НачатьНачать бесплатно

Сегментация на суперпиксели

В этом упражнении вы применените неконтролируемую сегментацию к изображению, прежде чем оно будет передано в модель машинного обучения для распознавания лиц.

Вы уменьшите количество пикселей изображения с \(265 \times 191 = 50\,615\) до \(400\) регионов.

Young woman
Уже загружено как face_image.

Функция show_image() также предварительно загружена для вас.

Это упражнение является частью курса

Обработка изображений в Python

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

  • Импортируйте функцию slic() из модуля segmentation.
  • Импортируйте функцию label2rgb() из модуля color.
  • Получите сегментацию из 400 регионов с помощью slic().
  • Наложите сегменты на исходное изображение для сравнения, используя label2rgb().

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

# 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")
Редактировать и запускать код