利用python如何在图片中性别人物的识别 - 行业资讯 - 肥雀云

　　介绍

利用python如何在图片中性别人物的识别?相信很多没有经验的人对此束手无策,为此本文总结了问题出现的原因和解决方法,通过这篇文章希望你能解决这个问题。

使用keras实现性别识别,模型数据使用的是oarriaga/face_classification的模型

<强>实现效果

<强>准备工作

在开始之前先要安装keras和tensorflow

安装keras使用命令:<代码> pip3安装keras

安装tensorflow使用命令:<代码> pip3安装tensorflow

<强>编码部分

们使用OpenCV先识别到人的脸,然后在通过keras识别性别,具体代码如下

#=utf - 8编码　　#性别识别　　　　进口cv2 　　从keras。模型导入load_model 　　进口numpy np 　　进口ChineseText 　　　　img=cv2.imread (“img/gather.png") 　　face_classifier=cv2.CascadeClassifier ( 　　“C: \ Python36 \ Lib \网站\ opencv-master \ \ haarcascades \ haarcascade_frontalface_default.xml"数据; 　　) 　　灰色=cv2。cv2.COLOR_BGR2GRAY cvtColor (img) 　　面临=face_classifier.detectMultiScale ( 　　灰色,scaleFactor=1.2, minNeighbors=3, minSize=(140、140)) 　　　　gender_classifier=load_model ( 　　“分类器/gender_models/simple_CNN.81-0.96.hdf5") 　　gender_labels={0: & # 39;女& # 39;,1:& # 39;男& # 39;} 　　颜色=(255、255、255) 　　　　(x, y, w h)在面临: 　　幼圆img [(y - 60): (y + h + 60), (x - 30): (x + w + 30)] 　　幼圆cv2。48)调整(脸,(48) 　　面对=np。expand_dims(脸,0) 　　幼圆脸/255.0 　　gender_label_arg=np.argmax (gender_classifier.predict(脸)) 　　性别=gender_labels [gender_label_arg] 　　cv2。矩形(img (x, y), (x + h, y + w),颜色,2) 　　img=ChineseText。cv2ImgAddText (img、性别、x + h, y,颜色,30) 　　　　cv2.imshow (“Image" img) 　　cv2.waitKey (0) 　　cv2.destroyAllWindows ()

看完上述内容,你们掌握利用python如何在图片中性别人物的识别的方法了吗?如果还想学到更多技能或想了解更多相关内容,欢迎关注行业资讯频道,感谢各位的阅读!