超像素分割
在本练习中，您将对同一张图像应用无监督分割，然后再将其传入人脸检测机器学习模型。
也就是说，您会把这张图像从 \(265 \times 191 = 50,615\) 个像素降维为 \(400\) 个区域。
face_image。show_image() 函数也已为您预加载。
本练习是课程的一部分
Python 图像处理
练习说明
- 从
segmentation模块导入slic()函数。 - 从
color模块导入label2rgb()函数。 - 使用
slic()获得包含 400 个区域的分割结果。 - 使用
label2rgb()将分割结果叠加到原始图像上进行对比。
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
# 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")