现在有一组数据： 1224 (_sex male) (_age child) (_race white) (_face serious) (_prop '()) 1225 (_sex male) (_age child) (_race white) (_face smiling) (_prop '()) 1226 (_sex male) (_age child) (_race white) (_face smiling) (_prop '()) 1227 (_sex male) (_age child) (_race white) (_face serious) (_prop '()) 1228 (_missing descriptor) 1229 (_sex male) (_age adult) (_race white) (_face serious) (_prop '()) 1230 (_sex male) (_age child) (_race white) (_face serious) (_prop '()) 1231 (_sex male) (_age child) (_race white) (_face serious) (_prop '()) 1232 (_missing descriptor) 1233 (_sex male) (_age child) (_race white) (_face serious) (_prop '()) 1234 (_sex male) (_age child) (_race white) (_face serious) (_prop '()) 1235 (_sex male) (_age child) (_race white) (_face serious) (_prop '()) 1236 (_sex male) (_age child) (_race white) (_face serious) (_prop '()) 1237 (_sex male) (_age child) (_race white) (_face serious) (_prop '()) 1238 (_sex male) (_age child) (_race white) (_face serious) (_prop '()) 1239 (_sex male) (_age child) (_race white) (_face serious) (_prop '()) 1240 (_sex male) (_age child) (_race white) (_face serious) (_prop '()) 1241 (_sex male) (_age child) (_race white) (_face serious) (_prop '()) 1242 (_sex male) (_age child) (_race white) (_face serious) (_prop '()) 1243 (_sex male) (_age child) (_race white) (_face serious) (_prop '()) 1244 (_sex male) (_age child) (_race white) (_face serious) (_prop '()) 1245 (_sex male) (_age child) (_race white) (_face serious) (_prop '()) 1246 (_sex male) (_age child) (_race white) (_face serious) (_prop '()) 1247 (_sex male) (_age child) (_race white) (_face serious) (_prop '()) 1248 (_sex male) (_age child) (_race white) (_face serious) (_prop '()) 1249 (_sex male) (_age child) (_race white) (_face funny) (_prop '()) 1250 (_sex male) (_age child) (_race white) (_face serious) (_prop '()) 1251 (_sex male) (_age child) (_race white) (_face serious) (_prop '()) 1252 (_sex female) (_age child) (_race white) (_face smiling) (_prop '())，根据sex，分为male一组和female一组

可以使用MATLAB中的逻辑索引来实现将数据根据'sex'分为'male'一组和'female'一组。具体步骤如下：

% 读取数据
data = readtable('filename.txt', 'Delimiter', {' ', '(', ')'}, 'ReadVariableNames', false);

% 根据'sex'分为'male'一组和'female'一组
is_male = strcmp(data.Var2, 'male'); % 判断是否为'male'
male_data = data(is_male, :); % 将'male'数据筛选出来
female_data = data(~is_male, :); % 将'female'数据筛选出来

上述代码中，首先使用之前提到的方法读取数据。然后，使用逻辑索引`strcmp(data.Var2, 'male')`来判断每个数据是否为'male'。将结果保存到`is_male`中。最后，使用逻辑索引`is_male`和`~is_male`来将数据分为'male'一组和'female'一组，分别保存到`male_data`和`female_data`中。

相关问题

文件中有数据：1223 (_sex male) (_age child) (_race white) (_face smiling) (_prop '())，用readtable函数读取的话，如何去掉括号，防止读取到括号，只读取到英文。

可以使用readtable函数的'Delimiter'参数来指定分隔符，并使用'readtable'函数的'ReadVariableNames'参数来指定是否读取变量名。因此，可以尝试使用以下代码读取数据：

opts = detectImportOptions('filename.txt');
opts.Delimiter = {' ', '(', ')'};
opts.ReadVariableNames = false;
data = readtable('filename.txt', opts);

这段代码会将空格、左括号和右括号都当作分隔符处理，从而避免读取到括号。'ReadVariableNames'参数设置为false，表示不读取变量名，只读取数据。读取后的数据将会是一个表格，每个数据都以一个单独的单元格存储，不包含括号。

cv::CAP_PROP_

`cv::CAP_PROP_`是OpenCV库中一系列预定义的常量，它们代表了视频捕获（Video Capture）操作的各种属性（Properties）。这些常量前缀`CAP_PROP_`，通常用于设置或获取特定摄像设备的参数，比如帧率（`CAP_PROP_FPS`）、分辨率（`CAP_PROP_FRAME_WIDTH` 和 `CAP_PROP_FRAME_HEIGHT`）、白平衡（`CAP_PROP_BRIGHTNESS`, `CAP_PROP_CONTRAST`, etc.）等。

当你使用`VideoCapture`对象时，可以使用这些常量作为参数传递给`set()`方法来调整设备参数，或者使用`get()`方法来查询当前的设备设置值。例如：

cv::VideoCapture cap(0);
if (!cap.isOpened()) {
    // 处理设备打开失败...
}
double fps = cap.get(cv::CAP_PROP_FPS); // 获取当前帧率
cap.set(cv::CAP_PROP_FRAME_WIDTH, 640); // 设置宽度为640像素