Multiple faces
इस अभ्यास में, आप एक इमेज में कई चेहरों का पता लगाएँगे और उन्हें अलग-अलग दिखाएँगे. इसे अपने दोस्तों के चेहरों का अपना डेटासेट बनाने का तरीका समझें!
friends_image के रूप में पहले से लोड है.feature मॉड्यूल की Cascade of classifiers क्लास पहले से इम्पोर्ट की जा चुकी है, साथ ही show_detected_face() फंक्शन भी, जिसका उपयोग इमेज में मार्क किए गए चेहरे को दिखाने और उसे क्रॉप करके अलग से प्रदर्शित करने के लिए किया जाता है.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में इमेज प्रोसेसिंग
अभ्यास निर्देश
dataमॉड्यूल से प्रशिक्षित फ़ाइल.lbp_frontal_face_cascade_filename()लोड करें.- डिटेक्टर कैस्केड को प्रशिक्षित फ़ाइल के साथ इनिशियलाइज़ करें.
- इमेज में चेहरों का पता लगाएँ और
scale_factorको 1.2 तथाstep_ratioको 1 सेट करें.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Load the trained file from data
trained_file = ____.___()
# Initialize the detector cascade
detector = ____
# Detect faces with scale factor to 1.2 and step ratio to 1
detected = detector.____(img=friends_image,
scale_factor=____,
step_ratio=____,
min_size=(10, 10),
max_size=(200, 200))
# Show the detected faces
show_detected_face(friends_image, detected)