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從面部圖像中檢測性別是計算機視覺的眾多迷人應用之一。在此項目中，我們將OPENCV結合起來，以面對位置和用於性別分類的Roboflow API，製作一種識別面部的設備，檢查它們並預測其性別。我們將使用Python，尤其是在Google Colab中，以輸入和運行此代碼。該直接提供了易於遵循的代碼演練，澄清了每個步驟，以便您可以理解並將其應用於您的企業(yè)。

學習目標

了解如何使用OpenCV的Haar Cascade實施面部檢測。
了解如何整合Roboflow API進行性別分類。
探索在Python中處理和操縱圖像的方法。
使用matplotlib可視化檢測結果。
在結合現(xiàn)實世界應用的AI和計算機願景方面發(fā)展實用技能。

本文作為數(shù)據科學博客馬拉鬆的一部分發(fā)表。

如何使用Python中的OpenCV和Roboflow檢測性別？
- 步驟1：導入庫和上傳圖像
- 步驟2：加載HAAR級聯(lián)模型以進行面部檢測
- 步驟3：檢測圖像中的面孔
- 步驟4：設置性別檢測API
- 步驟5：處理每個檢測到的臉部
- 步驟6：顯示結果
常見問題

如何使用Python中的OpenCV和Roboflow檢測性別？

讓我們學習如何在Python中實施OpenCV和Roboflow進行性別檢測：

步驟1：導入庫和上傳圖像

主要步驟是結果重要的庫。我們正在利用OpenCV進行圖片準備，用於處理簇的Numpy，然後Matplotlib可視化。我們還上傳了一個圖像，其中包含我們要分析的面孔。

從Google.Colab導入文件
導入CV2
導入numpy作為NP
從matplotlib導入PHPLOT作為PLT
來自penperion_sdk import inferencehttpclient

＃上傳圖像
上傳= files.upload（）

＃加載圖像
對於uploaded.keys（）中的文件名：
    img_path =文件名

在Google Colab中，F(xiàn)iles.upload（）工作使客戶能夠將記錄（例如圖片）從附近的機器傳輸?shù)紺olab環(huán)境中。上傳後，將圖片放在名為“轉移的單詞參考”中，其中鍵與記錄名稱相比。然後，使用A循環(huán)提取文件路徑以進行進一步處理。為了處理圖像處理任務，使用OpenCV來檢測面部並繪製周圍的邊界框。同時，Matplotlib被用來可視化結果，包括顯示圖像和裁剪的面孔。

步驟2：加載HAAR級聯(lián)模型以進行面部檢測

接下來，我們堆疊OpenCV的Haar Cascade示範，該示範是預先訓練的，以識別面孔。該模型將圖像掃描是否類似於人臉並返回其坐標。

 ＃加載HAAR級聯(lián)模型進行面部檢測
face_cascade = cv2.cascadeclalsifier（cv2.data.haarcascades'haarcascade_frontalface_default.xml'）

它通常是對象檢測的普遍策略。它標識了與對象關聯(lián)的邊緣，紋理和模式（在這種情況下，面部）。 OPENCV提供了一種預訓練的面部檢測模型，該模型使用``cascadeclalsifier''加載。

步驟3：檢測圖像中的面孔

我們堆疊了傳輸?shù)膱D片並將其更改為灰度，因為這在與位置精確度相遇方面取得了長足的進步。之後，我們使用面部檢測器在圖像中找到面。

 ＃加載圖像並轉換為灰度
img = cv2.imread（img_path）
灰色= cv2.cvtcolor（img，cv2.color_bgr2gray）

＃檢測圖像中的面孔
faces = face_cascade.detectmultiscale（灰色，scalefactor = 1.1，minneighbors = 5，minsize =（30，30））

圖像加載和轉換：
- 利用cv2.imread（）堆疊傳輸?shù)膱D片。
- 將圖片更改為用CV2.CVTCOLOR（）將圖片更改為降低複雜性併升級發(fā)現(xiàn)。
檢測面孔：
- 使用DentectMultiscale（）在灰度圖像中查找面孔。
- 該功能會縮放圖像並檢查不同區(qū)域的面部圖案。
- 諸如ScaleFactor和Minneighbors之類的參數(shù)調整了檢測靈敏度和準確性。

步驟4：設置性別檢測API

現(xiàn)在，我們已經檢測到了面部，我們使用terperionhttpclient初始化了Roboflow API，以預測每個檢測到的面部的性別。

 ＃初始化inperionhttpclient以進行性別檢測
client = renferehttpclient（
    api_url =“ https://detect.roboflow.com”，
    api_key =“ use_your_api”
）

Python中使用OpenCV和Roboflow進行性別檢測 - 分析Vidhya

通過使用RoboFlow API URL和API鍵配置客戶端，The pernectionHTTPClient通過配置客戶端來簡化與Roboflow的預訓練模型的交互。此設置使請求可以發(fā)送到Roboflow上託管的性別檢測模型。 API鍵是用於身份驗證的唯一標識符，可以安全地訪問Roboflow API。

步驟5：處理每個檢測到的臉部

我們循環(huán)穿過每個檢測到的面，在其周圍繪製一個矩形，然後裁剪臉部圖像以進行進一步處理。每個裁剪的面部圖像均可暫時保存並發(fā)送到Roboflow API，在該API中，性別檢測-QIYYG/2模型用於預測性別。

