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

好的，下面是一个简单的基于facenet的人脸比对项目的代码。在编写代码之前，请确保您已经安装了OpenCV和dlib库，并且已经下载了facenet的预训练模型。

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

using namespace std;
using namespace cv;
using namespace dlib;

// 定义facenet模型
typedef dlib::matrix<float,0,1> face_feature_type;
static dlib::frontal_face_detector detector = dlib::get_frontal_face_detector();
static dlib::shape_predictor predictor;
static dlib::anet_type net;

void init_facenet()
{
    // 加载预测模型
    deserialize("dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat") >> net;
    // 加载shape_predictor模型
    deserialize("shape_predictor_68_face_landmarks.dat") >> predictor;
}

// 提取人脸特征
face_feature_type extract_face_feature(Mat& img)
{
    // 转换为RGB格式
    cv::cvtColor(img, img, COLOR_BGR2RGB);
    // 缩放到指定大小
    cv::resize(img, img, cv::Size(160,160));
    // 转换为dlib的图像格式
    dlib::matrix<dlib::rgb_pixel> face_chip;
    dlib::assign_image(face_chip, dlib::cv_image<dlib::rgb_pixel>(img));
    // 检测人脸
    std::vector<dlib::rectangle> dets = detector(face_chip);
    // 获取人脸特征向量
    face_feature_type face_descriptor = net(dlib::extract_image_chip(face_chip, get_face_chip_details(dets[0], 150, 0.25)));
    return face_descriptor;
}

// 计算两个人脸特征向量之间的欧式距离
float calculate_distance(face_feature_type& feature1, face_feature_type& feature2)
{
    return length(feature1 - feature2);
}

int main(int argc, char** argv)
{
    init_facenet();

    // 加载比对图片
    Mat img1 = imread("img1.jpg");
    Mat img2 = imread("img2.jpg");

    // 提取人脸特征
    face_feature_type feature1 = extract_face_feature(img1);
    face_feature_type feature2 = extract_face_feature(img2);

    // 计算欧式距离
    float distance = calculate_distance(feature1, feature2);

    // 输出结果
    cout << "distance: " << distance << endl;

    return 0;
}

在上面的代码中，我们定义了一个`face_feature_type`类型来存储facenet模型提取的人脸特征向量。我们还定义了一个`init_facenet`函数来加载预训练的facenet模型和shape_predictor模型。

在主函数中，我们加载了两张比对的图片，并使用`extract_face_feature`函数提取了两张图片中的人脸特征向量。然后，我们使用`calculate_distance`函数计算了两个特征向量之间的欧式距离，并输出结果。

请注意，这只是一个简单的示例代码，您可以根据需要进行修改和扩展。