Proteção de privacidade
Vamos ver uma aplicação real do que você aprendeu no curso.
Neste exercício, você vai detectar rostos humanos na imagem e, para preservar a privacidade, vai anonimizar os dados desfocando automaticamente os rostos das pessoas na imagem.
group_image.Você pode usar o filtro gaussiano para criar o desfoque.
O detector de faces já está pronto como detector e todos os pacotes necessários foram importados.
Este exercício faz parte do curso
Processamento de Imagens em Python
Instruções do exercício
- Detecte os rostos na imagem usando o
detector, definindo o tamanho mínimo da janela de busca como 10 por 10 pixels. - Percorra cada rosto detectado com um loop for.
- Aplique um filtro gaussiano para detectar e desfocar os rostos, usando sigma igual a 8.
Exercício interativo prático
Experimente este exercício completando este código de exemplo.
# 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")