行人属性识别只识别一张图片代码

以下是使用Python和TensorFlow实现的一个简单的行人属性识别代码，可以识别一张图片：

import tensorflow as tf
import numpy as np
import cv2

# 加载模型
model = tf.keras.models.load_model('path/to/model')

# 加载标签
with open('path/to/label.txt', 'r') as f:
    labels = f.read().splitlines()

# 加载图片
image = cv2.imread('path/to/image.jpg')
image = cv2.resize(image, (224, 224)) # 调整图像大小
image = np.expand_dims(image, axis=0) # 扩展维度以匹配模型输入

# 预测
prediction = model.predict(image)
prediction = np.argmax(prediction, axis=1)

# 输出结果
print(labels[prediction[0]])

其中，需要将`path/to/model`替换为训练好的模型的路径，`path/to/label.txt`替换为标签文件的路径，`path/to/image.jpg`替换为待识别的图片路径。在标签文件中，每行表示一个属性标签。

这只是一个简单的示例代码，实际的行人属性识别可能需要更复杂的模型和更多的训练数据。