ÎncepețiÎncepe gratuit

Segmentare în superpixeli

În acest exercițiu, vei aplica segmentarea nesupervizată aceleiași imagini, înainte ca aceasta să fie transmisă unui model de machine learning pentru detectarea fețelor.

Astfel, vei reduce imaginea de la \(265 \times 191 = 50.615\) pixeli la \(400\) de regiuni.

Young woman
Deja încărcată ca face_image.

Funcția show_image() a fost, de asemenea, preîncărcată pentru tine.

Acest exercițiu face parte din cursul

Procesarea imaginilor în Python

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

  • Importă funcția slic() din modulul segmentation.
  • Importă funcția label2rgb() din modulul color.
  • Obține segmentarea cu 400 de regiuni folosind slic().
  • Suprapune segmentele peste imaginea originală pentru comparație, folosind label2rgb().

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# 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")
Editează și rulează codul