ComeçarComece gratuitamente

Múltiplas faces

Neste exercício, você detectará vários rostos em uma imagem e os mostrará individualmente. Pense nisso como uma forma de criar um conjunto de dados dos rostos de seus próprios amigos!

<img src="https://assets.datacamp.com/production/repositories/4470/datasets/de03c1148c09ffbeff54464d0846311cf1dd4da0/face_det_friends22.jpg" width=40% alt="Um grupo de 7 amigos" />

Imagem pré-carregada como friends_image.

A classe Cascade of classifiers do módulo feature já foi importada, assim como a função show_detected_face(), que é usada para exibir o rosto marcado na imagem e cortá-lo para que possa ser mostrado separadamente.

Este exercício faz parte do curso

Processamento de imagens em Python

Ver Curso

Instruções de exercício

  • Carregue o arquivo treinado .lbp_frontal_face_cascade_filename(). do módulo data.
  • Inicialize o detector em cascata com o arquivo treinado.
  • Detecte os rostos na imagem, definindo um scale_factor de 1,2 e step_ratio de 1.

Exercício interativo prático

Experimente este exercício preenchendo este código de exemplo.

# 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)
Editar e executar código