python 實(shí)現(xiàn)性別識(shí)別

更新時(shí)間：2020年11月21日 10:37:24 作者：archersmind

這篇文章主要介紹了python 實(shí)現(xiàn)性別識(shí)別的示例，幫助大家更好的理解和使用python，感興趣的朋友可以了解下

使用keras實(shí)現(xiàn)性別識(shí)別，模型數(shù)據(jù)使用的是oarriaga/face_classification的模型

實(shí)現(xiàn)效果

準(zhǔn)備工作

在開(kāi)始之前先要安裝keras和tensorflow

安裝keras使用命令：pip3 install keras

安裝tensorflow使用命令：pip3 install tensorflow

編碼部分

們使用OpenCV先識(shí)別到人臉，然后在通過(guò)keras識(shí)別性別，具體代碼如下

#coding=utf-8
#性別識(shí)別

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()

以上就是python 實(shí)現(xiàn)性別識(shí)別的詳細(xì)內(nèi)容，更多關(guān)于python 性別識(shí)別的資料請(qǐng)關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章！

您可能感興趣的文章:

相關(guān)文章

python版單鏈表反轉(zhuǎn)
這篇文章主要為大家詳細(xì)介紹了python版單鏈表反轉(zhuǎn)，文中示例代碼介紹的非常詳細(xì)，具有一定的參考價(jià)值，感興趣的小伙伴們可以參考一下
2022-05-05
Yolov5多邊形標(biāo)簽和JSON數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換
通過(guò)labelme對(duì)圖進(jìn)行標(biāo)注后，得到的是json文件，而Yolov5對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行模型構(gòu)建的時(shí)候，讀取需要的是txt格式的文件。所以需要先通過(guò)Python進(jìn)行文件格式的轉(zhuǎn)換,需要的朋友可以參考下
2023-05-05
淺談python浮點(diǎn)數(shù)比較的三種方法
在 Python 中,由于浮點(diǎn)數(shù)在計(jì)算機(jī)內(nèi)部的表示方式是二進(jìn)制的,因此進(jìn)行浮點(diǎn)數(shù)比較時(shí)可能會(huì)出現(xiàn)精度問(wèn)題,本文就介紹了三種解決方法,具有一定的參考價(jià)值,感興趣的可以了解一下
2023-09-09
python3使用tkinter實(shí)現(xiàn)ui界面簡(jiǎn)單實(shí)例
使用tkinter創(chuàng)建一個(gè)小窗口，布置2個(gè)按鈕，一個(gè)btn關(guān)閉窗口，另一個(gè)btn用于切換執(zhí)行傳入的2個(gè)函數(shù)，簡(jiǎn)單的小代碼，大家參考使用吧
2014-01-01
Python如何生成隨機(jī)數(shù)及random隨機(jī)數(shù)模塊應(yīng)用
這篇文章主要介紹了Python如何生成隨機(jī)數(shù)及random隨機(jī)數(shù)模塊應(yīng)用，首先我們要知道在python中用于生成隨機(jī)數(shù)的模塊是random,在使用前需要import。由此展開(kāi)內(nèi)容介紹，需要的小伙伴可以參考一下
2022-06-06
numpy中meshgrid和mgrid的區(qū)別和使用詳解
本文主要介紹了numpy中meshgrid和mgrid的區(qū)別和使用詳解，文中通過(guò)示例代碼介紹的非常詳細(xì)，對(duì)大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值，需要的朋友們下面隨著小編來(lái)一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧
2023-02-02
python人工智能tensorflow函數(shù)tf.layers.dense使用方法
這篇文章主要介紹了python人工智能tensorflow函數(shù)tf.layers.dense的使用方法，有需要的朋友可以借鑒參考下，希望能夠有所幫助，祝大家多多進(jìn)步，早日升職加薪
2022-05-05
Python Django 數(shù)據(jù)庫(kù)的相關(guān)操作詳解
下面小編就為大家?guī)?lái)一篇django數(shù)據(jù)庫(kù)的相關(guān)操作,小編覺(jué)得挺不錯(cuò)的，現(xiàn)在就分享給大家，也給大家做個(gè)參考。一起跟隨小編過(guò)來(lái)看看吧
2021-11-11
完美解決Python 2.7不能正常使用pip install的問(wèn)題
今天小編就為大家分享一篇完美解決Python 2.7不能正常使用pip install的問(wèn)題，具有很好的參考價(jià)值，希望對(duì)大家有所幫助。一起跟隨小編過(guò)來(lái)看看吧
2018-06-06
Python爬蟲(chóng)實(shí)現(xiàn)selenium處理iframe作用域問(wèn)題
這篇文章主要介紹了Python爬蟲(chóng)實(shí)現(xiàn)selenium處理iframe作用域問(wèn)題，文中通過(guò)示例代碼介紹的非常詳細(xì)，對(duì)大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值，需要的朋友們下面隨著小編來(lái)一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧
2021-01-01