opencv_face_detector.caffe 下载地址

你可以在以下网址下载 `opencv_face_detector.caffe` 模型文件：

- https://github.com/opencv/opencv/blob/master/samples/dnn/face_detector/deploy.prototxt
- https://github.com/opencv/opencv_3rdparty/raw/dnn_samples_face_detector_20170830/res10_300x300_ssd_iter_140000.caffemodel

相关问题

未解析的引用 'face_detector'

这个错误通常是因为没有正确加载人脸检测器模型。请确保您已经正确加载了人脸检测器模型，并将其命名为"face_detector"。您可以按照以下步骤来加载模型：

1. 下载人脸检测器模型文件

我们可以使用基于深度学习的人脸检测器模型，该模型可以在OpenCV中使用。您可以从以下链接下载该模型文件：

https://github.com/opencv/opencv/blob/master/samples/dnn/face_detector/deploy.prototxt

https://github.com/opencv/opencv_3rdparty/blob/dnn_samples_face_detector_20170830/res10_300x300_ssd_iter_140000.caffemodel

请将这两个文件下载到您的本地文件夹中。

2. 加载人脸检测器模型

在代码中，我们使用OpenCV的dnn模块来加载人脸检测器模型。请确保您已经正确安装了OpenCV，并按照以下方式加载模型：

face_detector = cv2.dnn.readNetFromCaffe("deploy.prototxt", "res10_300x300_ssd_iter_140000.caffemodel")

其中，"deploy.prototxt"和"res10_300x300_ssd_iter_140000.caffemodel"是人脸检测器的配置文件和模型文件。请将这两个文件和您的Python脚本放在同一个文件夹中。

如果您已经正确加载了模型并将其命名为"face_detector"，但仍然遇到了未解析的引用错误，请检查您的代码是否存在语法错误，并确保正确导入OpenCV库。

opencv人脸性别年龄识别代码

以下是使用OpenCV进行人脸性别年龄识别的Python代码示例：

import cv2

# 加载人脸检测器和性别、年龄分类器
face_detector = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
gender_classifier = cv2.dnn.readNetFromCaffe('deploy_gender.prototxt', 'gender_net.caffemodel')
age_classifier = cv2.dnn.readNetFromCaffe('deploy_age.prototxt', 'age_net.caffemodel')

# 加载输入图像并进行预处理
image = cv2.imread('test.jpg')
(h, w) = image.shape[:2]
blob = cv2.dnn.blobFromImage(cv2.resize(image, (300, 300)), 1.0, (300, 300), (104.0, 177.0, 123.0))

# 检测人脸并进行性别、年龄识别
face_rects = face_detector.detectMultiScale(image, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5, minSize=(30, 30))
for (x, y, w, h) in face_rects:
    # 提取人脸ROI并进行预处理
    face_roi = image[y:y+h, x:x+w]
    face_blob = cv2.dnn.blobFromImage(cv2.resize(face_roi, (227, 227)), 1.0, (227, 227), (78.4263377603, 87.7689143744, 114.895847746))

    # 进行性别识别
    gender_classifier.setInput(face_blob)
    gender_preds = gender_classifier.forward()
    gender = 'Male' if gender_preds[0][0] > gender_preds[0][1] else 'Female'

    # 进行年龄识别
    age_classifier.setInput(face_blob)
    age_preds = age_classifier.forward()
    age = int(age_preds[0][0] * 100)

    # 在图像上绘制人脸框和性别、年龄信息
    cv2.rectangle(image, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)
    text = '{}: {}'.format(gender, age)
    cv2.putText(image, text, (x, y - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.7, (0, 0, 255), 2)

# 显示结果图像
cv2.imshow('Output', image)
cv2.waitKey(0)

需要注意的是，这段代码使用了OpenCV的dnn模块进行深度学习推理，因此需要安装OpenCV的contrib模块。此外，还需要下载并加载性别、年龄分类器的模型文件（deploy_gender.prototxt、gender_net.caffemodel、deploy_age.prototxt、age_net.caffemodel）。