使用 OpenCVSharp 来调用 age_net.caffemodel 和 gender_net.caffemodel 来进行性别和年龄预测涉及几个步骤。以下是一个简化的流程和示例文案：

1. 准备工作

• 确保你已经安装了 OpenCVSharp 和相关的依赖项。
• 确保你有 age_net.prototxt、age_net.caffemodel、gender_net.prototxt 和 gender_net.caffemodel 文件。

2. 加载模型

首先，你需要使用 OpenCVSharp 加载这两个模型。这通常涉及读取 .prototxt 文件（定义网络结构）和 .caffemodel 文件（包含权重）。

示例文案

// 加载年龄预测模型
using (var netAge = CvDnn.ReadNetFromCaffe("age_net.prototxt", "age_net.caffemodel"))
{
    // 确保模型已正确加载
    if (netAge.Empty())
    {
        Console.WriteLine("Error loading age network.");
        return;
    }

    // 类似地，加载性别预测模型...
    using (var netGender = CvDnn.ReadNetFromCaffe("gender_net.prototxt", "gender_net.caffemodel"))
    {
        // 确保模型已正确加载
        if (netGender.Empty())
        {
            Console.WriteLine("Error loading gender network.");
            return;
        }

        // ... 进行后续处理，如图像预处理、预测等
    }
}

3. 图像预处理

在将图像输入到网络之前，你可能需要进行一些预处理，如调整大小、归一化等。

示例文案

// 读取图像
Mat image = Cv2.ImRead("test_image.jpg");

// 图像预处理（例如，调整大小、归一化等）
Mat blobAge = Dnn.BlobFromImage(image, 1.0, new Size(227, 227), new Scalar(104, 117, 123), true, false);
Mat blobGender = blobAge.Clone(); // 假设两者需要相同的预处理

// 将blob设置为网络的输入
netAge.SetInput(blobAge);
netGender.SetInput(blobGender); // 注意：在实际应用中，可能需要单独处理这两个网络

4. 进行预测

使用 forward 方法进行预测。对于年龄预测，你可能需要解析输出以获取最可能的年龄。对于性别预测，你可能需要确定输出是否超过某个阈值来确定是男性还是女性。

示例文案

// 进行年龄预测
Mat probAge = netAge.Forward();
// 解析 probAge 以获取最可能的年龄（这取决于你的网络如何输出年龄）

// 进行性别预测
Mat probGender = netGender.Forward();
// 解析 probGender 以确定性别（例如，基于某个阈值）

// ... 在这里添加代码来解析预测结果并输出到控制台或界面上

5. 解析和输出结果

解析网络的输出，并将其转换为可理解的格式（如年龄值和性别标签）。然后，你可以将这些结果输出到控制台、保存到文件或显示在界面上。

注意：

• 上述代码是一个简化的示例，并未包含所有必要的错误处理和优化。
• 具体的预处理步骤（如大小调整、均值减法等）可能因你的模型和输入数据而异。
• 解析输出时，你可能需要了解你的模型是如何设计输出的（例如，年龄是作为连续值还是分类输出的）。
• 对于性别预测，你可能需要确定一个阈值来将输出转换为“男性”或“女性”标签。这个阈值可能需要根据你的模型进行调整。
  【界面展示】
  

【效果演示】

【视频演示】
https://www.bilibili.com/video/BV1zJ4m1u7ne/
【测试环境】
vs2019
netframework4.7.2
opencvsharp==4.8.0
【源码下载】
https://download.csdn.net/download/FL1623863129/89483598