• [C#][opencvsharp]C#使用opencvsharp进行年龄和性别预测支持视频图片检测


    使用 OpenCVSharp 来调用 age_net.caffemodelgender_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:

    1. 准备工作

    • 确保你已经安装了 OpenCVSharp 和相关的依赖项。
    • 确保你有 age_net.prototxtage_net.caffemodelgender_net.prototxtgender_net.caffemodel 文件。

    2. 加载模型

    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)。

    示例文案
    // 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
        }
    }
    

    3. 图像预处理

    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。

    示例文案
    // 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
    

    4. 进行预测

    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。

    示例文案
    // 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
    

    5. 解析和输出结果

    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。

    注意:

    • 上述代码是一个简化的示例,并未包含所有必要的错误处理和优化。
    • 具体的预处理步骤(如大小调整、均值减法等)可能因你的模型和输入数据而异。
    • 解析输出时,你可能需要了解你的模型是如何设计输出的(例如,年龄是作为连续值还是分类输出的)。
    • 对于性别预测,你可能需要确定一个阈值来将输出转换为“男性”或“女性”标签。这个阈值可能需要根据你的模型进行调整。
      【界面展示】
      在这里插入图片描述

    【效果演示】
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    【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

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  • 原文地址:https://blog.csdn.net/FL1623863129/article/details/139974914