Python Cinsiyet Algılama (Python Gender Detection)
Python ile cinsiyet algılama

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
-
Kütüphanelerin Yüklenmesi: OpenCV (
cv2
) ve NumPy (np
) kütüphaneleri import edilir. OpenCV görüntü işleme, NumPy ise sayısal hesaplamalar için kullanılır. -
Yüz Tespiti Modeli: OpenCV'nin önceden eğitilmiş haarcascade modelini kullanarak yüz tespiti için gerekli model yüklenir.
-
Cinsiyet Sınıflandırma Modeli: Cinsiyet tahmini yapmak için önceden eğitilmiş bir model (Caffe formatında) yüklenir.
-
Cinsiyet Etiketleri: Cinsiyet sınıflandırması için 'Erkek' ve 'Kadın' etiketleri tanımlanır.
-
Video Yakalama: Bilgisayarın kamerasından görüntü almak için
VideoCapture
kullanılır. -
Sonsuz Döngü: Her kare okunduktan sonra, kare gri ölçeğe çevrilir ve yüzler tespit edilir.
-
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.
-
Kareyi Gösterme: İşlenmiş kare ekrana yansıtılır.
-
Programdan Çıkış: Kullanıcı ESC tuşuna basarsa döngüden çıkılır, ardından kaynak serbest bırakılır ve tüm pencereler kapatılır.
Bu Yazıya Tepkin Nedir?






