python写一个人脸年龄识别

要实现人脸年龄识别，需要使用深度学习框架和人脸检测算法。以下是一个使用OpenCV和Keras实现的简单示例：

1. 安装必要的库：

pip install opencv-python
pip install keras

2. 下载训练好的模型：

下载地址：https://drive.google.com/file/d/1YCf0JgX6RgqyMh5nCzXmHsOy0YjL9t3R/view

3. 编写代码：

import cv2
import numpy as np
from keras.models import load_model

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

# 加载人脸年龄识别模型
model = load_model('age_model.h5')

# 定义年龄分段
age_buckets = ["(0-2)", "(4-6)", "(8-12)", "(15-20)", "(25-32)", "(38-43)", "(48-53)", "(60-100)"]

# 打开摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)

while True:
    # 读取图像
    ret, frame = cap.read()

    # 转换为灰度图像
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # 检测人脸
    faces = face_detector.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5, minSize=(30, 30))

    # 遍历每张脸
    for (x, y, w, h) in faces:
        # 提取人脸图像
        face = frame[y:y+h, x:x+w]
        # 调整图像大小
        face = cv2.resize(face, (224, 224))
        # 转换为模型输入格式
        face = np.expand_dims(face, axis=0)
        face = face / 255.0

        # 预测年龄
        age_pred = model.predict(face)[0]
        # 计算年龄
        age = age_buckets[np.argmax(age_pred)]

        # 在图像中绘制年龄标签
        cv2.putText(frame, "Age: " + age, (x, y-10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.8, (0, 255, 0), 2)

        # 在图像中绘制人脸框
        cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)

    # 显示图像
    cv2.imshow('frame', frame)

    # 按q键退出
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

# 释放资源
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

在运行代码之前，需要将下载的模型和人脸检测器文件放在同一目录下，并将其名称与代码中相应部分对应。运行代码后，摄像头将启动，并在每张检测到的人脸上显示其预测的年龄。