本文主要介紹了用OpenCV進行年齡和性別檢測的實現示例，分享給大家，具體如下：
在本文中，我將帶您完成用 Python 進行機器學習的年齡和性別檢測的任務。年齡和性別檢測屬于計算機視覺的范疇，因此我將在Python中使用OpenCV庫。
在開始使用Python進行年齡和性別檢測任務之前，我將首先帶您了解該概念的含義以及如何處理年齡和性別檢測問題。理解這個概念很重要，以便將來您不僅可以使用python，還可以使用任何編程語言輕松地執行年齡和性別檢測任務。
年齡和性別檢測簡介
檢測年齡和性別的任務是一個固有的難題，比許多其他計算機視覺任務更為困難。造成這種困難的主要原因在于訓練這些類型的系統所需的數據。
盡管一般的對象檢測任務通常可以訪問成千上萬甚至數百萬張圖像進行訓練，但是帶有年齡或性別標簽的數據集卻要小得多，通常只有幾千個，或者最好是幾萬個。
原因是要為此類圖像添加標簽，我們需要訪問圖像中主題的個人信息。即，我們將需要他們的出生日期和性別，尤其出生日期是很難獲取的信息。
因此必須解決這個問題的本質，我們正在用適應網絡體系結構和算法方法來解決這些局限性。
用Python進行年齡和性別檢測
按年齡和性別分類的領域已經研究了數十年。多年來，已經采取了各種方法來解決該問題，并且取得了不同程度的成功。現在，我們開始使用 Python 來檢測年齡和性別。
我將把性別檢測問題作為分類問題，將年齡檢測問題作為回歸問題。但是，使用回歸準確估計年齡是困難的。甚至人類也無法通過注視一個人來準確預測年齡。但是，我們確實知道他們是30多歲還是40多歲。這也是我要使用Python進行的操作。
現在，讓我們開始使用 Python 語言進行年齡和性別檢測任務。首先，我將開始編寫用于檢測面部的代碼，因為如果沒有面部檢測，我們將無法繼續進行年齡和性別預測任務。
您可以從此處下載在年齡和性別檢測任務中所需的必要的OpenCV預訓練模型。現在，在您的python文件中導入OpenCV模塊后，即可開始使用以下代碼。
用于人臉檢測的Python代碼：
def getFaceBox(net, frame, conf_threshold=0.7):
frameOpencvDnn = frame.copy()
frameHeight = frameOpencvDnn.shape[0]
frameWidth = frameOpencvDnn.shape[1]
blob = cv.dnn.blobFromImage(frameOpencvDnn, 1.0, (300, 300), [104, 117, 123], True, False)
net.setInput(blob)
detections = net.forward()
bboxes = []
for i in range(detections.shape[2]):
confidence = detections[0, 0, i, 2]
if confidence > conf_threshold:
x1 = int(detections[0, 0, i, 3] * frameWidth)
y1 = int(detections[0, 0, i, 4] * frameHeight)
x2 = int(detections[0, 0, i, 5] * frameWidth)
y2 = int(detections[0, 0, i, 6] * frameHeight)
bboxes.append([x1, y1, x2, y2])
cv.rectangle(frameOpencvDnn, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), int(round(frameHeight/150)), 8)
return frameOpencvDnn, bboxes
現在，下一步是預測圖像中人的性別。在這里，我將把性別網絡加載到內存中，并通過網絡將檢測到的面部發送給性別檢測任務。
性別檢測的Python代碼：
genderProto = "gender_deploy.prototxt"
genderModel = "gender_net.caffemodel"
ageNet = cv.dnn.readNet(ageModel, ageProto)
genderList = ['Male', 'Female']
blob = cv.dnn.blobFromImage(face, 1, (227, 227), MODEL_MEAN_VALUES, swapRB=False)
genderNet.setInput(blob)
genderPreds = genderNet.forward()
gender = genderList[genderPreds[0].argmax()]
print("Gender Output : {}".format(genderPreds))
print("Gender : {}".format(gender))
現在的下一個任務是預測圖像中人的年齡。在這里，我將使用前向傳遞來獲取輸出。由于網絡架構類似于性別網絡，因此我們可以充分利用所有輸出，以獲取預期的年齡組，來完成任務以檢測年齡。
用于年齡檢測的Python代碼：
ageProto = "age_deploy.prototxt"
ageModel = "age_net.caffemodel"
ageNet = cv.dnn.readNet(ageModel, ageProto)
ageList = ['(0 - 2)', '(4 - 6)', '(8 - 12)', '(15 - 20)', '(25 - 32)', '(38 - 43)', '(48 - 53)', '(60 - 100)']
ageNet.setInput(blob)
agePreds = ageNet.forward()
age = ageList[agePreds[0].argmax()]
print("Gender Output : {}".format(agePreds))
print("Gender : {}".format(age))
我們需要編寫的最后代碼是顯示輸出：
label = "{}, {}".format(gender, age)
cv.putText(frameFace, label, (bbox[0], bbox[1]-20), cv.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.8, (255, 0, 0), 3, cv.LINE_AA)
cv.imshow("Age Gender Demo", frameFace)
因此，從輸出中可以看到，我們能夠高度準確地預測性別和年齡。
到此這篇關于用OpenCV進行年齡和性別檢測的實現示例的文章就介紹到這了,更多相關OpenCV 年齡和性別檢測內容請搜索腳本之家以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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