Top 5 Bildverarbeitungsprojekte Ideen & Themen [Für Anfänger]

In diesem Blog gehen wir durch die Einführung der Bildverarbeitung und sprechen dann über einige Projektideen, die sich um die Bildverarbeitung drehen.

Die Bildverarbeitung ist eine Technik, die verwendet wird, um einige Operationen an dem Bild durchzuführen, um einige aussagekräftige Informationen daraus zu erhalten. Hier ist die Eingabe ein Bild und nach Anwendung einiger Operationen erhalten wir ein verbessertes Bild oder einige Funktionen, die diesen Bildern zugeordnet sind.

In der Bildverarbeitung wird ein Bild als ein zweidimensionales Array von Zahlen im Bereich von 0 bis 255 betrachtet. Bildkomprimierung, Schärfen und Kantenerkennung werden alle durch die Verwendung spezieller Filter und Operatoren erreicht, die das Eingabebild in die gewünschte Ausgabe umwandeln erreichen. Beispielsweise verhält sich der Operator oder Filter zum Aufhellen des Bildes in einer Weise, die den Pixelwert des Bildes erhöhen würde.

Diese Operatoren führen mathematische Operationen mit dem 2-D-Array durch und erzeugen einen neuen Satz von Ausgabe-Arrays mit dem gewünschten Ergebnis. Diese Operationen werden in großem Umfang in Bereichen wie Computer Vision und künstliche Intelligenz sowie maschinelles Lernen eingesetzt.

Nun, da wir ein grundlegendes Verständnis davon haben, was Bildverarbeitung ist, lassen Sie uns in einige der Projektideen eintauchen, die durch die Nutzung des oben genannten Konzepts zur Bildverarbeitung erstellt werden können.

Top-Ideen für Bildverarbeitungsprojekte

1. Überwachung der sozialen Distanzierung

Da sich COVID-19 weltweit ausbreitet, ist es wichtig, beim Reisen an öffentlichen Orten soziale Distanzierung aufrechtzuerhalten. Hier kann die Bildverarbeitung ein Game-Changer sein. Indem wir den Input von CCTV-Kameras nehmen und jeweils einen Frame analysieren, werden wir die anstehende Aufgabe erfüllen.

Erstens verwenden wir morphologische Operationen und Erkennungstechniken, um Fußgänger in einem Rahmen zu erkennen. Als nächstes zeichnen wir einen Begrenzungsrahmen um jeden Fußgänger. Danach berechnen wir den Abstand eines Begrenzungsrahmens, der einen Fußgänger umschließt, zu seinen benachbarten Begrenzungsrahmen. Als nächstes legen wir einen Schwellenwert für den Abstand zwischen den Begrenzungsrahmen fest und kategorisieren dann basierend auf ihrem Abstand die Fußgänger im Rahmen als rot, gelb oder grün.

Der rote Begrenzungsrahmen würde bedeuten, dass Personen im Rahmen sehr nahe beieinander und daher einem maximalen Risiko ausgesetzt sind. Der gelbe Kasten würde bedeuten, dass sich die Personen in beträchtlicher Entfernung befinden und das Risiko mittel ist. Die grünen Kästchen würden bedeuten, dass die Menschen den Normen folgen und sicher sind. Die Integration dieses Systems mit einem Warnmechanismus (Lautsprecher) könnte eine großartige Möglichkeit sein, die Fußgänger zu warnen, die gegen die COVID-19-Normen verstoßen!

2. Maskenerkennung

Heutzutage ist das Tragen von Masken seit der Entdeckung der Pandemie obligatorisch. Als soziale Distanzierung ist die Maskenerkennung ebenso wichtig, um einen weiteren Anstieg der COVID-Fälle zu verhindern. Maske zu erkennen. Wir müssen zuerst das menschliche Gesicht erkennen. Dies kann erreicht werden, indem die Gesichtsmerkmale wie Augen, Nase, Mund usw. identifiziert werden. Nach der Erkennung von Gesichtern müssen wir einen Algorithmus erstellen, der ein Gesicht mit Maske und ein Gesicht ohne Maske unterscheiden kann.

