1. Nauka
    2. /
  2. Kursy
    3. /
  3. Przetwarzanie obrazów w Pythonie
Connected

ćwiczenie

Segmentacja i wykrywanie twarzy

Wcześniej poznałeś sposób na zwiększenie wydajności obliczeniowej dzięki nienadzorowanej segmentacji superpikselowej. W tym ćwiczeniu właśnie to zastosujesz w praktyce!

Użyj funkcji slic() do segmentacji, aby wstępnie przetworzyć obraz przed przekazaniem go do detektora twarzy.

Young woman selfie
Obraz wczytany jako profile_image.

Klasa Cascade, funkcja slic() z modułu segmentation oraz funkcja show_detected_face() służąca do wizualizacji zostały już zaimportowane. Detektor jest już zainicjalizowany i gotowy do użycia jako detector.

Instrukcje

100 XP
  • Zastosuj segmentację superpikselową i uzyskaj segmenty, czyli etykiety, za pomocą slic().
  • Uzyskaj obraz po segmentacji, używając label2rgb() i przekazując segments oraz profile_image.
  • Wykryj twarze, używając detektora z metodą wieloskalową.