지난 번에 얼굴 검출에 대한 글을 작성한 것에 이어, 오늘은 얼굴을 검출한 후에 성별까지 인식하는 파이썬 코드를 소개해드리도록 하겠습니다.
역시 opencv-python과 cvlib 라이브러리가 필요합니다. 각자 운영체제에 맞게 설치하시면 됩니다.
cvlib에서 제공하는 성별 검출 함수인 detect_gender는 AlexNet과 유사한 CNN 모델이 Adience dataset에서 훈련된 모델을 제공합니다.
파이썬 코드는 다음과 같습니다. 코딩에 익숙하시지 않은 분들은 주석을 참고해서 흐름을 살펴보시길 권해드립니다.
# import libraries
import cv2
import cvlib as cv
import numpy as np
image_path = 'test1.JPG'
im = cv2.imread(image_path) # 이미지 읽기
# detect faces (얼굴 검출)
faces, confidences = cv.detect_face(im)
for face in faces:
(startX,startY) = face[0],face[1]
(endX,endY) = face[2],face[3]
# draw rectangle over face
cv2.rectangle(im, (startX,startY), (endX,endY), (0,255,0), 2) # 검출된 얼굴 위에 박스 그리기
face_crop = np.copy(im[startY:endY, startX:endX])
# gender detection (성별 검출)
(label, confidence) = cv.detect_gender(face_crop)
print(confidence)
print(label)
idx = np.argmax(confidence)
label = label[idx]
label = "{}: {:.2f}%".format(label, confidence[idx] * 100)
Y = startY - 10 if startY - 10 > 10 else startY + 10
cv2.putText(im, label, (startX, Y), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,
0.7, (0, 255, 0), 2) # 박스 위에 남자인지 여자인지 라벨과 확률 쓰기
cv2.imwrite('result.jpg', im) # 이미지 쓰기
저와 제 아내가 함께 찍은 사진으로 테스트해봤습니다. 과연 결과는 어떨까요?
우선 얼굴은 잘 검출해냈습니다만, 성별 예측이 정확하진 않네요.ㅋㅋ (여보 미안. 이 성별 검출기는 98.57%의 확신을 가지고 여보를 남자라고... 예측해버렸네...ㅋㅋ)
다른 이미지로 한 번 더 테스트해보겠습니다. 부디...
Female!! 다행히도 제대로 검출해냈죠? ㅋㅋ 아무튼 cvlib 라이브러리는 이런 기능을 가진 detect_gender 함수를 제공해줍니다.
언제든 질문과 지적은 환영합니다. 댓글로 남겨주세요.^^
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