LoslegenKostenlos starten

Privatsphäre schützen

Schauen wir uns eine reale Anwendung dessen an, was du in diesem Kurs gelernt hast.

In dieser Übung erkennst du menschliche Gesichter im Bild und anonymisierst der Privatsphäre zuliebe die Daten, indem du die Gesichter automatisch weichzeichnest.

Group band walking
Bild als group_image vorgeladen.

Für den Weichzeichner kannst du den Gauß-Filter verwenden.

Der Gesichtserkenner ist als detector einsatzbereit, und alle benötigten Pakete wurden importiert.

Diese Übung ist Teil des Kurses

<Kurs>Bildverarbeitung mit Python</Kurs>
Kurs ansehen

Übungsanweisungen

  • Erkenne die Gesichter im Bild mit dem detector und setze die minimale Größe des Suchfensters auf 10 × 10 Pixel.
  • Gehe mit einer for-Schleife über jedes erkannte Gesicht.
  • Wende einen Gauß-Filter an, um Gesichter zu erkennen und zu verwischen, mit einem Sigma von 8.

Interaktive praktische Übung

Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.

# Detect the faces
detected = ____.____(img=____, 
                                       scale_factor=1.2, step_ratio=1, 
                                       min_size=____, max_size=(100, 100))
# For each detected face
for d in ____:  
    # Obtain the face rectangle from detected coordinates
    face = getFaceRectangle(d)
    
    # Apply gaussian filter to extracted face
    blurred_face = ____(face, multichannel=____, sigma = ____)
    
    # Merge this blurry face to our final image and show it
    resulting_image = mergeBlurryFace(group_image, blurred_face) 
show_image(resulting_image, "Blurred faces")
Code bearbeiten und ausführen