使用 OpenCVSharp 来调用 age_net.caffemodel
和 gender_net.caffemodel
来进行性别和年龄预测涉及几个步骤。以下是一个简化的流程和示例文案:
age_net.prototxt
、age_net.caffemodel
、gender_net.prototxt
和 gender_net.caffemodel
文件。首先,你需要使用 OpenCVSharp 加载这两个模型。这通常涉及读取 .prototxt
文件(定义网络结构)和 .caffemodel
文件(包含权重)。
// 加载年龄预测模型
using (var netAge = CvDnn.ReadNetFromCaffe("age_net.prototxt", "age_net.caffemodel"))
{
// 确保模型已正确加载
if (netAge.Empty())
{
Console.WriteLine("Error loading age network.");
return;
}
// 类似地,加载性别预测模型...
using (var netGender = CvDnn.ReadNetFromCaffe("gender_net.prototxt", "gender_net.caffemodel"))
{
// 确保模型已正确加载
if (netGender.Empty())
{
Console.WriteLine("Error loading gender network.");
return;
}
// ... 进行后续处理,如图像预处理、预测等
}
}
在将图像输入到网络之前,你可能需要进行一些预处理,如调整大小、归一化等。
// 读取图像
Mat image = Cv2.ImRead("test_image.jpg");
// 图像预处理(例如,调整大小、归一化等)
Mat blobAge = Dnn.BlobFromImage(image, 1.0, new Size(227, 227), new Scalar(104, 117, 123), true, false);
Mat blobGender = blobAge.Clone(); // 假设两者需要相同的预处理
// 将blob设置为网络的输入
netAge.SetInput(blobAge);
netGender.SetInput(blobGender); // 注意:在实际应用中,可能需要单独处理这两个网络
使用 forward
方法进行预测。对于年龄预测,你可能需要解析输出以获取最可能的年龄。对于性别预测,你可能需要确定输出是否超过某个阈值来确定是男性还是女性。
// 进行年龄预测
Mat probAge = netAge.Forward();
// 解析 probAge 以获取最可能的年龄(这取决于你的网络如何输出年龄)
// 进行性别预测
Mat probGender = netGender.Forward();
// 解析 probGender 以确定性别(例如,基于某个阈值)
// ... 在这里添加代码来解析预测结果并输出到控制台或界面上
解析网络的输出,并将其转换为可理解的格式(如年龄值和性别标签)。然后,你可以将这些结果输出到控制台、保存到文件或显示在界面上。
【效果演示】
【视频演示】
https://www.bilibili.com/video/BV1zJ4m1u7ne/
【测试环境】
vs2019
netframework4.7.2
opencvsharp==4.8.0
【源码下载】
https://download.csdn.net/download/FL1623863129/89483598