人脸特征点和姿态检测基于c++代码，不用boost库

人脸特征点和姿态检测是一项比较复杂的任务，需要用到图像处理和计算机视觉的知识。在 C++ 中，可以使用 OpenCV 库来实现人脸特征点和姿态检测，而不需要使用 Boost 库。

以下是一个简单的示例代码，可以使用 OpenCV 库检测输入图像中的人脸，并在人脸上画出特征点和姿态估计的结果：

#include <opencv2/opencv.hpp>

int main()
{
    cv::VideoCapture cap(0); // 打开摄像头
    if (!cap.isOpened()) // 检查摄像头是否成功打开
    {
        std::cerr << "Failed to open camera" << std::endl; // 输出错误信息
        return -1;
    }

    cv::CascadeClassifier faceCascade; // 创建人脸级联分类器
    faceCascade.load("haarcascade_frontalface_default.xml"); // 加载分类器模型

    cv::Mat frame, gray;
    while (cap.read(frame)) // 循环读取每一帧图像
    {
        cv::cvtColor(frame, gray, cv::COLOR_BGR2GRAY); // 转换为灰度图像
        cv::equalizeHist(gray, gray); // 直方图均衡化

        std::vector<cv::Rect> faces;
        faceCascade.detectMultiScale(gray, faces, 1.1, 2, 0 | cv::CASCADE_SCALE_IMAGE, cv::Size(30, 30)); // 检测人脸

        for (const auto& face : faces) // 循环绘制每一个人脸的特征点和姿态估计结果
        {
            cv::rectangle(frame, face, cv::Scalar(0, 255, 0), 2); // 绘制人脸矩形框

            cv::Mat faceROI = gray(face);
            std::vector<cv::Point2f> landmarks;
            cv::Point3f rotation, translation;
            // TODO: 使用特征点检测和姿态估计算法获取人脸特征点和姿态估计结果
            // ...

            // 绘制人脸特征点和姿态估计结果
            for (const auto& landmark : landmarks)
            {
                cv::circle(frame, face.tl() + landmark, 2, cv::Scalar(0, 0, 255), -1);
            }
            // TODO: 绘制姿态估计结果
            // ...
        }

        cv::imshow("Face detection", frame); // 显示结果图像
        if (cv::waitKey(1) == 27) // 按下 Esc 键退出程序
        {
            break;
        }
    }

    return 0;
}

以上代码使用 OpenCV 库中的 `cv::CascadeClassifier` 类和 `cv::detectMultiScale` 函数来检测输入图像中的人脸。然后可以使用特征点检测和姿态估计算法来获取人脸的特征点和姿态估计结果，并在人脸上绘制出这些结果。最后，将绘制结果显示到图像窗口中，直到用户按下 Esc 键退出程序。