行人属性识别得到图片标签的代码

以下是使用Python和OpenCV库进行行人属性识别并获取图片标签的示例代码：

import cv2
import urllib.request
import numpy as np

# 加载行人属性识别模型
model = cv2.dnn.readNetFromTensorflow("path/to/frozen_inference_graph.pb", "path/to/graph.pbtxt")

# 加载标签列表
with open("path/to/labels.txt", "r") as f:
    labels = [line.strip() for line in f.readlines()]

# 从URL加载图片
url = "http://example.com/image.jpg"
req = urllib.request.urlopen(url)
arr = np.asarray(bytearray(req.read()), dtype=np.uint8)
img = cv2.imdecode(arr, -1)

# 对图片进行预处理
blob = cv2.dnn.blobFromImage(img, 1.0, (300, 300), [104, 117, 123], False, False)

# 运行模型进行推理
model.setInput(blob)
output = model.forward()

# 解析输出结果并获取图片标签
for detection in output[0, 0, :, :]:
    confidence = detection[2]
    if confidence > 0.5:
        label = labels[int(detection[1])]
        print(label)

这个代码示例假设你已经有了一个行人属性识别模型和一个标签列表，并且可以从URL加载图片。你需要将代码中的“path/to/frozen_inference_graph.pb”、“path/to/graph.pbtxt”和“path/to/labels.txt”替换为你自己的模型和标签文件路径。