1. 数据读入 function [ data,label ] = getdata( xlsfile ) % [data,label]=getdata('se...
年龄性别识别 年龄性别识别，基于insightface功能模块开发的，支持多张人脸同时检测和识别。...python create_dataset.py 如果想训练自定义数据集，只需生成类似以下的数据列表就可以了。...python eval.py 输出结果，从结果来看，准确率还是可以的。...100%|██████████| 1032/1032 [00:06<00:00, 153.75it/s] 性别准确率：0.972868 年龄准确率：0.761628 预测 使用训练好的模型或者笔者提供的模型执行年龄性别识别...python infer.py --image=test.jpg 识别输出结果： 第1张人脸，位置(160, 32, 204, 84), 性别：男, 年龄：30 第2张人脸，位置(545, 162, 579
AlphaGo拔掉网线也强大、iPhone X没有网络依旧可解锁，在国内虹软则免费开放了其支持离线的人脸识别技术，而且除了检测、跟踪、识别功能，现在也支持对年龄与性别的识别。...来想象一下，离线的人脸识别引擎可以在哪些场景具有优势： 机器人识别人物：无需网咯，机器人可以识别家人、客户、识别人物性别、年龄，从而提供不一样的差异化服务，喊一声阿姨、叫一声小朋友、欢迎VIP用户是不是更为亲切呢...智能家居：人脸门锁，人脸灯控、人脸音响已不用多说，您可能有更多想象 社区监控：社区门禁、安保报警、黑名单监控，人脸识别打造智慧社区 …… 面对人脸识别应用的深入，现在算法与行业事实上都已有了足够的准备，
，在性别识别中融入信息论概念，对PCA、LDA等经典识别算法进行简化，在简化过程中根据信息熵、互信息量等指标提出一套特征选择理论。...性别识别 性别识别是利用计算机视觉来辨别图像中的人脸性别属性。多年来，人脸性别因为实际场景的需求，如在身份认证、人机接口、视频检索以及机器人视觉中的潜在应用而备受关注。...性别识别是一个复杂的大规模二分类问题，分类器将数据录入并划分男女性别。目前性别识别方法主要有：基于特征脸的性别识别算法（等传统方法）及基于深度学习方法。...基于特征脸的性别识别算法 基于特征脸的性别识别算法主要是使用PCA。在计算过程中通过消除数据中的相关性，将高维图像降低到低维空间，而训练集中的样本则被映射成低维空间中的一点。.../caffe/' sys.path.insert(0, caffe_root + 'python') plt.rcParams['figure.figsize'] = (10, 10) plt.rcParams
上一篇《使用ML.NET模型生成器来完成图片性别识别》发布后，很多朋友希望得到源码，这里附上地址： https://github.com/xin-lai/GenderRecognition 常用的人脸数据库...其中的姿态和光照变化图像也是在严格控制的条件下采集的，目前已经逐渐成为人脸识别领域的一个重要 的测试集合。...该人脸库在人脸识别研究的早期经常被人们采用，但由于变化模式较少，多数系统的识别率均可以达到 90%以上，因此进一步利用的价值已经不大。...同时该数据集还提供了性别，是否带眼镜、是否遮挡、是否是夸张的表情等辅助信息。...都是从IMDb和维基百科上爬取的名人图片，根据照片拍摄时间戳和出生日期计算得到的年龄信息，以及性别信息，对于年龄识别和性别识别的研究有着重要的意义，这是目前年龄和性别识别最大的数据集。
【导读】近期，浙江大学学生Boyuan Jiang使用TensorFlow实现了一个人脸年龄和性别识别的工具，首先使用dlib来检测和对齐图片中的人脸，然后使用CNN深度网络来估计年龄和性别。...TensorFlow实现的人脸性别/年龄识别 这是一个人脸年龄和性别识别的TensorFlow工具，首先使用dlib来检测和对齐图片中的人脸，然后使用CNN深度网络来估计年龄和性别。...安装python依赖包 本项目需要以下依赖包，已经在CenotOS7系统上的Python2.7.14环境中测试过。...> python test.py --images "./data/test" --model_path "....从摄像头中获得图片运行以下命令时出现问题，你需要卸载你的cv2并从源码重新安装（https://www.scivision.co/anaconda-python-opencv3/） > python
