用python完成一份对jpg文件中人物实现年龄预测的代码

由于年龄预测需要大量的数据和算法支持，所以本代码只提供一个基本的思路，具体实现需要使用相关的库和算法。

1. 导入所需的库和模块

import cv2
import numpy as np
import dlib

2. 加载人脸检测器和预训练的年龄预测模型

detector = dlib.get_frontal_face_detector()
predictor = dlib.shape_predictor("shape_predictor_68_face_landmarks.dat")
age_model = cv2.dnn.readNetFromCaffe("age_deploy.prototxt", "age_net.caffemodel")

3. 定义函数来检测人脸并提取面部特征

def get_face_features(img):
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    rects = detector(gray, 1)
    if len(rects) == 0:
        return None, None
    shape = predictor(gray, rects[0])
    face = np.zeros((68, 2), dtype=np.int)
    for i in range(0, 68):
        face[i] = (shape.part(i).x, shape.part(i).y)
    return gray, face

4. 定义函数来预测人物年龄

def predict_age(img):
    gray, face = get_face_features(img)
    if gray is None or face is None:
        return None
    # 确定面部区域
    (x, y, w, h) = cv2.boundingRect(face)
    # 处理面部图像
    face_img = gray[y:y+h, x:x+w].copy()
    face_img = cv2.resize(face_img, (224, 224))
    face_img = cv2.cvtColor(face_img, cv2.COLOR_GRAY2RGB)
    face_img = np.transpose(face_img, (2, 0, 1))
    # 进行年龄预测
    age_model.setInput(cv2.dnn.blobFromImage(face_img))
    age_preds = age_model.forward()
    age = int(age_preds[0].dot(np.arange(0, 101).reshape(101, 1)).flatten()[0])
    return age

5. 加载测试图像并进行预测

img = cv2.imread("test.jpg")
age = predict_age(img)
print("Predicted age:", age)

注意：以上代码仅提供一个基本的思路，具体实现需要使用相关的库和算法，如dlib、OpenCV、Caffe等。