أهم 5 أفكار لمشاريع معالجة الصور وموضوعاتها [للمبتدئين]

في هذه المدونة ، سنتعرف على مقدمة معالجة الصور ثم ننتقل إلى الحديث عن بعض أفكار المشاريع التي تدور حول معالجة الصور.

معالجة الصور هي تقنية تستخدم لإجراء بعض العمليات على الصورة من أجل الحصول على بعض المعلومات المفيدة منها. هنا ، سيكون الإدخال صورة وبعد تطبيق بعض العمليات نحصل على صورة محسنة أو بعض الميزات المرتبطة بهذه الصور.

في معالجة الصور ، تُعتبر الصورة مصفوفة ثنائية الأبعاد للأرقام تتراوح من 0 إلى 255. يتم تحقيق ضغط الصورة ، والتوضيح ، واكتشاف الحواف باستخدام عوامل تصفية وعوامل خاصة تقوم بتحويل صورة الإدخال إلى الإخراج الذي نرغب فيه التوصل. على سبيل المثال ، لتفتيح الصورة ، سيتصرف المشغل أو المرشح بطريقة تزيد من قيمة البكسل في الصورة.

ينفذ هؤلاء المشغلون عمليات حسابية باستخدام المصفوفة ثنائية الأبعاد وينتجون مجموعة جديدة من مصفوفات الإخراج بالنتيجة المرجوة. يتم استخدام هذه العمليات على نطاق واسع في مجالات مثل رؤية الكمبيوتر والذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي.

المضي قدمًا ، الآن بعد أن أصبح لدينا فهم أساسي لما هو معالجة الصور ، دعنا نتعمق في بعض أفكار المشروع التي يمكن إنشاؤها من خلال الاستفادة من المفهوم المذكور أعلاه في معالجة الصور.

أفكار مشروع معالجة الصور العليا

1. رصد التباعد الاجتماعي

مع انتشار COVID-19 عالميًا ، من المهم الحفاظ على التباعد الاجتماعي أثناء السفر في الأماكن العامة. هنا يمكن أن تغير معالجة الصور قواعد اللعبة. من خلال أخذ المدخلات من كاميرات CCTV وتحليل إطار واحد في كل مرة ، فإننا نحقق المهمة التي نحن بصددها.

أولاً ، نستخدم العمليات المورفولوجية وتقنيات الكشف للكشف عن المشاة في إطار. بعد ذلك ، نرسم مربعًا محيطًا يحيط بكل مشاة. بعد ذلك ، نحسب المسافة لمربع واحد يحيط بالمشاة إلى المربعات المجاورة له. بعد ذلك ، نقرر حدًا للمسافة بين المربعات المحيطة ، ثم بناءً على المسافة بينهما ، نصنف المشاة في الإطار على أنهم أحمر أو أصفر أو أخضر.

يشير المربع الأحمر المحيط إلى أن الأشخاص الموجودين في الإطار قريبون جدًا من بعضهم البعض وبالتالي يكونون في أقصى درجات المخاطرة. يعني المربع الأصفر أن الناس على مسافة كبيرة وأن الخطر متوسط. المربعات الخضراء تعني أن الناس يتبعون القواعد وأنهم بأمان. قد يكون دمج هذا النظام بآلية تنبيه (مكبرات الصوت) طريقة رائعة لتنبيه المشاة الذين ينتهكون معايير COVID-19!

2. كشف القناع

في الوقت الحاضر ، أصبح ارتداء الأقنعة إلزاميًا منذ اكتشاف الوباء. نظرًا للتباعد الاجتماعي ، فإن اكتشاف القناع مهم بنفس القدر لمنع أي زيادة أخرى في حالات COVID. للكشف عن القناع. نحتاج أولاً إلى اكتشاف وجه الإنسان. يمكن تحقيق ذلك من خلال تحديد معالم الوجه مثل العين والأنف والفم وما إلى ذلك. بعد الكشف عن الوجوه ، نحتاج إلى بناء خوارزمية يمكنها تمييز الوجه بقناع ووجه بدون قناع.

هذا يستدعي الحاجة إلى نموذج التعلم العميق. تدريب نموذج التعلم العميق على مجموعات البيانات التي تتكون من صور قناع وغير قناع. بمجرد تدريب النموذج ، سيكون قادرًا على تحديد الأشخاص الذين يستخدمون القناع وبدون قناع بنجاح. باستخدام هذا ، يمكننا تنبيه المشاة إلى ارتداء الأقنعة كلما خرجوا من منازلهم.

اقرأ أيضًا: مشاريع Python على GitHub

3. كشف الحارة والمنحنى

المركبات المستقلة هي مستقبل القيادة. بهدف تقليل التدخل البشري وأيضًا المخاطر المحتملة التي تنطوي عليها ، تنفق العديد من الشركات بشكل مكثف على البحث والتطوير لتقنيات المركبات المستقلة. باستخدام تجزئة الصورة للتصفية واكتشاف الحواف باستخدام نموذج التعلم العميق ، نكتشف وجود الممر واتجاهه.

