Python Cinsiyet Algılama (Python Gender Detection)

Python ile cinsiyet algılama

Ock 3, 2024 - 11:39
Eki 17, 2024 - 00:48
 0  123
Python Cinsiyet Algılama (Python Gender Detection)
import cv2
import numpy as np

# Önceden eğitilmiş yüz tespiti modelini yükle
face_cascade = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades + 'haarcascade_frontalface_default.xml')

# Önceden eğitilmiş cinsiyet sınıflandırma modelini yükle
gender_model = cv2.dnn.readNetFromCaffe("deploy_gender.prototxt", "gender_net.caffemodel")

# Cinsiyet sınıflandırması için etiketleri yükle
gender_labels = ['Erkek', 'Kadın']

# Video yakalama işlemini başlat
cap = cv2.VideoCapture(0)

while True:
    # Video kaynağından bir kare oku
    _, frame = cap.read()

    # Yüz tespiti için kareyi gri ölçeğe çevir
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # Karedeki yüzleri tespit et
    faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)

    for (x, y, w, h) in faces:
        # Yüzün ilgi alanını çıkar
        roi = frame[y:y + h, x:x + w]

        # Cinsiyet sınıflandırması için yüzü ön işleme tabi tut
        blob = cv2.dnn.blobFromImage(roi, 1, (227, 227), (78.4263377603, 87.7689143744, 114.895847746), swapRB=False)

        # Yüzü cinsiyet sınıflandırma modeline geçir
        gender_model.setInput(blob)
        gender_preds = gender_model.forward()

        # Tahmin edilen cinsiyet etiketini al
        gender_idx = np.argmax(gender_preds)
        gender_label = gender_labels[gender_idx]

        # Tespit edilen yüzün etrafına dikdörtgen çiz
        cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (255, 0, 0), 2)

        # Tahmin edilen cinsiyet etiketini ve olasılığı kare üzerine yerleştir
        label = f'{gender_label}: {gender_preds[0][gender_idx] * 100:.2f}%'
        cv2.putText(frame, label, (x, y - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.9, (255, 0, 0), 2)

    # Kareyi göster
    cv2.imshow('Cinsiyet Tespiti', frame)

    # ESC tuşuna basılırsa çık
    if cv2.waitKey(1) == 27:
        break

# Kaynağı serbest bırak ve pencereleri kapat
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

Kodun Açıklaması

  1. Kütüphanelerin Yüklenmesi: OpenCV (cv2) ve NumPy (np) kütüphaneleri import edilir. OpenCV görüntü işleme, NumPy ise sayısal hesaplamalar için kullanılır.

  2. Yüz Tespiti Modeli: OpenCV'nin önceden eğitilmiş haarcascade modelini kullanarak yüz tespiti için gerekli model yüklenir.

  3. Cinsiyet Sınıflandırma Modeli: Cinsiyet tahmini yapmak için önceden eğitilmiş bir model (Caffe formatında) yüklenir.

  4. Cinsiyet Etiketleri: Cinsiyet sınıflandırması için 'Erkek' ve 'Kadın' etiketleri tanımlanır.

  5. Video Yakalama: Bilgisayarın kamerasından görüntü almak için VideoCapture kullanılır.

  6. Sonsuz Döngü: Her kare okunduktan sonra, kare gri ölçeğe çevrilir ve yüzler tespit edilir.

  7. Yüzlerin İşlenmesi: Tespit edilen her yüz için:

    • Yüzün ilgi alanı (ROI) çıkarılır.
    • Yüz, cinsiyet sınıflandırma modeli için uygun formata dönüştürülür.
    • Modelden cinsiyet tahminleri alınır ve en yüksek olasılığa sahip etiket belirlenir.
    • Yüzün etrafına bir dikdörtgen çizilir ve tahmin edilen cinsiyet bilgisi ekrana yerleştirilir.
  8. Kareyi Gösterme: İşlenmiş kare ekrana yansıtılır.

  9. Programdan Çıkış: Kullanıcı ESC tuşuna basarsa döngüden çıkılır, ardından kaynak serbest bırakılır ve tüm pencereler kapatılır.

Bu Yazıya Tepkin Nedir?

like

dislike

love

funny

angry

sad

wow