请用tensorflow库写一个人脸年龄识别

好的，以下是使用 TensorFlow 实现的人脸年龄识别代码：

首先需要安装必要的库和模型文件：

!pip install tensorflow==2.5.0
!pip install opencv-python
!pip install keras-vggface
!pip install mtcnn

然后导入必要的库：

import cv2
import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import load_model
from keras_vggface.utils import preprocess_input
from mtcnn import MTCNN

接着加载已经训练好的模型文件：

model = load_model('age_detection_model.h5')

定义人脸检测函数：

def detect_face(img):
    detector = MTCNN()
    results = detector.detect_faces(img)
    if len(results) == 0:
        return None
    else:
        return results[0]['box']

定义年龄预测函数：

def predict_age(img, model):
    img = cv2.resize(img, (224, 224))
    img = np.expand_dims(img, axis=0)
    img = preprocess_input(img)
    age_pred = model.predict(img)[0][0]
    return int(age_pred)

最后读取图像并进行人脸检测和年龄预测：

img = cv2.imread('test.jpg')
face_coords = detect_face(img)
if face_coords is not None:
    x, y, w, h = face_coords
    face_img = img[y:y+h, x:x+w]
    age = predict_age(face_img, model)
    cv2.putText(img, f"Age: {age}", (x, y-10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 0, 255), 2)
else:
    print("No face detected!")
cv2.imshow("Result", img)
cv2.waitKey(0)

注意：以上代码仅供参考，实际运行时可能需要根据具体情况进行微调。同时，为了获得更好的预测结果，建议使用更大的数据集对模型进行训练，并进行调参。