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プライバシー保護

このコースで学んだ内容を、実際のユースケースで試してみましょう。

この演習では、画像内の人間の顔を検出し、プライバシー保護のために、その顔部分を自動的にぼかして匿名化します。

Group band walking
画像は group_image として事前に読み込まれています。

ぼかしには gaussian フィルターを使えます。

顔検出器は detector として利用可能で、必要なパッケージはすべてインポート済みです。

この演習はコースの一部です

Pythonで学ぶ画像処理

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演習の手順

  • detector を使って画像中の顔を検出し、探索ウィンドウの最小サイズを 10×10 ピクセルに設定します。
  • for ループで検出された各顔を順に処理します。
  • sigma を 8 にして gaussian フィルターを適用し、顔を検出してぼかします。

実践的なインタラクティブ演習

このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。

# 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")
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