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Privacy protection

आइए, कोर्स में सीखी गई बातों का एक वास्तविक उपयोग देखें.

इस अभ्यास में, आप इमेज में मानव चेहरों का पता लगाएंगे और प्राइवेसी के लिए, लोगों के चेहरों को अपने-आप ब्लर करके डेटा को अनाम (anonymize) करेंगे.

Group band walking
इमेज group_image के रूप में पहले से लोड है.

ब्लर करने के लिए आप gaussian फ़िल्टर का उपयोग कर सकते हैं.

फेस डिटेक्टर detector के रूप में तैयार है और सभी ज़रूरी पैकेज इम्पोर्ट किए जा चुके हैं.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Python में इमेज प्रोसेसिंग

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • detector का उपयोग करके इमेज में चेहरे डिटेक्ट करें; सर्चिंग विंडो का न्यूनतम आकार 10 बाय 10 पिक्सल सेट करें.
  • एक for लूप से हर डिटेक्ट किए गए चेहरे पर जाएँ.
  • चेहरों को डिटेक्ट और ब्लर करने के लिए gaussian फ़िल्टर लगाएँ, sigma को 8 रखें.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# 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")
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