dlib c++ 人脸识别 详细例子， 需要处理多个图像，则需要将图像处理流程封装成函数或类；如果需要实时进行人脸识别，则需要对程序进行优化以提高识别速度。

以下是一个简单的基于dlib c++库的人脸识别例子，其中使用了HOG特征和线性SVM分类器：

#include <iostream>
#include <dlib/opencv.h>
#include <dlib/svm.h>
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>

using namespace std;
using namespace dlib;

int main()
{
    // 1. 加载训练好的分类器
    typedef scan_fhog_pyramid<pyramid_down<6> > image_scanner_type;
    object_detector<image_scanner_type> detector;
    deserialize("detector.svm") >> detector;

    // 2. 加载图片
    cv::Mat img = cv::imread("test.jpg");

    // 3. 转换为dlib格式的图像
    cv_image<bgr_pixel> cimg(img);

    // 4. 检测人脸
    std::vector<rectangle> dets = detector(cimg);

    // 5. 在图片上标记出人脸位置
    for (unsigned long i = 0; i < dets.size(); ++i)
    {
        cv::rectangle(img, cv::Point(dets[i].left(), dets[i].top()), cv::Point(dets[i].right(), dets[i].bottom()), cv::Scalar(0, 0, 255), 2);
    }

    // 6. 显示图片
    cv::imshow("img", img);
    cv::waitKey();

    return 0;
}

需要注意的是，由于dlib并不直接支持opencv格式的图像，因此需要使用`cv_image`将opencv图像转换为dlib图像，这里使用了`cv_image<bgr_pixel>`将BGR格式的图像转换为dlib图像。此外，由于dlib并不提供对图像的加载和显示功能，因此需要使用opencv库进行加载和显示。