目录
- 前言
- 年龄和性别检测简介
- 入门：
- 人脸检测的 python 代码：
- 性别检测的 python 代码：
- 用于年龄检测的 python 代码：
前言
在本文中，我将使用 python 编程语言带您完成使用机器学习进行年龄和性别检测的任务。年龄和性别检测是计算机视觉的任务，因此我将使用python 中的 opencv 库。
在开始使用 python 进行年龄和性别检测的任务之前，我将首先带您了解这个概念的含义以及如何处理年龄和性别检测的问题。理解这个概念很重要，这样以后你就可以轻松地使用 python 和任何编程语言来执行年龄和性别检测的任务。
年龄和性别检测简介
然而，检测年龄和性别的任务是一个固有的难题，比许多其他计算机视觉任务更是如此。这种难度差距的主要原因在于训练这些类型的系统所需的数据。
虽然一般的对象检测任务通常可以访问数十万甚至数百万张图像进行训练，但带有年龄和/或性别标签的数据集要小得多，通常为数千个，最多为数万个。
原因是为了给这样的图像添加标签，我们需要访问图像中主体的个人信息。也就是说，我们需要他们的出生日期和性别，特别是出生日期是很少公开的信息。
也就是说，我们需要他们的出生日期和性别，特别是出生日期是很少公开的信息。因此，我们必须解决这个问题的性质，我们正在解决和调整网络架构和算法方法来处理这些限制。
入门：
现在让我们开始使用 python 编程语言进行年龄和性别检测任务。我将首先编写用于检测人脸的代码，因为如果没有人脸检测，我们将无法进一步完成年龄和性别预测的任务。
您可以从此处下载在年龄和性别检测任务中所需的必要 opencv 预训练模型。现在在你的 python 文件中导入 opencv 模块后，你可以开始使用下面的代码。
人脸检测的 python 代码：
def getfacebox(net, frame, conf_threshold=0.7):
frameopencvdnn = frame.copy()
frameheight = frameopencvdnn.shape[0]
framewidth = frameopencvdnn.shape[1]
blob = cv.dnn.blobfromimage(frameopencvdnn, 1.0, (300, 300), [104, 117, 123], true, false)
net.setinput(blob)
detections = net.forward()
bboxes = []
for i in range(detections.shape[2]):
confidence = detections[0, 0, i, 2]
if confidence > conf_threshold:
x1 = int(detections[0, 0, i, 3] * framewidth)
y1 = int(detections[0, 0, i, 4] * frameheight)
x2 = int(detections[0, 0, i, 5] * framewidth)
y2 = int(detections[0, 0, i, 6] * frameheight)
bboxes.append([x1, y1, x2, y2])
cv.rectangle(frameopencvdnn, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), int(round(frameheight/150)), 8)
return frameopencvdnn, bboxes
现在下一步是预测图像中人类的性别。在这里，我将性别网络加载到内存中，并将检测到的人脸通过网络传输，用于性别检测任务。
性别检测的 python 代码：
genderproto = "gender_deploy.prototxt"
gendermodel = "gender_net.caffemodel"
agenet = cv.dnn.readnet(agemodel, ageproto)
genderlist = ['male', 'female']
blob = cv.dnn.blobfromimage(face, 1, (227, 227), model_mean_values, swaprb=false)
gendernet.setinput(blob)
genderpreds = gendernet.forward()
gender = genderlist[genderpreds[0].argmax()]
print("gender output : {}".format(genderpreds))
print("gender : {}".format(gender))
现在下一个任务是预测图像中人类的年龄。这里我将加载老化网络并使用前向传递来获取输出。由于网络架构与性别网络相似，我们可以充分利用所有输出来获得任务的预期年龄组来检测年龄。
用于年龄检测的 python 代码：
ageproto = "age_deploy.prototxt"
agemodel = "age_net.caffemodel"
agenet = cv.dnn.readnet(agemodel, ageproto)
agelist = ['(0 - 2)', '(4 - 6)', '(8 - 12)', '(15 - 20)', '(25 - 32)', '(38 - 43)', '(48 - 53)', '(60 - 100)']
agenet.setinput(blob)
agepreds = agenet.forward()
age = agelist[agepreds[0].argmax()]
print("gender output : {}".format(agepreds))
print("gender : {}".format(age))
我们需要编写的最后一段代码是显示输出：
label = "{}, {}".format(gender, age)
cv.puttext(frameface, label, (bbox[0], bbox[1]-20), cv.font_hershey_simplex, 0.8, (255, 0, 0), 3, cv.line_aa)
cv.imshow("age gender demo", frameface)
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