性別檢測-QIYYG/2模型是一種預先訓練的深度學習模型，可根據面部特徵將性別分類為男性或女性。它提供了置信度得分的預測，表明該模型與分類有關。該模型在強大的數(shù)據集上進行了訓練，從而使其能夠在各種面部圖像上進行準確的預測。這些預測由API返回，用於標記每個面部的性別和置信度水平。

 ＃初始化面部計數(shù)
face_count = 0

＃列表以存儲帶有標籤的裁剪面部圖像
chropped_faces = []

＃處理每個檢測到的面孔
for（x，y，w，h）面部：
    face_count = 1
    ＃在檢測到的面孔周圍繪製矩形
    cv2.Rectangle（img，（x，y），（xw，yh），（255，0，0），2）
    
    ＃提取面部區(qū)域
    face_img = img [y：yh，x：xw]
    
    ＃暫時保存面部圖像
    face_img_path ='temp_face.jpg'
    cv2.imwrite（face_img_path，face_img）
    
    ＃使用inperionhttpclient檢測性別
    結果= client.infer（face_img_path，model_）
    
    如果結果中的“預測”和結果[“預測”]：
        預測=結果['預測'] [0]
        性別=預測['class']
        信心=預測['信心']
        
        ＃用性別和信心標記矩形
        label = f'{gender}（{prucors：.2f}）'
        cv2.putText（img，label，（x，y -10），cv2.font_hershey_simplex，0.8，（255，0，0），2）
        
        ＃將裁剪的臉和標籤添加到列表中
        chropped_faces.append（（face_img，label））

對於每個公認的臉部，系統(tǒng)都使用cv2.Rectangle（）繪製一個邊界框，以在圖像中直觀介紹圖像中的臉部。然後，它使用切片（face_img = img [y：yh，x：xw]）進行面部區(qū)域，將其隔離以進行進一步處理。在暫時保存裁剪的面孔後，系統(tǒng)將其通過client.infer（）發(fā)送到Roboflow模型，該模型將返回性別預測以及置信度得分。該系統(tǒng)使用cv2.puttext（）將這些結果添加為每張面部上方的文本標籤，從而提供了清晰且內容豐富的覆蓋層。

步驟6：顯示結果

最後，我們可視化輸出。我們首先將圖像從BGR轉換為RGB（因為OpenCV默認使用BGR），然後顯示檢測到的面部和性別預測。之後，我們顯示了各自的標籤。

 ＃將圖像從BGR轉換為RGB以進行顯示
img_rgb = cv2.cvtcolor（img，cv2.color_bgr2rgb）

＃用檢測到的面孔和性別標籤顯示圖像
plt.figure（無花果=（10，10））
plt.imshow（img_rgb）
plt.axis（'off'）
plt.title（f“檢測到的面：{face_count}”）
plt.show（）

＃水平顯示每個裁剪的臉部
圖，軸= plt.subplot（1，face_count，figsize =（15，5））
對於我（face_img，標籤）中的（cropped_faces）：
    face_rgb = cv2.cvtcolor（face_img，cv2.color_bgr2rgb）
    軸[i] .imshow（face_rgb）
    軸[i] .axis（'off'）
    axes [i] .set_title（label）
plt.show（）

圖像轉換：由於OpenCV默認使用BGR格式，因此我們使用CV2.CVTCOLOR（）將圖像轉換為RGB，以在Matplotlib中進行正確的顏色顯示。
顯示結果：
- 我們使用matplotlib在其頂部顯示帶有檢測到的面孔的圖像和性別標籤。
- 我們還在單獨的子圖中顯示了每個裁剪的面部圖像和預測的性別標籤。

原始數(shù)據

Python中使用OpenCV和Roboflow進行性別檢測 - 分析Vidhya

輸出結果數(shù)據

Python中使用OpenCV和Roboflow進行性別檢測 - 分析Vidhya

結論

在本指南中，我們在Python的OpenCV和Roboflow成功地開發(fā)了強大的性別檢測。通過實現(xiàn)openCV以進行面部檢測和性別預測的roboflow，我們創(chuàng)建了一個可以準確識別和對圖像中的性別進行分類的系統(tǒng)。添加Matplotlib進行可視化進一步增強了我們的項目，從而提供了清晰而有見地的結果。該項目強調了將這些技術結合起來的有效性，並在現(xiàn)實世界應用中展示了它們的實際好處，為性別檢測任務提供了強大的解決方案。

關鍵要點

該項目展示了一種使用預訓練的AI模型從圖像中檢測和分類性別的有效方法。演示精確地以高度確定性區(qū)分了性取向，表現(xiàn)出其堅定不移的質量。
通過將諸如Roboflow之類的設備相結合，用於AI扣除，用於圖片製備的OpenCV和用於可視化的Matplotlib，該冒險活動有效地結合了不同的創(chuàng)新以實現(xiàn)其目標。
該系統(tǒng)在單一圖片中區(qū)分和分類不同人的性別的能力突出了其活力和靈活性，使其適合各種應用。
通過預先訓練的示威證明可以保證預測的高度精確性，這是通過在即將到來的確定性得分來證明的。這種準確性對於需要可靠的性別分類的應用至關重要。
該項目使用可視化技術用檢測到的面部和預測性別來註釋圖像。這使得結果對於進一步的分析更容易解釋和有價值。

另請閱讀：使用NLP和Python的基於命名的性別識別