c++ dlib 使用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， 严格优化精度 给出代码

这是一个比较复杂的项目，需要使用到多个库和技术。以下是一个大致的代码框架，可以供您参考。

首先，需要使用dlib库进行人脸识别和特征提取。同时，需要使用opencv库和ffmpeg库进行rtsp视频流的捕获和解码。此外，为了提高运行速度，可以使用cuda加速。

代码框架如下：

#include <dlib/opencv.h>
#include <dlib/image_processing.h>
#include <dlib/image_processing/frontal_face_detector.h>
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/core/cuda.hpp>
#include <opencv2/cudaimgproc.hpp>
#include <opencv2/cudaarithm.hpp>
#include <opencv2/cudawarping.hpp>
#include <opencv2/cudaobjdetect.hpp>
#include <opencv2/cudafeatures2d.hpp>
#include <opencv2/cudabgsegm.hpp>
#include <opencv2/cudalegacy.hpp>
#include <iostream>
#include <vector>
#include <chrono>
#include <thread>

using namespace std;
using namespace cv;
using namespace cv::cuda;

// 人脸检测器
frontal_face_detector detector = get_frontal_face_detector();
// 人脸识别模型
shape_predictor sp;
// 人脸特征向量
std::vector<matrix<float,0,1>> face_descriptors;
// 特征向量矩阵
matrix<float,0,1> face_descriptor_matrix;
// 陌生人脸库
std::vector<matrix<float,0,1>> unknown_face_descriptors;

// 加载人脸识别模型
void load_shape_predictor(string filename){
    deserialize(filename) >> sp;
}

// 加载已知人脸特征库
void load_known_faces(string filename){
    deserialize(filename) >> face_descriptor_matrix;
    // 将特征向量矩阵转为向量数组
    for(int i=0;i<face_descriptor_matrix.nr();i++){
        face_descriptors.push_back(rowm(face_descriptor_matrix,i));
    }
}

// 将新的陌生人脸添加到特征库中
void add_unknown_face(matrix<float,0,1> face_descriptor){
    unknown_face_descriptors.push_back(face_descriptor);
    // TODO: 将新的特征向量添加到特征库文件中
}

// 判断是否为陌生人
bool is_unknown_face(matrix<float,0,1> face_descriptor){
    // TODO: 使用KNN等算法判断是否为陌生人
    return true;
}

// 人脸检测和特征提取
void detect_and_extract_face(Mat frame){
    // 转换成dlib图像格式
    cv_image<bgr_pixel> cimg(frame);
    // 检测人脸
    std::vector<rectangle> faces = detector(cimg);
    // 对每个检测到的人脸进行特征提取
    for (unsigned long i = 0; i < faces.size(); ++i){
        // 获取人脸关键点
        full_object_detection shape = sp(cimg, faces[i]);
        // 提取人脸特征向量
        matrix<float,0,1> face_descriptor = rowm(face_descriptor_matrix,i);
        face_descriptors.push_back(face_descriptor);
        // 判断是否为陌生人
        if(is_unknown_face(face_descriptor)){
            // 将新的陌生人脸添加到特征库中
            add_unknown_face(face_descriptor);
        }
    }
}

int main(int argc, char** argv){
    // 加载模型和已知人脸特征库
    load_shape_predictor("shape_predictor_68_face_landmarks.dat");
    load_known_faces("face_descriptors.dat");

    // 打开rtsp视频流
    VideoCapture cap("rtsp://xxx.xxx.xxx.xxx:xxxx/xxx");
    if(!cap.isOpened()) 
        return -1;

    // 创建GPU加速器
    cv::cuda::GpuMat gpu_frame;
    cv::cuda::GpuMat gpu_gray;
    cv::Ptr<cv::cuda::CascadeClassifier> cascade_gpu = cv::cuda::CascadeClassifier::create("haarcascade_frontalface_alt.xml");
    cv::cuda::HostMem host_mem;

    // 开始循环处理每一帧视频
    while(1){
        Mat frame;
        cap >> frame; // 读取一帧视频
        if (frame.empty()) break;
        
        // 将Mat格式转换为GpuMat格式
        gpu_frame.upload(frame);
        cv::cuda::cvtColor(gpu_frame, gpu_gray, COLOR_BGR2GRAY);

        // 在GPU上进行人脸检测
        cv::cuda::GpuMat gpu_faces;
        cascade_gpu->detectMultiScale(gpu_gray,gpu_faces);
        if(gpu_faces.cols>0){
            // 将GpuMat格式的人脸框转换为矩形数组
            vector<Rect> faces(gpu_faces.cols);
            host_mem.create(gpu_faces.size(),gpu_faces.type());
            gpu_faces.download(host_mem);
            Rect* faces_ptr = reinterpret_cast<Rect*>(host_mem.data);
            for(int i=0;i<gpu_faces.cols;i++){
                faces[i] = faces_ptr[i];
            }

            // 在CPU上进行人脸检测和特征提取
            detect_and_extract_face(frame);

            // 在原图上绘制人脸框
            for(int i=0;i<faces.size();i++){
                rectangle(frame,faces[i],Scalar(0,0,255),2);
            }
        }

        // 显示视频
        imshow("video", frame);
        waitKey(1);
    }

    return 0;
}

需要注意的是，这只是一个大致的代码框架，还需要根据具体的需求进行修改和优化。同时，代码中还有一些TODO注释，需要根据实际情况进行实现。