BaşlayınÜcretsiz başlayın

Bölütleme ve yüz tespiti

Daha önce, gözetimsiz süper piksel bölütleme ile süreçleri hesaplama açısından nasıl daha verimli hale getireceğini öğrenmiştin. Bu egzersizde aynısını yapacaksın!

Bölütleme için slic() fonksiyonunu kullanarak, görüntüyü yüz algılayıcısına göndermeden önce ön işle.

Genç kadın selfiesi
Görüntü profile_image olarak önceden yüklendi.

Cascade sınıfı, segmentation modülünden slic() fonksiyonu ve görselleştirme için show_detected_face() fonksiyonu zaten içe aktarıldı. Algılayıcı detector olarak başlatıldı ve kullanıma hazır.

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

Python ile Görüntü İşleme

Kursa Göz Atın

Egzersiz talimatları

  • Süper piksel bölütleme uygula ve slic() kullanarak segmentleri, yani etiketleri (labels) elde et.
  • segments ve profile_image geçirerek label2rgb() ile bölütlenmiş görüntüyü elde et.
  • Çok ölçekli yöntemi kullanarak algılayıcıyla yüzleri tespit et.

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.

# 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)
Kodu Düzenle ve Çalıştır