Phân đoạn superpixel
Trong bài này, bạn sẽ áp dụng phân đoạn không giám sát cho cùng một ảnh trước khi đưa vào mô hình Machine Learning phát hiện khuôn mặt.
Vì vậy, bạn sẽ giảm ảnh này từ \(265 \times 191 = 50,615\) pixel xuống còn \(400\) vùng.
face_image.Hàm show_image() cũng đã được nạp sẵn cho bạn.
Bài tập này là một phần của khóa học
Xử lý ảnh bằng Python
Hướng dẫn bài tập
- Import hàm
slic()từ modulesegmentation. - Import hàm
label2rgb()từ modulecolor. - Thu được phân đoạn với 400 vùng bằng
slic(). - Chồng các segment lên ảnh gốc để so sánh bằng
label2rgb().
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# 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")