Protezione della privacy
Vediamo un'applicazione reale di ciò che hai imparato nel corso.
In questo esercizio rileverai i volti umani nell'immagine e, per tutelare la privacy, renderai anonimi i dati sfocando automaticamente i volti delle persone.
group_image.Puoi usare il filtro gaussiano per ottenere la sfocatura.
Il rilevatore di volti è pronto all'uso come detector e tutti i pacchetti necessari sono già importati.
Questo esercizio fa parte del corso
Elaborazione di immagini in Python
Istruzioni dell'esercizio
- Rileva i volti nell'immagine usando
detector, impostando la dimensione minima della finestra di ricerca a 10 per 10 pixel. - Scorri ciascun volto rilevato con un ciclo for.
- Applica un filtro gaussiano per rilevare e sfocare i volti, usando una sigma di 8.
Esercizio pratico interattivo
Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.
# 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")