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#include <QApplication>
#include <QImage>
#include <QDebug>#include <dlib/opencv.h>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <dlib/image_processing/frontal_face_detector.h>
#include <dlib/image_processing/render_face_detections.h>
#include <dlib/image_processing.h>
#include <dlib/gui_widgets.h>
#include <dlib/image_io.h>
#include <iostream>#include <dlib/matrix.h>#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/opencv_modules.hpp>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>#include <dlib/dnn.h>#define FACE_DOWNSAMPLE_RATIO 4
#define SKIP_FRAMES 2
#define DLIB_PNG_SUPPORT
#define DLIB_JPEG_SUPPORT
using namespace cv;
using namespace std;
using namespace dlib;template <template <int,template<typename>class,int,typename> class block, int N, template<typename>class BN, typename SUBNET>
using residual = add_prev1<block<N,BN,1,tag1<SUBNET>>>;template <template <int,template<typename>class,int,typename> class block, int N, template<typename>class BN, typename SUBNET>
using residual_down = add_prev2<avg_pool<2,2,2,2,skip1<tag2<block<N,BN,2,tag1<SUBNET>>>>>>;template <int N, template <typename> class BN, int stride, typename SUBNET>
using block  = BN<con<N,3,3,1,1,relu<BN<con<N,3,3,stride,stride,SUBNET>>>>>;template <int N, typename SUBNET> using ares      = relu<residual<block,N,affine,SUBNET>>;
template <int N, typename SUBNET> using ares_down = relu<residual_down<block,N,affine,SUBNET>>;template <typename SUBNET> using alevel0 = ares_down<256,SUBNET>;
template <typename SUBNET> using alevel1 = ares<256,ares<256,ares_down<256,SUBNET>>>;
template <typename SUBNET> using alevel2 = ares<128,ares<128,ares_down<128,SUBNET>>>;
template <typename SUBNET> using alevel3 = ares<64,ares<64,ares<64,ares_down<64,SUBNET>>>>;
template <typename SUBNET> using alevel4 = ares<32,ares<32,ares<32,SUBNET>>>;using anet_type = loss_metric<fc_no_bias<128,avg_pool_everything<alevel0<alevel1<alevel2<alevel3<alevel4<max_pool<3,3,2,2,relu<affine<con<32,7,7,2,2,input_rgb_image_sized<150>>>>>>>>>>>>>;// 计算两个人脸的相似度
double compare_faces(const array2d<rgb_pixel>& img1, const array2d<rgb_pixel>& img2, shape_predictor& sp, anet_type& net) {// 检测人脸frontal_face_detector detector = get_frontal_face_detector();std::vector<dlib::rectangle> dets1 = detector(img1);std::vector<dlib::rectangle> dets2 = detector(img2);if (dets1.empty() || dets2.empty()) {throw std::runtime_error("No faces detected in one of the images.");}// 提取人脸特征full_object_detection shape1 = sp(img1, dets1[0]);full_object_detection shape2 = sp(img2, dets2[0]);// 计算人脸特征向量matrix<rgb_pixel> face_chip1;extract_image_chip(img1, get_face_chip_details(shape1, 150, 0.25), face_chip1);matrix<rgb_pixel> face_chip2;extract_image_chip(img2, get_face_chip_details(shape2, 150, 0.25), face_chip2);// 获取128维特征向量auto face_descriptor1 = net(face_chip1);auto face_descriptor2 = net(face_chip2);// 计算距离double distance = length(face_descriptor1 - face_descriptor2);return distance;
}int main(int argc, char** argv)
{QApplication app(argc, argv);// 加载模型shape_predictor sp;deserialize("shape_predictor_68_face_landmarks.dat") >> sp;anet_type net;deserialize("dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat") >> net;// 加载图像array2d<rgb_pixel> img1, img2;load_image(img1, "path/to/your/image1.jpg");load_image(img2, "path/to/your/image2.jpg");// 进行人脸比对try {double distance = compare_faces(img1, img2, sp, net);qDebug()<<QString::number(distance);QString result = (distance < 0.6) ? "Faces match!" : "Faces do not match!";qDebug()<<result;} catch (const std::exception& e) {qDebug()<<e.what();}return app.exec();
}

• 优化代码结构：检查代码，尝试减少不必要的函数和全局变量，以此减少段的数量。
• 使用更小的数据类型：如果可能，使用更小的数据类型，如int替换为short，long替换为short或int，以减少内存占用和段的数量。
• 减少链接器的内存占用：调整链接器的内存配置，例如在某些链接器中可以通过设置内存段的大小来减少段的数量。
• 使用更高级的编译器或链接器：升级到更高版本的编译器或链接器，新版本可能增加了对更多段的支持，或者提供了优化选项来减少段的数量。
• 配置编译器：有些编译器允许通过特定选项来调整段的生成策略，比如GNU编译器中的-ffunction-sections和-fdata-sections选项可以将函数和数据分别放入独立的段中。
• 分割代码：如果可能，将代码分割成多个小的源文件和库，以减少每个目标文件的段数量。
• 检查编译器和链接器文档：查看编译器和链接器的文档，看是否有特定的选项或配置可以帮助减少段的数量。
• 联系工具链提供商：如果上述方法都无法解决问题，可以考虑联系你正在使用的编译器或链接器的技术支持。
• 在实施以上任何一个解决方案之前，请确保了解这些更改可能对代码的其他方面产生的影响，并在必要时对代码进行适当的测试。