MulaiMulai sekarang secara gratis

Segmentasi dan deteksi wajah

Sebelumnya, Anda telah mempelajari cara membuat proses menjadi lebih efisien secara komputasional dengan segmentasi superpiksel tanpa supervisi. Pada latihan ini, Anda akan mempraktikkannya!

Dengan menggunakan fungsi slic() untuk segmentasi, lakukan pra-pemrosesan pada gambar sebelum meneruskannya ke pendeteksi wajah.

Young woman selfie
Gambar telah dimuat sebagai profile_image.

Kelas Cascade, fungsi slic() dari modul segmentation, dan fungsi show_detected_face() untuk visualisasi sudah diimpor. Pendeteksi telah diinisialisasi dan siap digunakan sebagai detector.

Latihan ini adalah bagian dari kursus

Pemrosesan Citra dengan Python

Lihat Kursus

Petunjuk latihan

  • Terapkan segmentasi superpiksel dan peroleh segmen alias label menggunakan slic().
  • Peroleh gambar yang telah disegmentasi menggunakan label2rgb() dengan meneruskan segments dan profile_image.
  • Deteksi wajah menggunakan pendeteksi dengan metode multi skala.

Latihan interaktif praktis

Cobalah latihan ini dengan menyelesaikan kode contoh berikut.

# 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)
Edit dan Jalankan Kode