使用 OpenCVSharp 來調用 age_net.caffemodel 和 gender_net.caffemodel 來進行性別和年齡預測涉及幾個步驟。以下是一個簡化的流程和示例文案：

1. 準備工作

• 確保你已經安裝了 OpenCVSharp 和相關的依賴項。
• 確保你有 age_net.prototxt、age_net.caffemodel、gender_net.prototxt 和 gender_net.caffemodel 文件。

2. 加載模型

首先，你需要使用 OpenCVSharp 加載這兩個模型。這通常涉及讀取 .prototxt 文件（定義網絡結構）和 .caffemodel 文件（包含權重）。

示例文案

// 加載年齡預測模型
using (var netAge = CvDnn.ReadNetFromCaffe("age_net.prototxt", "age_net.caffemodel"))
{// 確保模型已正確加載if (netAge.Empty()){Console.WriteLine("Error loading age network.");return;}// 類似地，加載性別預測模型...using (var netGender = CvDnn.ReadNetFromCaffe("gender_net.prototxt", "gender_net.caffemodel")){// 確保模型已正確加載if (netGender.Empty()){Console.WriteLine("Error loading gender network.");return;}// ... 進行后續處理，如圖像預處理、預測等}
}

3. 圖像預處理

在將圖像輸入到網絡之前，你可能需要進行一些預處理，如調整大小、歸一化等。

示例文案

// 讀取圖像
Mat image = Cv2.ImRead("test_image.jpg");// 圖像預處理（例如，調整大小、歸一化等）
Mat blobAge = Dnn.BlobFromImage(image, 1.0, new Size(227, 227), new Scalar(104, 117, 123), true, false);
Mat blobGender = blobAge.Clone(); // 假設兩者需要相同的預處理// 將blob設置為網絡的輸入
netAge.SetInput(blobAge);
netGender.SetInput(blobGender); // 注意：在實際應用中，可能需要單獨處理這兩個網絡

4. 進行預測

使用 forward 方法進行預測。對于年齡預測，你可能需要解析輸出以獲取最可能的年齡。對于性別預測，你可能需要確定輸出是否超過某個閾值來確定是男性還是女性。

示例文案

// 進行年齡預測
Mat probAge = netAge.Forward();
// 解析 probAge 以獲取最可能的年齡（這取決于你的網絡如何輸出年齡）// 進行性別預測
Mat probGender = netGender.Forward();
// 解析 probGender 以確定性別（例如，基于某個閾值）// ... 在這里添加代碼來解析預測結果并輸出到控制臺或界面上

5. 解析和輸出結果

解析網絡的輸出，并將其轉換為可理解的格式（如年齡值和性別標簽）。然后，你可以將這些結果輸出到控制臺、保存到文件或顯示在界面上。

注意：

• 上述代碼是一個簡化的示例，并未包含所有必要的錯誤處理和優化。
• 具體的預處理步驟（如大小調整、均值減法等）可能因你的模型和輸入數據而異。
• 解析輸出時，你可能需要了解你的模型是如何設計輸出的（例如，年齡是作為連續值還是分類輸出的）。
• 對于性別預測，你可能需要確定一個閾值來將輸出轉換為“男性”或“女性”標簽。這個閾值可能需要根據你的模型進行調整。
  【界面展示】
  

【效果演示】

【視頻演示】
https://www.bilibili.com/video/BV1zJ4m1u7ne/
【測試環境】
vs2019
netframework4.7.2
opencvsharp==4.8.0
【源碼下載】
https://download.csdn.net/download/FL1623863129/89483598