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複数の顔

この演習では、画像内の複数の顔を検出し、それぞれ個別に表示します。友人の顔だけで自分用のデータセットを作るイメージです！

7人の友だちのグループ
画像は friends_image としてあらかじめ読み込まれています。

feature モジュールの分類器の Cascade クラスはすでにインポート済みで、画像中でマークした顔を表示し、切り出して個別に表示するための show_detected_face() 関数も用意されています。

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

  • data モジュールから学習済みファイル .lbp_frontal_face_cascade_filename() を読み込みます。
  • 学習済みファイルを使って検出用のカスケードを初期化します。
  • 画像内の顔を検出し、scale_factor を 1.2、step_ratio を 1 に設定します。

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。

# 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)
コードを編集して実行