Začněte nyníZačněte zdarma

Segmentace a detekce obličejů

V předchozí části ses naučil/a, jak zvýšit výpočetní efektivitu pomocí nesupervisovaného superpixelového segmentování. V tomto cvičení si to vyzkoušíš v praxi!

Použij funkci slic() k segmentaci a předzpracuj obrázek před jeho předáním detektoru obličejů.

Young woman selfie
Obrázek je předem načten jako profile_image.

Třída Cascade, funkce slic() z modulu segmentation a funkce show_detected_face() pro vizualizaci jsou již naimportovány. Detektor je inicializován a připraven k použití jako detector.

Toto cvičení je součástí kurzu

Image Processing in Python

Zobrazit kurz

Pokyny k cvičení

  • Proveď superpixelovou segmentaci a získej segmenty (tzv. labels) pomocí slic().
  • Získej segmentovaný obrázek pomocí label2rgb() – předej jí segments a profile_image.
  • Detekuj obličeje pomocí detektoru s metodou multi scale.

Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi

Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.

# Obtain the segmentation with default 100 regions
segments = ____

# Obtain segmented image using label2rgb
segmented_image = ____(____, ____, kind='avg')

# Detect the faces with multi scale method
detected = detector.____(img=____, 
                                       scale_factor=1.2, 
                                       step_ratio=1, 
                                       min_size=(10, 10), max_size=(1000, 1000))

# Show the detected faces
show_detected_face(segmented_image, detected)
Upravit a spustit kód