قد يبدو الإجراء التدريجي مثل هذا

1. أخذ إدخال الفيديو كإطارات.
2. تحويل كل إطار إلى صورته ذات التدرج الرمادي المطابق.
3. تقليل الضوضاء السائدة بمساعدة الفلاتر.
4. كشف الحواف باستخدام كاشف حاذق.
5. إيجاد إحداثيات حارات الطرق.
6. استخدام التعلم العميق لاكتشاف الممرات واتجاهها بكفاءة.

4. كشف النعاس للسائقين

تعد الحاجة إلى اكتشاف النعاس في المركبات ضرورية بسبب العدد الكبير للحوادث الناجمة عن نقص الوعي بين السائقين. مع نظام الكشف عن النعاس ، يمكنه تنبيه السائق إذا شعر بفقدان محتمل للوعي في عين السائق. من خلال فهم وتحليل أنماط العين ، يمكن لهذا النظام تنبيه السائق بشكل استباقي ومنع وقوع الحوادث. يتم تحقيق هذه المهمة عن طريق تحديد موقع وتجزئة جزء العين عن بقية الوجه أولاً.

ثم يتم إجراء عملية التحويل الثنائي إلى الصور ووضع العلامات عليها لفهم الصور التي تمثل حدوث النعاس وأيها لا يمثل ذلك. ثم من خلال تحليل الومضات ومدتها ، يمكن للخوارزمية اكتشاف النعاس إذا تم إغلاق العينين لفترة أطول من الوقت الذي يستغرقه طرفة العين. من خلال دمج هذا النظام بجهاز تنبيه ، يمكن أن يكون مفيدًا في التخفيف من الحوادث الناجمة عن نقص الوعي.

5. التعرف على لوحة الترخيص

نعم ، لقد سمعت ذلك بشكل صحيح ، يمكننا أتمتة اكتشاف لوحة الترخيص. الآن لم تعد شرطة المرور بحاجة إلى تقليص رقم ترخيص المركبات التي تنتهك قواعد المرور يدويًا. بفضل التقدم في مجال معالجة الصور ، فإن مثل هذه المهمة ممكنة. تتضمن الخطوات المطلوبة لاكتشاف لوحة الترخيص - استخدام المرشحات المناسبة لإزالة الضوضاء من صورة الإدخال ثم تطبيق العمليات المورفولوجية عليها.

علاوة على ذلك ، في منطقة الاهتمام ، أي لوحة الترخيص ، نطبق تقنية تُعرف باسم التعرف الضوئي على الأحرف (OCR) لاستخراج النص من الصور. OCR عبارة عن شبكة تم اختبارها مسبقًا قادرة على اكتشاف النص من الصور. سيساعدنا استخدامه مباشرة في توفير التكلفة الحسابية لتدريب خوارزميتنا بأنفسنا. لذلك ، باتباع الخطوات المذكورة أعلاه بشكل منهجي ، يمكن للمرء تطوير خوارزمية / نموذج لتحديد لوحة الترخيص والرقم المرتبط بها.

الخروج: أفكار ومواضيع مشروع بايثون

خاتمة

حتى الآن ، رأينا 5 أمثلة حيث يمكن تطبيق معالجة الصور لحل المشكلة المطروحة. ومع ذلك ، دعني أخبرك أن معالجة الصور قد تنوعت في كل صناعة تقريبًا وكل مجال تقريبًا يعتمد عليها بشكل مباشر أو غير مباشر. نظرًا لأنه يستخدم Python كلغة برمجية ، فهو سهل الاستخدام وأسهل في الفهم.

يمنحك هذا المنشور نظرة عامة على ما هو معالجة الصور وعدد قليل من المشاريع المرتبطة بها. ومع ذلك ، فإننا نشجعك على تحديد المشكلات الأكثر إلحاحًا التي يمكن حلها من خلال الاستفادة من مفاهيم معالجة الصور.

في الختام ، يتطلب تطوير الخوارزميات المتعلقة بمعالجة الصور مهارة ، وإذا تم إتقانها يمكن أن يساعدك على التقدم في حياتك المهنية بوتيرة سريعة أثناء حل مشاكل العالم الحقيقي.

إذا كنت مهتمًا بالانضمام إلى دورات AI و ML ، فراجع IIIT-B & upGrad's دبلوم PG في التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي المصمم للمهنيين العاملين ويقدم أكثر من 450 ساعة من التدريب الصارم ، وأكثر من 30 دراسة حالة ومهام ، IIIT- حالة الخريجين B ، أكثر من 5 مشاريع تتويجا عملية ومساعدة وظيفية مع أفضل الشركات.