OpenCV DNN实现人脸年龄预测

完美代码

于 2023-03-23 21:30:52 发布

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文章标签： opencv dnn 计算机视觉 Python

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本文介绍了如何利用OpenCV的深度神经网络模块（DNN）实现人脸年龄预测。通过加载预先训练好的Caffe模型，经过图片处理和模型推理，可以获取到高质量的预测结果。文中提供了一个简单的Python代码示例，展示了从读取图片到输出预测年龄的过程，有助于读者理解OpenCV DNN在人脸年龄预测中的应用。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

OpenCV DNN实现人脸年龄预测

在计算机视觉领域，人脸识别是一个极具挑战性的问题，而对人脸年龄的预测也是其中一个重要的研究领域。通过 OpenCV 的深度神经网络（DNN），我们可以很容易地实现人脸年龄预测，并且还能够获取高质量的预测结果。

首先，我们需要准备好训练模型。这里我们选用了一个基于 Caffe 框架的预训练模型，在这个模型中已经包含了必要的权重和偏置，我们不需要再进行训练。接下来，我们开始构建代码。

打开 Python 环境，并且安装 OpenCV 以及对应的 DNN 模块。然后，开始编写代码。在这里，我们需要使用 OpenCV 来读取图片并且进行处理，同时使用 DNN 模块加载预训练的模型进行推理。

import cv2

MODEL_MEAN_VALUES = (78.4263377603, 87.7689143744, 114.895847746)
age_list = ['(0-2)', '(4-6)', '(8-12)', '(15-20)', '(25-32)', '(38-43)', '(48-53)', '(60-100)']
gender_list = ['Male', 'Female']

def load_model():
    age_net = cv2.dnn.readNetFromCaffe('deploy_age.prototxt', 'age_net.caffemodel')
    gender_net = cv2.dnn.readNetFromCaffe('deploy_gender.prototxt', 'gender_net.caffemodel')
    return age_net, gender_net

def pred

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