Superpixel 分割
在這個練習中，你會在影像送進人臉偵測機器學習模型之前，先對同一張影像做非監督式分割。
因此，你會把這張影像從 \(265 \times 191 = 50,615\) 個像素，縮減為 \(400\) 個區域。
face_image 預先載入。show_image() 函式也已為你預先載入。
本練習屬於課程
Python 影像處理
練習說明
- 從
segmentation模組匯入slic()函式。 - 從
color模組匯入label2rgb()函式。 - 使用
slic()取得含 400 個區域的分割結果。 - 使用
label2rgb()將分割結果疊加在原始影像上進行比較。
動手互動練習
試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。
# 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")