使用OpenCV进行性别和年龄检测

这个python项目使我们能够确定人们的性别和年龄。世界杯2022赛程表比分计算机视觉将帮助我们研究这种模式并提供结果。但计算机的观点仅限于研究人类的高清晰特征。整个项目基于目标识别、视频跟踪、运动估计和图像恢复。在这个python项目中，我们将使用深度学习来识别人的性别和年龄。

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项目实施

项目的输出在性别上是“男性”或“女性”。这个项目的输出大概在那个人的年龄范围0-2、4-6、8-12、15-20等。虽然很难猜测这个人的准确年龄和性别，但是通过CNN架构我们可以猜出接近的结果。CNN的架构是卷积神经网络，它有3层:-

• 第一层;96个节点，内核大小为7
• 第二层;256个节点，内核大小为5
• 第三层;384个节点，内核大小为3

项目的目标主要是检测人脸，将其分为男性/女性，并将其分为8个年龄范围，然后将结果放入图像中进行显示。项目使用的数据集是OpenCV。OpenCV是一种开源计算机，它使系统能够识别图像和模式，从而给出所需的结果。该系统支持TensorFlow、Caffe和Pytorch等深度学习框架。

开发人员可以从互联网上免费获得数据集。图像数据集是从许多相册中收集的，将用于比较用户图像。该数据集几乎包含27000张照片，文件大小约为1gb。一旦我们将opencv-python头文件安装在我们的python程序中，我们就可以开始了。为了从用户那里获得图像作为参数，开发人员应该使用参数解析器。初始化缓冲区和模型的协议。

年龄和性别的平均值也被初始化以对数据进行分类。ReadNet()方法用于保存网络。要突出显示面部并在一分钟后暂停，则需要一个等待键()，该函数将使我们能够返回值。如果检测到的值为0，则意味着它不包含任何图像。框架的浅拷贝被创建，并获得它的高度和宽度。

Facebox是一个空列表，它将指向图像所在的坐标。图像应该在矩形中，以便系统很好地识别它。年龄差距也是如此。

结论

这个项目对于检测相机中的人脸及其年龄差距非常有用。这个应用程序在通过闭路电视摄像机检测人脸时也很有用。这个项目是非常可行和负担得起的。它很容易实现，是数据分析的最佳应用。对于该项目，您需要具备python语言和数据操作的良好知识。

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