Сегментація на суперпікселі
У цій вправі ви застосуєте неконтрольовану сегментацію до того самого зображення, перш ніж його буде передано в модель машинного навчання для виявлення облич.
Тобто ви зменшите це зображення з \(265 \times 191 = 50,615\) пікселів до \(400\) областей.
face_image.Функцію show_image() також заздалегідь підготовлено для вас.
Ця вправа є частиною курсу
Обробка зображень у Python
Інструкції до вправи
- Імпортуйте функцію
slic()з модуляsegmentation. - Імпортуйте функцію
label2rgb()з модуляcolor. - Отримайте сегментацію на 400 областей за допомогою
slic(). - Накладіть сегменти на оригінальне зображення для порівняння за допомогою
label2rgb().
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
# 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")