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Volti multipli

In questo esercizio rileverai più volti in un’immagine e li mostrerai singolarmente. Pensalo come un modo per creare un insieme di dati con i volti dei tuoi amici!

Un gruppo di 7 amici
Immagine precaricata come friends_image.

La classe Cascade di classificatori dal modulo feature è già stata importata, così come la funzione show_detected_face() che serve per visualizzare il volto segnato nell’immagine e ritagliarlo in modo da poterlo mostrare separatamente.

Questo esercizio fa parte del corso

Elaborazione di immagini in Python

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Istruzioni dell'esercizio

  • Carica il file addestrato .lbp_frontal_face_cascade_filename() dal modulo data.
  • Inizializza la cascade del rilevatore con il file addestrato.
  • Rileva i volti nell’immagine, impostando scale_factor a 1.2 e step_ratio a 1.

Esercizio pratico interattivo

Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.

# 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)
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