dlib c++ 人脸识别 使用GPU加速，要求： 将图像处理流程封装成函数或类：将人脸识别的图像处理流程封装成函数或类，可以使代码更加模块化和可读性更高。 使用多线程处理多个图像：使用多线程可以充分利用 CPU 处理能力，提高人脸识别速度。可以考虑使用 OpenMP 或者 C++11 提供的 std::thread 来实现。 使用 GPU 加速：使用 GPU 可以大大提高人脸识别的速度。可以使用 Nvidia 提供的 CUDA 或者 OpenCL 来实现。 优化算法：对于人脸识别算法进行优化可以提高识别速度。可以考虑使用更加高效的特征提取算法，如 LBP 特征、Haar 特征或者深度学习算法。 精细的多线程处理方式：可以根据处理图像的数量、图像的大小和 CPU 核心数等因素，采用不同的多线程方式。比如使用线程池来避免线程创建销毁的开销、使用任务队列来避免线程竞争等。 要求使用深度学习框架来进行人脸识别。 给出实现的代码

以下是一个使用 dlib 和 CUDA 进行人脸识别的示例代码：

#include <iostream>
#include <chrono>
#include <thread>
#include <vector>
#include <mutex>
#include <algorithm>
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <dlib/opencv.h>
#include <dlib/dnn.h>
#include <cuda_runtime_api.h>
#include <cuda.h>

using namespace std;
using namespace std::chrono;
using namespace cv;
using namespace dlib;
using namespace dnn;
using namespace cuda;

// 定义锁
mutex m;

// 定义人脸识别模型
template <int N, template <typename> class BN, typename SUBNET>
using block = residual<con<N, 3, 3, 1, 1, BN, relu>, con<N, 3, 3, 1, 1, BN>, tag1<SUBNET>>;
template <template <typename> class BN, typename SUBNET>
using res = repeat<10, block<32, BN, SUBNET>>;
using net_type = loss_metric<fc_no_bias<128, avg_pool_everything<res<bn_con, relu>>>>;

// 定义 GPU 模型
using net_type_cuda = loss_metric<fc_no_bias<128, avg_pool_everything<res<affine, relu>>>>;

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

// 定义人脸识别模型
net_type net;

// 定义 GPU 模型
net_type_cuda net_cuda;

// 定义 CUDA 流
cudaStream_t stream;

// 定义函数：将 dlib 的矩形转换成 OpenCV 的矩形
Rect dlibRectangleToOpenCV(rectangle rect)
{
    return Rect(rect.left(), rect.top(), rect.width(), rect.height());
}

// 定义函数：多线程处理图像
void processImage(Mat frame, int threadId)
{
    // 将 OpenCV 图像转换成 dlib 图像
    cv_image<bgr_pixel> img(frame);

    // 检测人脸
    auto dets = detector(img);

    // 遍历所有的人脸
    for (auto&& det : dets)
    {
        // 提取人脸区域
        auto face = net(jitter_image(extract_image_chip(img, get_face_chip_details(det, 150, 0.25)), 0.2))(0, 0);

        // 提取人脸特征向量
        matrix<float, 0, 1> faceDescriptor = mat(face);

        // 输出人脸特征向量
        m.lock();
        cout << "Thread " << threadId << " - Face descriptor: ";
        for (int i = 0; i < faceDescriptor.nc(); i++)
        {
            cout << faceDescriptor(i) << " ";
        }
        cout << endl;
        m.unlock();
    }
}

int main()
{
    // 加载人脸识别模型
    deserialize("dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat") >> net;

    // 加载 GPU 模型
    deserialize("dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat") >> net_cuda;

    // 创建 CUDA 流
    cudaStreamCreate(&stream);

    // 将模型移动到 GPU 上
    net_cuda.to_device(stream);

    // 打开摄像头
    VideoCapture cap(0);

    // 检查摄像头是否打开成功
    if (!cap.isOpened())
    {
        cout << "Failed to open camera." << endl;
        return -1;
    }

    // 循环处理每一帧图像
    while (true)
    {
        // 读取一帧图像
        Mat frame;
        cap >> frame;

        // 如果读取失败，则退出循环
        if (frame.empty())
        {
            break;
        }

        // 复制一份图像到 GPU 上
        GpuMat gpuFrame;
        gpuFrame.upload(frame, stream);

        // 在 GPU 上进行人脸检测
        matrix<rectangle> dets = detector(gpuFrame, stream);

        // 创建一个 vector 来存储所有的人脸区域
        vector<Rect> faces;

        // 将所有的人脸区域转换成 OpenCV 的矩形
        for (auto&& det : dets)
        {
            faces.push_back(dlibRectangleToOpenCV(det));
        }

        // 如果没有检测到人脸，则继续处理下一帧图像
        if (faces.empty())
        {
            continue;
        }

        // 多线程处理所有的人脸
        vector<thread> threads;
        int threadId = 0;
        for (auto&& face : faces)
        {
            threads.push_back(thread(processImage, frame(face), threadId++));
        }

        // 等待所有线程都执行完毕
        for_each(threads.begin(), threads.end(), [](thread& t)
        {
            t.join();
        });

        // 显示图像
        imshow("Face Recognition", frame);

        // 等待按键事件
        int key = waitKey(1);

        // 如果按下 ESC 键，则退出循环
        if (key == 27)
        {
            break;
        }
    }

    // 释放 CUDA 流
    cudaStreamDestroy(stream);

    return 0;
}