deploy_gender.prototxt', 'gender_net.caffemodel
时间: 2023-10-24 21:09:36 浏览: 74
`deploy_gender.prototxt` 和 `gender_net.caffemodel` 是 Caffe 深度学习框架的模型文件,用于实现性别分类任务。 `deploy_gender.prototxt` 是网络结构描述文件,`gender_net.caffemodel` 是该网络的预训练模型参数文件。这两个文件通常一起使用,用于部署一个已经训练好的深度学习模型,以便进行实际的性别分类任务。
相关问题
python人脸性别年龄识别代码
以下是使用Python编写的基于OpenCV和dlib库的人脸性别年龄识别代码:
```python
import cv2
import dlib
# 加载人脸检测模型和性别年龄识别模型
detector = dlib.get_frontal_face_detector()
predictor = dlib.shape_predictor("shape_predictor_68_face_landmarks.dat")
age_net = cv2.dnn.readNetFromCaffe("deploy_age.prototxt", "age_net.caffemodel")
gender_net = cv2.dnn.readNetFromCaffe("deploy_gender.prototxt", "gender_net.caffemodel")
# 加载输入图片
img = cv2.imread("test.jpg")
# 人脸检测
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
faces = detector(gray, 0)
# 遍历每一个检测到的人脸
for face in faces:
# 获取人脸区域
x1, y1, x2, y2 = face.left(), face.top(), face.right(), face.bottom()
# 获取人脸关键点
shape = predictor(gray, face)
# 提取人脸特征
face_roi = img[y1:y2, x1:x2]
blob = cv2.dnn.blobFromImage(face_roi, scalefactor=1.0, size=(227, 227),
mean=(78.4263377603, 87.7689143744, 114.895847746),
swapRB=False, crop=False)
# 进行性别识别
gender_net.setInput(blob)
gender_preds = gender_net.forward()
gender = "Male" if gender_preds[0][0] > gender_preds[0][1] else "Female"
# 进行年龄识别
age_net.setInput(blob)
age_preds = age_net.forward()
age = int(age_preds[0][0] * 100)
# 在图片上绘制性别和年龄信息
cv2.putText(img, "{}, {}".format(gender, age), (x1, y1-10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.8, (0, 255, 0), 2)
cv2.rectangle(img, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), 2)
# 显示结果图片
cv2.imshow("image", img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
其中,`deploy_age.prototxt`和`age_net.caffemodel`是年龄识别模型的配置文件和权重文件,`deploy_gender.prototxt`和`gender_net.caffemodel`是性别识别模型的配置文件和权重文件。需要自行下载和配置。此外,还需要下载`shape_predictor_68_face_landmarks.dat`文件,该文件用于人脸关键点检测。
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:
```python
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)。
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