為什麼女生都避諱別人問年齡問題？於是我偷偷寫了一款年齡檢測器

導語

一入Python深似海，不會還要繼續堅持學！歡迎閱讀往期文章哦！

哈嘍！大家好，我是木子，今天又到了一週週末，到了看劇刷抖音的好時間，可憐的我還在公司加班趕稿子。

想著今天都週末了，給大家送一波福利！不清楚大家刷抖音的時候是不是經常看到這個畫面，檢測人臉識別的小程式，一開啟程式，現場拍一張圖片就可以識別你適合的髮型、顏值打分、識別年齡……。等等~

週末公司上班的話比較放鬆除了工作也會聊點兒額外的話題，某某多大、畢業多久。大概是這些話題。很多小姐姐問到年齡這個問題都比較“害羞”，咳咳咳……。

所以我想著你們不好意思說自己多大了，肯定是想作為技術員的我給你們做一款年齡檢測機器！

好心的我給公司的一大批小姐姐偷偷做了年齡檢測！

噓噓噓！這話我只告訴你們不要往外說~

正文

原理簡介：

（1）預先載入三個網路模型

（2）開啟攝像頭影片流/載入影象；

（3）對每一幀進行人臉檢測；對檢測到的人臉進行性別與年齡預測；解析預測結果；顯示結果。

程式碼實現詳解

載入模型：

MODEL_MEAN_VALUES = （78。4263377603， 87。7689143744， 114。895847746）ageList = ［‘（0-2）’， ‘（4-6）’， ‘（8-12）’， ‘（15-20）’， ‘（25-32）’， ‘（38-43）’， ‘（48-53）’， ‘（60-100）’］genderList = ［‘Male’， ‘Female’］# Load networkageNet = cv。dnn。readNet（ageModel， ageProto）genderNet = cv。dnn。readNet（genderModel， genderProto）faceNet = cv。dnn。readNet（faceModel， faceProto）

人臉檢測：

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）

性別與年齡預測：

for bbox in bboxes： # print（bbox） face = frame［max（0，bbox［1］-padding）：min（bbox［3］+padding，frame。shape［0］-1），max（0，bbox［0］-padding）：min（bbox［2］+padding， frame。shape［1］-1）］ blob = cv。dnn。blobFromImage（face， 1。0，（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 ： {}， conf = {：。3f}”。format（gender， genderPreds［0］。max（））） ageNet。setInput（blob） agePreds = ageNet。forward（） age = ageList［agePreds［0］。argmax（）］ print（“Age Output ： {}”。format（agePreds）） print（“Age ： {}， conf = {：。3f}”。format（age， agePreds［0］。max（））） label = “{}，{}”。format（gender， age） cv。putText（frameFace， label，（bbox［0］， bbox［1］-10）， cv。FONT_HERSHEY_SIMPLEX， 0。8，（0， 255， 255）， 2， cv。LINE_AA） cv。imshow（“Age Gender Demo”， frameFace） print（“time ： {：。3f} ms”。format（time。time（） - t））

效果圖：

附：

import cv2 as cvimport timedef 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， bboxesfaceProto = “D：/projects/opencv_tutorial/data/models/face_detector/opencv_face_detector。pbtxt”faceModel = “D：/projects/opencv_tutorial/data/models/face_detector/opencv_face_detector_uint8。pb”ageProto = “D：/projects/opencv_tutorial/data/models/cnn_age_gender_models/age_deploy。prototxt”ageModel = “D：/projects/opencv_tutorial/data/models/cnn_age_gender_models/age_net。caffemodel”genderProto = “D：/projects/opencv_tutorial/data/models/cnn_age_gender_models/gender_deploy。prototxt”genderModel = “D：/projects/opencv_tutorial/data/models/cnn_age_gender_models/gender_net。caffemodel”MODEL_MEAN_VALUES = （78。4263377603， 87。7689143744， 114。895847746）ageList = ［‘（0-2）’， ‘（4-6）’， ‘（8-12）’， ‘（15-20）’， ‘（25-32）’， ‘（38-43）’， ‘（48-53）’， ‘（60-100）’］genderList = ［‘Male’， ‘Female’］# Load networkageNet = cv。dnn。readNet（ageModel， ageProto）genderNet = cv。dnn。readNet（genderModel， genderProto）faceNet = cv。dnn。readNet（faceModel， faceProto）# Open a video file or an image file or a camera streamcap = cv。VideoCapture（0）padding = 20while cv。waitKey（1） < 0： # Read frame t = time。time（） hasFrame， frame = cap。read（） frame = cv。flip（frame， 1） if not hasFrame： cv。waitKey（） break frameFace， bboxes = getFaceBox（faceNet， frame） if not bboxes： print（“No face Detected， Checking next frame”） continue for bbox in bboxes： # print（bbox） face = frame［max（0，bbox［1］-padding）：min（bbox［3］+padding，frame。shape［0］-1），max（0，bbox［0］-padding）：min（bbox［2］+padding， frame。shape［1］-1）］ blob = cv。dnn。blobFromImage（face， 1。0，（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 ： {}， conf = {：。3f}”。format（gender， genderPreds［0］。max（））） ageNet。setInput（blob） agePreds = ageNet。forward（） age = ageList［agePreds［0］。argmax（）］ print（“Age Output ： {}”。format（agePreds）） print（“Age ： {}， conf = {：。3f}”。format（age， agePreds［0］。max（））） label = “{}，{}”。format（gender， age） cv。putText（frameFace， label，（bbox［0］， bbox［1］-10）， cv。FONT_HERSHEY_SIMPLEX， 0。8，（0， 255， 255）， 2， cv。LINE_AA） cv。imshow（“Age Gender Demo”， frameFace） print（“time ： {：。3f} ms”。format（time。time（） - t））

總結

公司小姐姐聽說我給她們偷偷做了檢測年齡的機器，過來扣了我奶茶！