在pycharm上用opencv库编写程序框出输入图片中的人脸，并测出性别与年龄

好的，我可以帮您解答这个问题。

首先，您需要安装 OpenCV 库和 haarcascade_frontalface_default.xml 文件。

以下是一段 Python 代码，可以实现您的需求：

import cv2

# 加载人脸检测器
face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')

# 加载图片
img = cv2.imread('input.jpg')

# 将图片转换成灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 检测人脸
faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)

# 遍历所有检测到的脸，并框出
for (x, y, w, h) in faces:
    cv2.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)

# 显示图片
cv2.imshow('img', img)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

运行这段代码后，您可以在框选出的人脸周围看到绿色的矩形框，表示检测到了人脸。

对于测量性别与年龄，这需要更加复杂的算法和模型，可以考虑使用一些已经训练好的模型来实现。

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在pycharm上用opencv库编写程序测出图片中人脸的性别与年龄

好的，让我来帮助您解决这个问题。您可以使用OpenCV库中的Haar级联分类器来检测人脸，并使用预训练的深度学习模型如Ageitgey的face_recognition库来识别人脸的性别和年龄。以下是一些实现的步骤：

1.安装OpenCV和face_recognition库：

pip install opencv-python
pip install face_recognition

2.导入所需的库

import cv2
import face_recognition

3.加载预训练的Haar级联分类器

face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')

4.读取图像文件并调整大小

image = cv2.imread('image.jpg')
image = cv2.resize(image, (0,0), fx=0.5, fy=0.5)

5.将图像转换为灰度

gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

6.检测图像中的所有人脸

faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)

7.识别人脸的性别和年龄

for (x,y,w,h) in faces:
    face_image = image[y:y+h, x:x+w]
    face_encoding = face_recognition.face_encodings(face_image)[0]
    results = face_recognition.face_gender(face_encoding)
    print("Gender:", results[0]) # "Male" or "Female"
    print("Age:", results[1]) # age in years

希望这可以帮助您实现检测图像中人脸的性别和年龄。如果您有更多的问题，可以随时问我。

在pycharm上用opencv库编写一个可以图片人物性别与年龄的程序

好的，您可以按照以下步骤在 PyCharm 中使用 OpenCV 库编写一个可以识别人物性别和年龄的程序：

1. 在 PyCharm 中安装 OpenCV 库。您可以使用以下命令：

`pip install opencv-python`

2. 导入 OpenCV 库及其他所需的库：

import cv2
import numpy as np
import argparse
import math

3. 加载测试图片并创建分类器：

# 加载测试图片
img = cv2.imread('test.jpg')

# 创建分类器
gender_model = cv2.dnn.readNetFromCaffe('gender.prototxt', 'gender.caffemodel')
age_model = cv2.dnn.readNetFromCaffe('age.prototxt', 'age.caffemodel')

其中，`gender.prototxt` 和 `gender.caffemodel` 是用于性别分类的神经网络模型文件，`age.prototxt` 和 `age.caffemodel` 是用于年龄分类的神经网络模型文件。您需要先下载这些文件，并将其放置在同一目录下。

4. 对图片进行预处理，并进行性别和年龄分类：

# 对图片进行预处理
blob = cv2.dnn.blobFromImage(img, 1, (227, 227), \
                             (78.4263377603, 87.7689143744, 114.895847746), \
                             swapRB=False)

# 进行性别分类
gender_model.setInput(blob)
gender_preds = gender_model.forward()
gender = ['Male', 'Female'][gender_preds[0].argmax()]

# 进行年龄分类
age_model.setInput(blob)
age_preds = age_model.forward()
age = int(math.floor(age_preds[0].dot(np.arange(0, 101).reshape(101, 1)).flatten()[0]))

5. 显示结果：

label = "{} {}".format(gender, age)
cv2.putText(img, label, (10, 30), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.7, (0, 0, 255), 2)

cv2.imshow("Output", img)
cv2.waitKey(0)

运行程序后，您应该能够在 PyCharm 窗口中看到加载的测试图片和程序预测的人物性别和年龄。希望这个程序能够帮到您！