Protección de la privacidad
Veamos una aplicación real de lo que has aprendido en el curso.
En este ejercicio, detectarás rostros humanos en la imagen y, por motivos de privacidad, anonimizarás los datos desenfocando automáticamente las caras de las personas en la imagen.
group_image.Puedes usar el filtro gaussiano para el desenfoque.
El detector de rostros está listo como detector y ya se han importado todos los paquetes necesarios.
Este ejercicio forma parte del curso
Procesamiento de Imágenes en Python
Instrucciones del ejercicio
- Detecta las caras en la imagen usando el
detector; establece el tamaño mínimo de la ventana de búsqueda en 10 por 10 píxeles. - Recorre cada cara detectada con un bucle for.
- Aplica un filtro gaussiano para detectar y desenfocar las caras, usando un sigma de 8.
Ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.
# 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")