opencv 性别和年龄的数据集

在进行性别和年龄识别的项目中，需要使用合适的数据集进行训练和测试。以下是一些常用的数据集：

1. Adience：这是一个公开的人脸图像数据集，包含了来自不同年龄、性别、种族和姿势的人脸图像，用于性别和年龄识别等任务。

2. IMDB-WIKI：这是一个包含了来自互联网电影数据库（IMDB）和维基百科的人脸图像数据集，用于年龄和性别识别等任务。

3. FG-NET：这是一个面向年龄识别的数据集，包含了 1002 张人脸图像，每张图像都带有年龄标签。

4. MORPH II：这是一个面向年龄和性别识别的数据集，包含了来自不同种族、年龄范围和性别的人脸图像。

5. LFW：这是一个公开的人脸图像数据集，包含了来自互联网的人脸图像，用于人脸识别和人脸属性识别等任务。

这些数据集都是公开的，可以从网上下载使用。当然，也可以根据实际需求自己收集和整理数据集。

相关问题

opencv性别和年龄识别的项目

OpenCV 是一个流行的计算机视觉库，可以用来实现性别和年龄的识别。其中，性别识别可以通过人脸图像中的特征点进行判断，而年龄识别则可以通过人脸图像中的纹理和皱纹等特征进行判断。

具体实现的步骤如下：

1. 首先，使用 OpenCV 中的人脸检测算法，如 Haar 级联分类器或者基于深度学习的人脸检测算法，来检测图像中的人脸。

2. 对于每个检测到的人脸，使用 OpenCV 中的人脸关键点检测算法，如 Dlib 或者 OpenCV 自带的人脸关键点检测算法，来获取人脸图像中的关键点坐标。

3. 通过关键点坐标计算人脸的一些特征，如距离、角度等，来判断人脸的性别。这个过程可以使用一些机器学习算法，如 SVM、KNN 或者神经网络等来实现。

4. 对于年龄识别，可以使用一些深度学习模型，如 VGG、ResNet 或者 MobileNet 等，来对人脸图像进行分类。训练数据可以使用一些公开的数据集，如 Adience、IMDB-WIKI 等。

需要注意的是，性别和年龄的识别精度受到许多因素的影响，如光照、姿势、遮挡等。因此，在实际应用中，需要对算法进行优化和改进，以提高精度和稳定性。

python opencv识别年龄性别代码

以下是使用OpenCV的Python代码，可以识别图像中的性别和年龄：

import cv2
import math

# 加载性别和年龄分类器
gender_net = cv2.dnn.readNetFromCaffe('deploy_gender.prototxt', 'gender_net.caffemodel')
age_net = cv2.dnn.readNetFromCaffe('deploy_age.prototxt', 'age_net.caffemodel')

# 加载图像
img = cv2.imread('image.jpg')
(h, w) = img.shape[:2]

# 构建一个blob对象，将图像大小调整为 227x227，并对图像进行均值减法
blob = cv2.dnn.blobFromImage(cv2.resize(img, (227, 227)), 1.0, (227, 227), (78.4263377603, 87.7689143744, 114.895847746), swapRB=False)

# 将blob对象输入到性别和年龄分类器中，进行前向传递
gender_net.setInput(blob)
gender_preds = gender_net.forward()
age_net.setInput(blob)
age_preds = age_net.forward()

# 解析性别分类器的输出
gender = 'Male' if gender_preds[0].argmax() == 0 else 'Female'

# 解析年龄分类器的输出
age = age_preds[0][0] * 100
age = round(age, 0)
age = int(math.floor(age))

# 在图像上绘制性别和年龄
cv2.putText(img, "Gender: {}".format(gender), (10, h - 50), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.7, (0, 0, 255), 2)
cv2.putText(img, "Age: {}".format(age), (10, h - 20), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.7, (0, 0, 255), 2)

# 显示输出图像
cv2.imshow("Output", img)
cv2.waitKey(0)

上述代码中，我们首先加载了性别和年龄分类器的权重文件，然后读入图像并调整其大小，并将其输入到分类器中进行前向传递。最后，我们解析分类器的输出，将性别和年龄绘制在图像上，并显示输出图像。

请注意，上述代码中使用的性别和年龄分类器是已经训练好的模型，可以从OpenCV官方网站下载。如果您希望训练自己的模型，则需要准备一个带有标签的数据集，并使用深度学习框架（如TensorFlow或PyTorch）训练模型。