摘要：人脸性别识别是人脸识别领域的一个热门方向，本文详细介绍基于深度学习的人脸性别识别系统，在介绍算法原理的同时，给出Python的实现代码以及PyQt的UI界面。...在界面中可以选择人脸图片、视频进行检测识别，也可通过电脑连接的摄像头设备进行实时识别人脸性别；可对图像中存在的多张人脸进行性别识别，可选择任意一张人脸框选显示结果，检测速度快、识别精度高。...人脸性别识别，其实是人脸属性识别的一种，即根据图像中的人脸判断其性别属于男性还是女性，该任务本身具有较强的现实意义。...前面博主分享有人脸表情识别系统介绍的博文，可以认为是检测人脸的表情属性1，对性别的识别算是继续人脸识别的小专题。这里博主分享一个性别识别的小项目，供大家参考学习了。...首先需要导入用到的Python库： import cv2 as cv import time import argparse 然后导入我们下载到的训练模型，主要有人脸检测和性别识别的模型
本文链接：https://blog.csdn.net/weixin_42449444/article/details/84981665 开头第一句 Python??！...我使用的环境如下：①Python版本3.7；②64位Win10系统；③IDE：PyCharm。 需要pip好的Python库有：①itchat；②matplotlib。...然后对好友列表进行遍历，用计数器统计好男性、女性和未填写性别的人数，这三者除以总人数就可以得到它们各自所占的比例。...print("男性好友：%.2f%%"%(float(male/total*100))) print("女性好友：%.2f%%"%(float(female/total*100))) print("未填写性别的好友...other,male,female],labels=labels,explode=(0,0,0.1),colors=colors,autopct='%1.1f%%') plt.show() #查看性别比例表
接下来，我们将使用此模型生成器来生成图片性别生成的代码。 生成图片性别识别的代码 主体步骤如下所示： 1.创建控制台项目，然后添加【机器学习】 ?
import matplotlib.pyplot as plt 39 #将数据转化为一维数据 40 41 plt.hist(arr) 42 plt.show() 43 #获取所有数据 44 #昵称 ，性别
0 前言 上一次是用 python 实现聊天机器人，其中提及到 itchat 这个包，使用了一下，发现挺好玩的，找了相关的代码看了一下，发现可以用来分析微信好友性别比例，于是就玩起来了。...1 环境说明 Win10 系统下 Python3，编译器是 Pycharm，需要安装 itchat、matplotlib、collections 这3个包。...labels=labels, # 性别展示标签 colors=colors, # 饼图区域配色 labeldistance=1.1, # 标签距离圆点距离...：%2f%%' % (float(other) / total * 100)) 然后我们用 matplotlib 画图， x轴是性别、 y轴是性别、 标题是性别分析。...plt.xlabel("sex") # x轴是性别 plt.ylabel('number') # y轴是性别 plt.title('sex analysis') # 标题是性别分析 arr = [
手头有一份性别比例的样本数据，清洗后只保留了性别信息，做了一个数据分析。 数据清洗和数据统计的代码就不贴了，贴性别比例pie图和性别比例趋势图的代码。...性别比例pie图： def _plot_gender_stat_pie(self, fig, gender_stat, title): """ fig : figure obj gender_stat...=expl, labels=labels, autopct="%5.2f%%") plt.title(title, bbox={'facecolor': '0.8', 'pad': 8}) 平均性别比例...性别比例趋势图代码： def _plot_gender_stat_line_bar(self, gender_stats): """ gender_stat : male / female...是不是效益好的时候，男女性别比例就会小一些，效益不好或者初创期男女性别比例就会大一些？ 后面的趋势跟二胎政策也有一定关系。
利用Python + wxpy 可以快速的查询自己好友的地区分布情况，以及好友的性别分布数量。还可以批量下载好友的头像，拼接成大图。...python + wxpy 机器人 准备工作 编辑器 一个注册一年以上的微信号 公共部分代码 from wxpy import * // wxpy 依赖 from PIL import Image...获取好友性别分布 bot = Bot(cache_path=True) # 弹出二维码登录微信，生成bot对象 allFriends = bot.friends() # 获取所有的微信好友信息...type = ['男同学','女同学','外星人'] # 男/女/未知性别好友名称 v = [0, 0, 0] # 初始化对象好友数量 # 遍历所有好友，判断该好友性别 for friend in...v[0] += 1 elif friend.sex == 2: v[1] += 1 else: v[2] += 1 pie = Pie("好友性别分布
