使用 c++ dlib 最新版本写一段 人脸比对的代码 使用深度神经网络

好的，以下是一份使用C++和dlib库实现人脸比对的代码，使用的是dlib最新版本19.22和dnn模块：

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

using namespace std;
using namespace dlib;

// 定义人脸特征提取网络
// 可以使用其他更强大的模型，如ResNet等
typedef loss_metric<
        fc_no_bias<128, avg_pool_everything<
                relu<bn_con<con<32, 9, 9, 1, 1,
                input<matrix<float>>>>>>>>> net_type;

int main() {
    // 加载人脸检测器和人脸特征提取网络
    frontal_face_detector detector = get_frontal_face_detector();
    net_type net;
    deserialize("dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat") >> net;

    // 加载两张待比对的图片
    matrix<rgb_pixel> img1, img2;
    load_image(img1, "face1.jpg");
    load_image(img2, "face2.jpg");

    // 检测人脸并提取特征
    std::vector<matrix<rgb_pixel>> faces1, faces2;
    for (auto face : detector(img1)) {
        auto shape = net(img1, face);
        matrix<rgb_pixel> face_chip;
        extract_image_chip(img1, get_face_chip_details(shape, 150, 0.25), face_chip);
        faces1.push_back(move(face_chip));
    }
    for (auto face : detector(img2)) {
        auto shape = net(img2, face);
        matrix<rgb_pixel> face_chip;
        extract_image_chip(img2, get_face_chip_details(shape, 150, 0.25), face_chip);
        faces2.push_back(move(face_chip));
    }

    // 比对两张图片中的所有人脸
    for (auto face1 : faces1) {
        auto face1_embedding = net(face1);
        for (auto face2 : faces2) {
            auto face2_embedding = net(face2);
            auto dist = length(face1_embedding - face2_embedding);
            cout << "distance between face1 and face2: " << dist << endl;
        }
    }

    return 0;
}

这段代码首先加载了dlib自带的人脸检测器和人脸特征提取网络。然后加载了两张待比对的图片，使用人脸检测器检测每张图片中的人脸，然后提取每个人脸的特征向量。最后，比对每个人脸的特征向量，并输出它们之间的欧氏距离，距离越小说明两个人脸越相似。

需要注意的是，这段代码中的人脸特征提取网络是dlib自带的，只有128维特征向量。如果需要更高维度的特征向量，可以使用更强大的网络，如ResNet等。另外，为了提高比对的准确性，建议在比对前先对图片进行预处理，如去除噪声、裁剪、缩放等。