c++ dlib 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

以下是一个实现该功能的示例代码。在这个示例中，我们使用了dlib库进行人脸检测和人脸特征提取，并使用CUDA进行加速。我们还使用了OpenCV库来解码RTSP流并显示视频。代码中还包括了将陌生人脸添加到特征库的功能。

#include <iostream>
#include <vector>
#include <algorithm>
#include <string>
#include <chrono>
#include <fstream>

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <dlib/dnn.h>
#include <dlib/data_io.h>
#include <dlib/opencv/cv_image.h>
#include <dlib/gui_widgets.h>
#include <dlib/image_processing.h>
#include <dlib/image_processing/frontal_face_detector.h>
#include <dlib/image_processing/render_face_detections.h>
#include <dlib/image_processing/shape_predictor.h>
#include <dlib/cuda/cuda_dlib.h>

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

int main()
{
    // 加载人脸检测器
    frontal_face_detector detector = get_frontal_face_detector();

    // 加载人脸关键点模型
    shape_predictor sp;
    deserialize("shape_predictor_68_face_landmarks.dat") >> sp;

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

    // 加载特征库
    vector<matrix<float, 0, 1>> known_faces;
    ifstream infile("known_faces.dat", ios::binary);
    deserialize(known_faces, infile);

    // 打开RTSP流
    VideoCapture cap("rtsp://username:password@ipaddress:port/stream");

    // 检查是否成功打开流
    if (!cap.isOpened()) {
        cout << "Error opening video stream or file" << endl;
        return -1;
    }

    // 创建视频窗口
    namedWindow("Video", WINDOW_NORMAL);

    // 初始化CUDA加速
    cuda_set_device(0);

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

        // 检查是否读取到图像
        if (frame.empty())
            break;

        // 将OpenCV图像转换为dlib图像
        cv_image<bgr_pixel> cimg(frame);

        // 检测人脸
        std::vector<rectangle> faces = detector(cimg);

        // 循环处理每一个检测到的人脸
        for (auto face : faces) {
            // 提取人脸关键点
            full_object_detection shape = sp(cimg, face);

            // 提取人脸特征
            matrix<rgb_pixel> face_chip;
            extract_image_chip(cimg, get_face_chip_details(shape, 150, 0.25), face_chip);
            matrix<float, 0, 1> face_descriptor = net(face_chip);

            // 比较人脸特征与特征库中的人脸特征
            double min_distance = 1.0;
            for (auto known_face : known_faces) {
                double distance = length(face_descriptor - known_face);
                if (distance < min_distance)
                    min_distance = distance;
            }

            // 如果是陌生人脸，则将其添加到特征库中
            if (min_distance > 0.6) {
                cout << "Unknown face detected!" << endl;
                known_faces.push_back(face_descriptor);
                ofstream outfile("known_faces.dat", ios::binary);
                serialize(known_faces, outfile);
            }

            // 在图像中标注人脸位置和关键点
            for (unsigned long i = 0; i < shape.num_parts(); ++i)
                circle(frame, cv::Point(shape.part(i).x(), shape.part(i).y()), 1, Scalar(0, 0, 255), -1, LINE_AA);
            rectangle(frame, cv::Rect(face.left(), face.top(), face.width(), face.height()), Scalar(0, 255, 0), 2, LINE_AA);

            // 在图像中显示人脸识别结果
            if (min_distance < 0.6)
                putText(frame, "Known face", cv::Point(face.left(), face.top() - 5), FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.8, Scalar(0, 255, 0), 2);
            else
                putText(frame, "Unknown face", cv::Point(face.left(), face.top() - 5), FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.8, Scalar(0, 0, 255), 2);
        }

        // 显示图像
        imshow("Video", frame);

        // 等待按下ESC键退出
        if (waitKey(1) == 27)
            break;
    }

    // 释放资源
    cap.release();
    destroyAllWindows();

    return 0;
}

请注意，这只是一个示例代码，您需要根据您的实际需求进行修改和优化。特别是，您可能需要对人脸检测器和人脸识别模型进行微调，以达到更高的准确率。