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

好的，下面是一个基于OpenCV 4.6和FaceNet的人脸比对项目的简单实现。注意，这只是一个简单的示例，还有很多方面可以进行改进和优化。

首先需要安装OpenCV 4.6，并且下载FaceNet的预训练模型。可以在这里找到预训练模型：https://github.com/davidsandberg/facenet/blob/master/README.md

在开始编写代码之前，需要了解一些基本概念：

1. 人脸检测：使用OpenCV的cv::CascadeClassifier类进行人脸检测。
2. 人脸对齐：对图像中的人脸进行旋转和缩放，使得人脸出现在相同的位置。这里使用dlib库中的face_landmark_detection进行人脸对齐，但题目要求不使用dlib，所以这里简单介绍一下基于OpenCV的人脸对齐方法：首先检测人脸，然后根据眼睛位置计算旋转角度，最后进行旋转和缩放。
3. 特征提取：使用FaceNet模型将人脸图像转换为128维的特征向量。
4. 比对：计算两个人脸特征向量之间的欧几里得距离，如果距离小于某个阈值，则认为是同一个人。

下面是基于这些概念的示例代码：

#include <iostream>
#include <string>
#include <opencv2/opencv.hpp>

using namespace std;
using namespace cv;

// 加载FaceNet模型
dnn::Net load_model(const string& model_path) {
    dnn::Net net = dnn::readNetFromTensorflow(model_path);
    return net;
}

// 人脸检测
vector<Rect> detect_faces(const Mat& img, CascadeClassifier& cascade) {
    vector<Rect> faces;
    cascade.detectMultiScale(img, faces, 1.1, 3, 0, Size(60, 60)); // 参数需要根据实际情况进行调整
    return faces;
}

// 人脸对齐
Mat align_face(const Mat& img, Rect face_rect) {
    Point2f eyes_center((face_rect.x + face_rect.width / 2.0), (face_rect.y + face_rect.height / 2.0)); // 眼睛的中心点
    double angle = atan2((face_rect.y + face_rect.height * 0.25) - (face_rect.y + face_rect.height * 0.75), (face_rect.x + face_rect.width * 0.25) - (face_rect.x + face_rect.width * 0.75)); // 计算眼睛的倾斜角度
    double scale = 1.0; // 缩放比例
    Mat rot_mat = getRotationMatrix2D(eyes_center, angle, scale);
    Mat aligned_face;
    warpAffine(img, aligned_face, rot_mat, img.size());
    return aligned_face;
}

// 提取人脸特征
Mat extract_features(const Mat& face_img, dnn::Net& net) {
    Mat input_blob = dnn::blobFromImage(face_img, 1.0 / 255, Size(160, 160), Scalar(0, 0, 0), false, false); // 将图像转换为网络输入格式
    net.setInput(input_blob);
    Mat features = net.forward(); // 提取特征
    return features;
}

// 计算两个特征向量之间的距离
double calc_distance(const Mat& feature1, const Mat& feature2) {
    double dist = norm(feature1, feature2, NORM_L2);
    return dist;
}

int main(int argc, char** argv) {
    CascadeClassifier cascade;
    if (!cascade.load("haarcascade_frontalface_default.xml")) {
        cerr << "Failed to load cascade file." << endl;
        return -1;
    }
    dnn::Net net = load_model("facenet.pb");
    VideoCapture cap(0); // 打开摄像头
    if (!cap.isOpened()) {
        cerr << "Failed to open camera." << endl;
        return -1;
    }
    Mat img;
    namedWindow("Face Comparison", WINDOW_NORMAL);
    while (true) {
        cap >> img;
        if (img.empty()) {
            cerr << "Failed to read image." << endl;
            continue;
        }
        vector<Rect> faces = detect_faces(img, cascade); // 检测人脸
        if (faces.empty()) {
            continue;
        }
        for (int i = 0; i < faces.size(); i++) {
            Mat face_img = align_face(img, faces[i]); // 对齐人脸
            Mat features = extract_features(face_img, net); // 提取特征
            double dist = calc_distance(features1, features2); // 计算距离
            if (dist < 1.0) { // 判断是否同一个人
                rectangle(img, faces[i], Scalar(0, 255, 0), 2); // 绿色框表示同一个人
            }
            else {
                rectangle(img, faces[i], Scalar(0, 0, 255), 2); // 红色框表示不同的人
            }
        }
        imshow("Face Comparison", img);
        if (waitKey(1) == 27) { // 按下ESC键退出程序
            break;
        }
    }
    return 0;
}

这段代码的主要思路是：在摄像头捕捉到的图像中，检测人脸并进行对齐，然后提取特征向量，最后计算两个特征向量之间的距离，如果距离小于某个阈值，则认为是同一个人。

这是一个简单的示例，还有很多可以改进和优化的地方。例如可以使用更准确的人脸检测算法，优化人脸对齐方法，调整特征提取和比对的参数等等。