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Segmentação de superpixel

Neste exercício, você aplicará a segmentação não supervisionada à mesma imagem, antes de passá-la para um modelo de aprendizado de máquina de detecção de faces.

Assim, você reduzirá essa imagem de \(265 \times 191 = 50,615\) pixels para \(400\) regiões.

Mulher jovem
Já pré-carregado como face_image.

A função show_image() também foi pré-carregada para você.

Este exercício faz parte do curso

Processamento de imagens em Python

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Instruções de exercício

  • Importe a função slic() do módulo segmentation.
  • Importe a função label2rgb() do módulo color.
  • Obtenha a segmentação com 400 regiões usando slic().
  • Coloque os segmentos na parte superior da imagem original para comparar com label2rgb().

Exercício interativo prático

Experimente este exercício preenchendo este código de exemplo.

# Import the slic function from segmentation module
from skimage.____ import ____

# Import the label2rgb function from color module
from skimage.____ import ____

# Obtain the segmentation with 400 regions
segments = ____(____, ____= ____)

# Put segments on top of original image to compare
segmented_image = ____(____, ____, kind='avg')

# Show the segmented image
show_image(segmented_image, "Segmented image, 400 superpixels")
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