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Segmentação por superpixels

Neste exercício, você vai aplicar segmentação não supervisionada na mesma imagem, antes de ela ser encaminhada para um modelo de detecção facial de Machine Learning.

Assim, você vai reduzir esta imagem de \(265 \times 191 = 50,615\) pixels para \(400\) regiões.

Young woman
Já está pré-carregada 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 do exercício

  • Importe a função slic() do módulo segmentation.
  • Importe a função label2rgb() do módulo color.
  • Obtenha a segmentação com 400 regiões usando slic().
  • Sobreponha os segmentos à imagem original para comparar usando label2rgb().

Exercício interativo prático

Experimente este exercício completando 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")
Editar e executar o código