분할과 얼굴 감지
앞서 비지도 초픽셀 분할을 통해 연산 효율을 높이는 방법을 배웠죠. 이번 연습에서는 그 방법을 직접 적용해 보겠습니다!
분할을 위해 slic() 함수를 사용해 이미지를 전처리한 뒤, 얼굴 감지기에 전달하세요.
profile_image로 미리 로드되어 있습니다.Cascade 클래스, segmentation 모듈의 slic() 함수, 시각화를 위한 show_detected_face() 함수는 이미 가져와 두었습니다. 감지기는 detector로 초기화되어 바로 사용할 수 있습니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
Python으로 배우는 이미지 처리
연습 안내
slic()를 사용해 초픽셀 분할을 적용하고, 일명 레이블(labels)인 segments를 얻으세요.segments와profile_image를 전달해label2rgb()로 분할된 이미지를 얻으세요.- 다중 스케일 방법을 사용하는 감지기(detector)로 얼굴을 감지하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Obtain the segmentation with default 100 regions
segments = ____
# Obtain segmented image using label2rgb
segmented_image = ____(____, ____, kind='avg')
# Detect the faces with multi scale method
detected = detector.____(img=____,
scale_factor=1.2,
step_ratio=1,
min_size=(10, 10), max_size=(1000, 1000))
# Show the detected faces
show_detected_face(segmented_image, detected)