如何用Python编写程序进行性别识别？

本文共计400个文字，预计阅读时间需要2分钟。

使用Keras实现性别识别，数据来源于oarriaga/face_classification模型。实现效果、准备工作及安装指南如下：

1. 准备工作： - 在开始之前，请确保已安装Keras和TensorFlow。

2. 安装命令： - 安装Keras：`pip3 install keras` - 安装TensorFlow：`pip3 install tensorflow`

3. 代码实现： - 加载oarriaga/face_classification模型。 - 训练模型并评估其性能。 - 预测新数据的性别。

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

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()

以上就是python 实现性别识别的详细内容，更多关于python 性别识别的资料请关注易盾网络其它相关文章！