如何查找 PC 的性别（男性或女性）？

在计算机科学和人工智能领域，有时需要识别电脑用户的性别。下面介绍两种途径。

方法一：基于用户名推测

使用用户名推测用户性别是一种基本的方法，但并不总是准确，因为有些人的名字并不明确表示性别。下面是一个 Python 示例，使用 re 模块提取用户名中的第一个单词，再与 男性或女性名字列表 中的名字进行比较：

import re

# 利用正则表达式提取用户名中的第一个单词
user_name = input("请输入用户名：")
first_name = re.match(r'\b(\w+)\b', user_name).group(1)

# 读取男性和女性名字列表
male_names = set(line.strip() for line in open('male_names.txt'))
female_names = set(line.strip() for line in open('female_names.txt'))

# 比较用户名和名字列表
if first_name in male_names:
    print("这个用户是男性。")
elif first_name in female_names:
    print("这个用户是女性。")
else:
    print("无法推测用户性别。")

方法二：基于用户形象推测

近年来，深度学习等人工智能技术在计算机视觉领域得到广泛应用，可用于识别人脸、性别、年龄等信息。下面介绍 OpenCV 和 Keras 两个库：

OpenCV

OpenCV 是一个流行的计算机视觉库，包含了很多用于图像处理、物体检测等的函数和类。使用它可以方便地从 PC 摄像头中获取图像，并进行性别识别。

import cv2 

def gender_recognition():
    # 调用默认摄像头
    cap = cv2.VideoCapture(0)

    while True:
        ret, frame = cap.read()

        # 使用 Haar Cascade 获取人脸区域，然后进行裁剪和大小调整
        face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
        gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
        faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)
        for (x,y,w,h) in faces:
            roi_gray = gray[y:y+h, x:x+w]
            roi_color = frame[y:y+h, x:x+w]
            roi_color = cv2.resize(roi_color, (48, 48))

            # 载入预训练好的人脸性别分类器
            gender_net = cv2.dnn.readNetFromCaffe('deploy_gender.prototxt', 'gender_net.caffemodel')

            # 将图像转为网络输入格式
            blob = cv2.dnn.blobFromImage(roi_color, 1.0, (227, 227), (78.4263377603, 87.7689143744, 114.895847746), swapRB=False)

            # 进行性别识别，输出概率值
            gender_net.setInput(blob)
            gender_preds = gender_net.forward()
            gender = "Female" if gender_preds[0][0] > gender_preds[0][1] else "Male"

            # 在图像上绘制识别结果并显示
            cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)
            cv2.putText(frame, gender, (x, y-10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.45, (0, 255, 0), 2)

        cv2.imshow('Gender Recognition', frame)
        if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
            break

    cap.release()
    cv2.destroyAllWindows()

if __name__ == "__main__":
    gender_recognition()

要运行以上代码，需要下载 haarcascade_frontalface_default.xml 和 deploy_gender.prototxt、gender_net.caffemodel 三个文件，并放在与 Python 文件相同的目录下。

Keras

Keras 是一个流行的深度学习框架，也可以用于性别识别任务。下面是一个用 Keras 和 TensorFlow 实现的性别识别器：

import cv2
import numpy as np
from keras.models import load_model
from keras.preprocessing.image import img_to_array

def gender_recognition():
    # 调用默认摄像头
    cap = cv2.VideoCapture(0)

    # 加载模型
    model = load_model('gender_detection.model')

    while True:
        ret, frame = cap.read()

        # 使用 Haar Cascade 获取人脸区域，然后进行裁剪和大小调整
        face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
        gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
        faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)
        for (x,y,w,h) in faces:
            roi = cv2.resize(frame[y:y+h, x:x+w], (96, 96))
            roi = roi.astype('float') / 255.0
            roi = img_to_array(roi)
            roi = np.expand_dims(roi, axis=0)

            # 进行性别识别，输出概率值
            preds = model.predict(roi)[0]
            gender_labels = ['Female', 'Male']
            gender = gender_labels[np.argmax(preds)]

            # 在图像上绘制识别结果并显示
            cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)
            cv2.putText(frame, gender, (x, y-10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.45, (0, 255, 0), 2)

        cv2.imshow('Gender Recognition', frame)
        if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
            break

    cap.release()
    cv2.destroyAllWindows()

if __name__ == "__main__":
    gender_recognition()

要运行此代码，需要下载 haarcascade_frontalface_default.xml、gender_detection.model 两个文件，并放在与 Python 文件相同的目录下。

以上示例只是其中的一个样例，实际操作时需要按需求进行修改，但基本思路如此。