[Python] 纯文本查看 复制代码import osfrom aip import AipOcr import keyboard from PIL import ImageGrab from time...“”” options = {} options[“detect_direction”] = “true” options[“probability”] = “true” “”” 带参数调用通用文字识别...“”” options = {} options[“detect_direction”] = “true” options[“probability”] = “false” “”” 带参数调用通用文字识别...+’********’*2+’\n’) print(‘截屏识别填1，图片识别填2:’) pd=input(”) if pd==’2′: print(‘***************请将图片放置本目录下*
思路如下： 手机屏幕投影到电脑上； 截图并识别图片文字； 调用百度来进行搜索； 提取html关键字。...环境配置：python3.6、第三方库：pyautogui、PIL、pytesseract、识别引擎tesseract-ocr 要识别中文，ocr引擎要下载一个中文包chi_sim放进Tesseract-OCR...安装完ocr后还要配置一下调用路径，在Python36\Lib\site-packages\pytesseract找到pytesseract.py（这是我的windows路径），打开在里面添加一下路径：...”+str(x).rjust(4)+’,’+str(y).rjust(4) 4 print(posStr) 要获取两个坐标（截图开始坐标和结束坐标），然后利用获取的坐标运用如下代码截图并调用ocr引擎识别...screenshots sucess”)10 11 text=pytesseract.image_to_string(Image.open(‘C:/imgSave/1.jpg’),lang=’chi_sim’) #调用识别引擎识别
给定一个 salary 表，如下所示，有 m = 男性 和 f = 女性 的值。交换所有的 f 和 m 值（例如，将所有 f 值更改为 m，反之亦然）。要求只使...
1.新建数据集 2.打开变量视图，分别输出group、sex和number 其中标签是对数据的说明，值是spss中的显示，比如定义1=subject，则输入...
首先安装必要的库 pip install opencv-python pip3 install --user numpy scipy matplotlib pip3 install torch torchvision...torchaudio pip install matplotlib pip install torchvision 训练数字识别模型 """ ****************** 训练数字识别模型...imshow(images) print(labels) # 定义一个LeNet-5网络，包含两个卷积层conv1和conv2，两个线性层作为输出，最后输出10个维度 # 这10个维度作为0-9的标识来确定识别出的是哪个数字.../MNISTModel.pkl") 关闭开始训练 20次训练完成 已保存模型 实现MNIST手写数字识别 """ ****************** 实现MNIST手写数字识别 ********...enlarge_img) cv2.waitKey(0) # 定义一个LeNet-5网络，包含两个卷积层conv1和conv2，两个线性层作为输出，最后输出10个维度 # 这10个维度作为0-9的标识来确定识别出的是哪个数字
动物识别系统，技术点：Python+TensorFlow。...获取q：2784127853训练预测部分代码图片图片QT界面图片模型封装，直接鼠标点击上传图片，识别结果WEB网页端界面图片图片图片安装调试添加q：2784127853，联系作者获得源码后，通过远程安装项目
安装库 pip install pytesseract pip install Pillow windows安装 tesseract 中文识别 下载地址：https://digi.bib.uni-mannheim.de
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