TensorFlow实现的人脸性别/年龄识别

Python颜值测试器-现在很多拍照软件都有颜值测试及年龄识别功能，经过研究，发现 Python 也能实现，今天主要用 PyQt4 做个可视化工具，然后调用百度人脸识别api，识别出人脸的性别、年龄及颜值，下面一起来看看怎么实现的吧！ 作者 | PK哥 来源 | Python知识圈

最近几天了解了一下人脸识别，应用场景可以是图片标注，商品图和广告图中有没有模特，有几个模特，模特的性别，年龄，颜值，表情等数据的挖掘。 基础的识别用dlib来实现，dlib是一个机器学习的包，主要用C++写的，但是也有Python版本。其中最流行的一个功能是Facial Landmark Detection, 配备已经训练好的轮廓预测模型，叫shape_predictor_68_face_landmarks.dat, 从名字就可以看出，它可以检测出面部的68个关键点，包括五官和外轮廓等。 安装

使用keras实现性别识别，模型数据使用的是oarriaga/face_classification的模型 实现效果 准备工作 在开始之前先要安装keras和tensorflow 安装keras使用命令：pip3 install keras 安装tensorflow使用命令：pip3 install tensorflow 编码部分 们使用OpenCV先识别到人脸，然后在通过keras识别性别，具体代码如下 #coding=utf-8 #性别识别 import cv2 from keras.m