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Segmentazione in superpixel

In questo esercizio applicherai una segmentazione non supervisionata alla stessa immagine, prima che venga passata a un modello di Machine Learning per il rilevamento facciale.

Ridurrai quindi questa immagine da \(265 \times 191 = 50,615\) pixel a \(400\) regioni.

Young woman
Già precaricata come face_image.

La funzione show_image() è già stata precaricata per te.

Questo esercizio fa parte del corso

Elaborazione di immagini in Python

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Istruzioni dell'esercizio

  • Importa la funzione slic() dal modulo segmentation.
  • Importa la funzione label2rgb() dal modulo color.
  • Ottieni la segmentazione con 400 regioni usando slic().
  • Sovrapponi i segmenti all'immagine originale per il confronto con label2rgb().

Esercizio pratico interattivo

Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.

# Import the slic function from segmentation module
from skimage.____ import ____

# Import the label2rgb function from color module
from skimage.____ import ____

# Obtain the segmentation with 400 regions
segments = ____(____, ____= ____)

# Put segments on top of original image to compare
segmented_image = ____(____, ____, kind='avg')

# Show the segmented image
show_image(segmented_image, "Segmented image, 400 superpixels")
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