成都网站建设设计

将想法与焦点和您一起共享

利用python如何在图片中性别人物的识别-创新互联

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。

创新互联建站凭借在网站建设、网站推广领域领先的技术能力和多年的行业经验,为客户提供超值的营销型网站建设服务,我们始终认为:好的营销型网站就是好的业务员。我们已成功为企业单位、个人等客户提供了做网站、网站建设服务,以良好的商业信誉,完善的服务及深厚的技术力量处于同行领先地位。

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

实现效果

利用python 如何在图片中性别人物的识别

准备工作

在开始之前先要安装keras和tensorflow

安装keras使用命令:pip3 install keras

安装tensorflow使用命令:pip3 install tensorflow

编码部分

们使用OpenCV先识别到人脸,然后在通过keras识别性别,具体代码如下

#coding=utf-8
#性别识别

import cv2
from keras.models import load_model
import numpy as np
import ChineseText

img = cv2.imread("img/gather.png")
face_classifier = cv2.CascadeClassifier(
  "C:\Python36\Lib\site-packages\opencv-master\data\haarcascades\haarcascade_frontalface_default.xml"
)
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
faces = face_classifier.detectMultiScale(
  gray, scaleFactor=1.2, minNeighbors=3, minSize=(140, 140))

gender_classifier = load_model(
  "classifier/gender_models/simple_CNN.81-0.96.hdf5")
gender_labels = {0: '女', 1: '男'}
color = (255, 255, 255)

for (x, y, w, h) in faces:
  face = img[(y - 60):(y + h + 60), (x - 30):(x + w + 30)]
  face = cv2.resize(face, (48, 48))
  face = np.expand_dims(face, 0)
  face = face / 255.0
  gender_label_arg = np.argmax(gender_classifier.predict(face))
  gender = gender_labels[gender_label_arg]
  cv2.rectangle(img, (x, y), (x + h, y + w), color, 2)
  img = ChineseText.cv2ImgAddText(img, gender, x + h, y, color, 30)

cv2.imshow("Image", img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

当前标题:利用python如何在图片中性别人物的识别-创新互联
地址分享:http://chengdu.cdxwcx.cn/article/goocd.html