Python人脸-性别识别代码

在Python中，使用人脸识别技术并结合性别识别通常涉及到深度学习库，如OpenCV、Dlib、Face_recognition和TensorFlow等。以下是一个简单的示例，展示如何使用dlib库进行人脸检测，并使用性别预测模型（例如基于机器学习的模型）来预测性别：

# 导入必要的库
import cv2
import dlib
from PIL import Image
import numpy as np

# 下载并加载预训练的人脸检测模型（Haar级联分类器）
face_cascade = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades + 'haarcascade_frontalface_default.xml')

# 下载并加载预训练的性别预测模型（假设是一个sklearn模型，例如使用Iris数据集中的特征和性别作为标签）
# 这里只是一个假设，实际可能需要使用更复杂的模型，如face_recognition中的卷积神经网络模型
gender_model = load_gender_model()  # 假设函数load_gender_model()已经定义好了模型加载

def detect_face_and_predict_gender(image_path):
    # 加载图像
    img = cv2.imread(image_path)

    # 转换为灰度图像以便于人脸检测
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # 检测人脸
    faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5)

    for (x, y, w, h) in faces:
        # 提取人脸区域
        face_roi = img[y:y+h, x:x+w]

        # 将图像转换为PIL格式，因为dlib需要这种格式
        pil_image = Image.fromarray(face_roi)
        # 将PIL图像调整为模型所需的尺寸
        resized_image = pil_image.resize((48, 48))  # 假设你的模型需要48x48像素的输入

        # 将numpy数组转换回图像
        face_array = np.array(resized_image)

        # 预测性别
        gender_pred = gender_model.predict([face_array])

        # 在原始图像上标注性别预测结果
        cv2.putText(img, f"Gender: {gender_pred}", (x, y - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.9, (0, 255, 0), 2)

    # 显示结果
    cv2.imshow("Gender Detection", img)
    cv2.waitKey(0)

# 使用方法
detect_face_and_predict_gender('path_to_your_image.jpg')

请注意，这个示例是简化版本，实际应用中你可能需要更复杂的数据预处理和模型优化。此外，对于精确的性别识别，面部关键点的位置和角度对结果有很大影响，因此人脸对齐预处理也是必要的。