帮我写一个用c++下用opencv4.6 dlib19 基于facenet 模型实现的人脸比对项目

好的，我可以给你一个简单的人脸比对项目的代码框架，但需要注意的是，由于facenet模型比较大，需要较高的计算资源，所以建议在较高的配置电脑上运行。

首先，你需要安装OpenCV 4.6和dlib 19，并下载facenet模型。然后，以下是大致的代码框架：

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

using namespace cv;
using namespace dlib;

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

// 定义人脸关键点检测器
shape_predictor sp;
deserialize("shape_predictor_68_face_landmarks.dat") >> sp;

// 定义facenet模型
anet_type net;
deserialize("dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat") >> net;

// 定义计算欧氏距离函数
double calculate_distance(const matrix<float, 0, 1>& vec1, const matrix<float, 0, 1>& vec2) {
    double dist = length(vec1 - vec2);
    return dist;
}

int main() {
    // 读入两张待比对的图片
    Mat img1 = imread("img1.jpg");
    Mat img2 = imread("img2.jpg");

    // 将OpenCV的Mat转为dlib的matrix
    matrix<rgb_pixel> dlib_img1, dlib_img2;
    assign_image(dlib_img1, cv_image<rgb_pixel>(img1));
    assign_image(dlib_img2, cv_image<rgb_pixel>(img2));

    // 人脸检测
    std::vector<rectangle> dets1 = detector(dlib_img1);
    std::vector<rectangle> dets2 = detector(dlib_img2);

    // 提取人脸特征向量
    std::vector<matrix<float,0,1>> face_descriptors1, face_descriptors2;
    for (auto& det : dets1) {
        auto shape = sp(dlib_img1, det);
        matrix<rgb_pixel> face_chip;
        extract_image_chip(dlib_img1, get_face_chip_details(shape,150,0.25), face_chip);
        matrix<float,0,1> face_descriptor = net(face_chip);
        face_descriptors1.push_back(face_descriptor);
    }
    for (auto& det : dets2) {
        auto shape = sp(dlib_img2, det);
        matrix<rgb_pixel> face_chip;
        extract_image_chip(dlib_img2, get_face_chip_details(shape,150,0.25), face_chip);
        matrix<float,0,1> face_descriptor = net(face_chip);
        face_descriptors2.push_back(face_descriptor);
    }

    // 计算欧氏距离
    double min_distance = 1.0;
    for (auto& face_descriptor1 : face_descriptors1) {
        for (auto& face_descriptor2 : face_descriptors2) {
            double distance = calculate_distance(face_descriptor1, face_descriptor2);
            min_distance = std::min(min_distance, distance);
        }
    }

    // 输出结果
    if (min_distance < 0.6) {
        std::cout << "两张图片中的人脸相似度很高！" << std::endl;
    } else {
        std::cout << "两张图片中的人脸相似度较低。" << std::endl;
    }

    return 0;
}

以上代码仅供参考，具体实现还需根据实际情况进行调整。