添加性别识别代码和文档

README.md

@@ -53,9 +53,9 @@
 
 [头像特效合成](doc/compose.md)
 
-性别识别
+[性别识别](doc/gender.md)
 
-## 其他相关 ##
+## 相关文档 ##
 
 [pip/pip3更换国内源](doc/pipChange.md)
 
@@ -82,6 +82,13 @@
 
 ----------
 
+**性别识别**
+
+<img src="https://raw.githubusercontent.com/vipstone/faceai/master/res/gender.png" width = "400" height = "220" alt="性别识别"  />
+
+----------
+
+
 **数字化妆**
 
 <img src="https://raw.githubusercontent.com/vipstone/faceai/master/res/faceRecognitionMakeup.png" width = "230" height = "300" alt="视频人脸识别"  />

doc/gender.md

@@ -0,0 +1,71 @@
+# 性别识别 #
+
+使用keras实现性别识别，模型数据使用的是oarriaga/face_classification的模型，下文给出项目地址。
+
+# 开发环境 #
+
+- Windows 10
+- Python 3.6.4
+- keras 2.1.6
+- tensorflow 1.8.0
+
+# 效果展示 #
+
+<img src="https://raw.githubusercontent.com/vipstone/faceai/master/res/gender.png" width = "400" height = "220" alt="性别识别"  />
+
+# 准备工作 #
+在开始之前先要安装keras和tensorflow，在安装模块之前先要把pip的数据源换成国内的，这样能大大提高安装速度。
+
+点击查看：[pip/pip3更换国内源](doc/pipChange.md)
+
+OpenCV添加文字默认情况是乱码的，需要手动转换一下，点击查看：[OpenCV添加中文](doc/chinese.md)
+
+# 开始安装 #
+
+安装keras使用命令：pip3 install keras
+
+安装tensorflow使用命令：pip3 install tensorflow
+
+# 编码部分 #
+结合之前[图片人脸检测（OpenCV版）](doc/detectionOpenCV.md)的项目，我们使用OpenCV先识别到人脸，然后在通过keras识别性别，具体代码如下：
+```
+#coding=utf-8
+#性别识别
+
+import cv2
+from keras.models import load_model
+import numpy as np
+import ChineseText
+
+img = cv2.imread("img/gather.png")
+face_classifier = cv2.CascadeClassifier(
+    "C:\Python36\Lib\site-packages\opencv-master\data\haarcascades\haarcascade_frontalface_default.xml"
+)
+gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
+faces = face_classifier.detectMultiScale(
+    gray, scaleFactor=1.2, minNeighbors=3, minSize=(140, 140))
+
+gender_classifier = load_model(
+    "classifier/gender_models/simple_CNN.81-0.96.hdf5")
+gender_labels = {0: '女', 1: '男'}
+color = (255, 255, 255)
+
+for (x, y, w, h) in faces:
+    face = img[(y - 60):(y + h + 60), (x - 30):(x + w + 30)]
+    face = cv2.resize(face, (48, 48))
+    face = np.expand_dims(face, 0)
+    face = face / 255.0
+    gender_label_arg = np.argmax(gender_classifier.predict(face))
+    gender = gender_labels[gender_label_arg]
+    cv2.rectangle(img, (x, y), (x + h, y + w), color, 2)
+    img = ChineseText.cv2ImgAddText(img, gender, x + h, y, color, 30)
+
+cv2.imshow("Image", img)
+cv2.waitKey(0)
+cv2.destroyAllWindows()
+
+```
+
+更多信息：
+
+oarriaga/face_classification项目地址：https://github.com/oarriaga/face_classification

faceai/gender.py

@@ -1,5 +1,5 @@
 #coding=utf-8
-#表情识别
+#性别识别
 
 import cv2
 from keras.models import load_model

faceai/versionPut.py

@@ -3,7 +3,12 @@
 import cv2
 import dlib
 import face_recognition
+import keras
+import tensorflow
 
 print(cv2.__version__)  # 输出：3.4.1
 print(dlib.__version__)  # 输出：19.8.1
 print(face_recognition.__version__)  #输出：1.2.2
+
+print(keras.__version__)  # 输出：2.1.6
+print(tensorflow.VERSION)  # 输出：1.8.0