python opencv 人脸识别性别年龄代码

时间: 2023-10-18 18:29:28 浏览: 39
以下是一个基于Python和OpenCV的人脸识别代码,可以实现对人脸的性别和年龄识别: ```python import cv2 import math # 加载Haar特征分类器 face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml') # 初始化人脸性别和年龄识别模型 gender_net = cv2.dnn.readNetFromCaffe('deploy_gender.prototxt', 'gender_net.caffemodel') age_net = cv2.dnn.readNetFromCaffe('deploy_age.prototxt', 'age_net.caffemodel') # 定义性别和年龄标签 gender_list = ['Male', 'Female'] age_list = ['(0-2)', '(4-6)', '(8-12)', '(15-20)', '(25-32)', '(38-43)', '(48-53)', '(60-100)'] # 初始化摄像头 cap = cv2.VideoCapture(0) while True: # 读取摄像头捕获的帧 ret, frame = cap.read() # 转换成灰度图像 gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 检测人脸 faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5) # 绘制人脸矩形框,并进行性别和年龄识别 for (x, y, w, h) in faces: # 绘制人脸矩形框 cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (255, 0, 0), 2) # 根据人脸大小调整图像大小 face = cv2.resize(gray[y:y + h, x:x + w], (227, 227)) # 进行性别识别 gender_blob = cv2.dnn.blobFromImage(face, 1.0, (227, 227), (78.4263377603, 87.7689143744, 114.895847746), swapRB=False) gender_net.setInput(gender_blob) gender_preds = gender_net.forward() gender = gender_list[gender_preds[0].argmax()] # 进行年龄识别 age_blob = cv2.dnn.blobFromImage(face, 1.0, (227, 227), (78.4263377603, 87.7689143744, 114.895847746), swapRB=False) age_net.setInput(age_blob) age_preds = age_net.forward() age = age_list[age_preds[0].argmax()] # 在人脸矩形框下方绘制性别和年龄信息 cv2.putText(frame, "Gender: " + gender, (x, y + h + 20), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (255, 255, 255), 1) cv2.putText(frame, "Age: " + age, (x, y + h + 40), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (255, 255, 255), 1) # 显示帧 cv2.imshow('frame', frame) # 按'q'键退出 if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break # 释放摄像头并关闭所有窗口 cap.release() cv2.destroyAllWindows() ``` 其中,`deploy_gender.prototxt`和`gender_net.caffemodel`是用于性别识别的深度学习模型文件;`deploy_age.prototxt`和`age_net.caffemodel`是用于年龄识别的深度学习模型文件。在代码中,我们使用`cv2.dnn.readNetFromCaffe()`函数读取模型文件,并使用`cv2.dnn.blobFromImage()`函数将人脸图像转换成网络所需的格式。最后,根据网络输出的预测结果,确定性别和年龄标签,并在图像上显示出来。

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