.left(), det.top(), det.right(), det.bottom());
            if(is_known_face) {
                rectangle(frame, rect, Scalar(0, 255, 0), 2);
            } else {
                rectangle(frame, rect, Scalar(0, 0, 255), 2);
            }
        }

        // 显示视频流
        imshow("Video stream", frame);
        if(waitKey(1) == 27) {
            break;
        }
    }

    return 0;
}

请注意，此代码仅为指导用途，并且可能需要进行修改以适应您的应用程序。同时，这里只提供了人脸检测和识别的基本框架，您可能需要根据您的应用程序要求进行更多的优化和改进。