Hi mọi người , lại là mình đây . Mỗi ngày mình sẽ thường hướng dẫn một Project nho nhỏ mong người đón nhận . Tiếp tục chương trình thì hôm nay là project Đoán tuổi và Giới tính với python.

I. Chuẩn bị

  • Tạo một thư mục bất kỳ (age)( Mở cmd lên và chạy lênh “mkdir age“) sau đó trỏ terminal đến nó với lệnh “cd age”:
Tạo Thư Mục Trên Terminal
  • Tiếp theo , Các bạn clone gifhub của mình về với lệnh và di chuyển cmd đến thư mục hongtin_tuoi :
git clone https://github.com/sonrasa2k/hongtin_tuoi
cd hongtin_tuoi
Clone Github
  • Đối với bài này các bạn không cần sài anaconda vì chỉ cần thư viện opencv là được rồi
  • Cài thư viện opencv với lệnh :
pip install opencv-python

Các bước chuẩn bị đã xong , giờ mình tiến hành thôi !

II. Tiến Hành

  • Mở file real.py bằng Visual Studio Code lên , đọc qua một lượt nhìn khá đơn giản .
File real.py
  • Để detect khuôn mặt và vẽ khung chúng ta sẽ tạo ra hàm highlightFace , hàm này sẽ trả về frame hình và tọa độ khuôn mặt :
def highlightFace(net, frame, conf_threshold=0.7):
    frameOpencvDnn = frame.copy() 
    frameHeight = frameOpencvDnn.shape[0]
    frameWidth = frameOpencvDnn.shape[1]
    blob=cv2.dnn.blobFromImage(frameOpencvDnn, 1.0, (300, 300), [104, 117, 123], True, False)

    net.setInput(blob)
    detections=net.forward()
    faceBoxes=[]
    for i in range(detections.shape[2]):
        confidence=detections[0,0,i,2]
        if confidence>conf_threshold:
            x1=int(detections[0,0,i,3]*frameWidth)
            y1=int(detections[0,0,i,4]*frameHeight)
            x2=int(detections[0,0,i,5]*frameWidth)
            y2=int(detections[0,0,i,6]*frameHeight)
            faceBoxes.append([x1,y1,x2,y2])
            cv2.rectangle(frameOpencvDnn, (x1,y1), (x2,y2), (0,255,0), int(round(frameHeight/150)), 8)
    return frameOpencvDnn,faceBoxes
  • Load các model đã train sẵn :
faceProto="opencv_face_detector.pbtxt"
faceModel="opencv_face_detector_uint8.pb"
ageProto="deploy_age2.prototxt"
ageModel="age_net.caffemodel"
genderProto="gender_deploy.prototxt"
genderModel="gender_net.caffemodel"

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

faceNet=cv2.dnn.readNet(faceModel,faceProto)
ageNet=cv2.dnn.readNet(ageModel,ageProto)
genderNet=cv2.dnn.readNet(genderModel,genderProto)
  • Sử dụng camere và đưa ra dự đoán :
video=cv2.VideoCapture(0)
padding=20
while True:
    res,frame=video.read()
    resultImg,faceBoxes=highlightFace(faceNet,frame)
    if not faceBoxes:
        print("No face detected")

    for faceBox in faceBoxes:
        face=frame[max(0,faceBox[1]-padding):
                   min(faceBox[3]+padding,frame.shape[0]-1),max(0,faceBox[0]-padding)
                   :min(faceBox[2]+padding, frame.shape[1]-1)]

        blob=cv2.dnn.blobFromImage(face, 1.0, (227,227), MODEL_MEAN_VALUES, swapRB=False)
        genderNet.setInput(blob)
        genderPreds=genderNet.forward()
        gender=genderList[genderPreds[0].argmax()]
        print(f'Gender: {gender}')

        ageNet.setInput(blob)
        agePreds=ageNet.forward()
        age=ageList[agePreds[0].argmax()]
        print(f'Age: {age[1:-1]} years')

        cv2.putText(resultImg, f'{gender}, {age}', (faceBox[0], faceBox[1]-10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.8, (0,255,255), 2, cv2.LINE_AA)
        cv2.imshow("Detecting age and gender", resultImg)
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        exit(0)
cv2.destroyAllWindows()
  • Tìm hiểu sơ sơ về code đã xong . Để chạy nó các bạn chuyển qua terminal và gõ lênh :
python real.py

Và đây là kết quả :

Kết quả dự đoán tuổi và giối tính

III. Kết Luận

  • Như vậy là đã xong chương trình dự đoán tuổi với OpenCV Python , thật đơn giản phải không nào ! Các bạn nếu có thắc mắc cứ hỏi mình qua gmail hoặc facebook cá nhân của mình.
  • Hãy thường xuyên theo dõi trang để có thể tham khảo project hay hơn nhé !
  • Các bạn có thể xem thêm bài viết về Machine Learning tại mục Machine Learning nhé ! Hẹn Gặp lại các bạn và hẹn gặp lại vào một project hay ho hơn.