ÎncepețiÎncepe gratuit

Segmentare și detectare facială

Ai învățat anterior cum să faci procesele mai eficiente din punct de vedere computațional cu ajutorul segmentării nesupervizate în superpixeli. În acest exercițiu vei face exact asta!

Folosind funcția slic() pentru segmentare, pre-procesează imaginea înainte de a o transmite detectorului facial.

Young woman selfie
Imaginea este preîncărcată ca profile_image.

Clasa Cascade, funcția slic() din modulul segmentation și funcția show_detected_face() pentru vizualizare au fost deja importate. Detectorul este deja inițializat și disponibil ca detector.

Acest exercițiu face parte din cursul

Procesarea imaginilor în Python

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

  • Aplică segmentarea în superpixeli și obține segmentele, cunoscute și ca etichete, folosind slic().
  • Obține imaginea segmentată folosind label2rgb(), transmițând segments și profile_image.
  • Detectează fețele folosind detectorul cu metoda multi-scală.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Obtain the segmentation with default 100 regions
segments = ____

# Obtain segmented image using label2rgb
segmented_image = ____(____, ____, kind='avg')

# Detect the faces with multi scale method
detected = detector.____(img=____, 
                                       scale_factor=1.2, 
                                       step_ratio=1, 
                                       min_size=(10, 10), max_size=(1000, 1000))

# Show the detected faces
show_detected_face(segmented_image, detected)
Editează și rulează codul