Dies erfordert die Notwendigkeit eines Deep-Learning-Modells. Trainieren eines Deep-Learning-Modells mit Datensätzen, die sowohl maskierte als auch nicht maskierte Bilder umfassen. Sobald das Modell trainiert ist, kann es erfolgreich maskierte und nicht maskierte Personen identifizieren. Damit können wir Fußgänger auffordern, Masken zu tragen, wenn sie ihr Haus verlassen.

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3. Spur- und Kurvenerkennung

Autonome Fahrzeuge sind die Zukunft des Fahrens. Mit dem Ziel, menschliche Eingriffe und auch das damit verbundene potenzielle Risiko zu minimieren, investieren viele Unternehmen umfassend in die Forschung und Entwicklung autonomer Fahrzeugtechnologien. Durch die Verwendung von Bildsegmentierung zur Filterung und Kantenerkennung mit einem Deep-Learning-Modell erkennen wir das Vorhandensein von Fahrspuren und deren Ausrichtung.

Ein schrittweises Vorgehen würde so aussehen

1. Eingabevideo als Frames nehmen.
2. Konvertieren jedes Frames in sein entsprechendes Graustufenbild.
3. Reduzierung des vorherrschenden Rauschens mit Hilfe von Filtern.
4. Erkennen von Kanten mit einem schlauen Kantendetektor.
5. Ermitteln der Koordinaten der Fahrspuren.
6. Nutzung von Deep Learning zur effizienten Erkennung von Fahrspuren und deren Ausrichtung.

4. Müdigkeitserkennung für Fahrer

Die Notwendigkeit einer Müdigkeitserkennung in Fahrzeugen ist aufgrund der großen Zahl von Unfällen, die durch Unbewusstheit der Fahrer verursacht werden, notwendig. Mit einem Müdigkeitserkennungssystem kann es den Fahrer warnen, wenn es einen möglichen Bewusstseinsverlust im Auge des Fahrers wahrnimmt. Durch das Verständnis und die Analyse von Augenmustern kann dieses System den Fahrer proaktiv warnen und das Auftreten von Unfällen verhindern. Diese Aufgabe wird gelöst, indem zuerst der Augenteil vom Rest des Gesichts lokalisiert und segmentiert wird.

Dann werden die Bilder binarisiert und gekennzeichnet, um zu verstehen, welche Bilder das Auftreten von Schläfrigkeit darstellen und welche nicht. Durch die Analyse der Blinzeln und ihrer Dauer kann der Algorithmus dann Schläfrigkeit erkennen, wenn die Augen länger geschlossen sind als die Zeit, die zum Blinzeln benötigt wird. Durch die Integration dieses Systems mit einem Alarmgerät könnte es nützlich sein, die durch Bewusstseinsstörungen verursachten Unfälle zu mindern.

5. Kennzeichenerkennung

Ja, Sie haben richtig gehört, wir können die Nummernschilderkennung automatisieren. Jetzt muss die Verkehrspolizei die Kennzeichen der Fahrzeuge, die gegen die Verkehrsregeln verstoßen, nicht mehr manuell notieren. Dank der Fortschritte auf dem Gebiet der Bildverarbeitung ist eine solche Aufgabe möglich. Die Schritte, die für die Erkennung von Nummernschildern erforderlich sind, umfassen die Verwendung geeigneter Filter, um Rauschen aus dem Eingabebild zu entfernen, und dann das Anwenden morphologischer Operationen auf sie.

Darüber hinaus wenden wir auf den interessierenden Bereich, dh das Nummernschild, eine Technik an, die als optische Zeichenerkennung (OCR) bekannt ist, um Text aus den Bildern zu extrahieren. OCR ist ein vortrainiertes Netzwerk, das Text aus Bildern erkennen kann. Die direkte Verwendung hilft uns, die Rechenkosten für das eigene Training unseres Algorithmus zu sparen. Daher kann man durch systematisches Befolgen der obigen Schritte einen Algorithmus/ein Modell entwickeln, um das Nummernschild und die damit verbundene Nummer zu identifizieren.

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Fazit

Bisher haben wir 5 Beispiele gesehen, bei denen Bildverarbeitung angewendet werden kann, um das vorliegende Problem zu lösen. Lassen Sie mich Ihnen jedoch sagen, dass sich die Bildverarbeitung in fast jede Branche diversifiziert hat, fast jeder Bereich ist direkt oder indirekt davon abhängig. Da es Python als Programmiersprache verwendet, ist es bequem zu verwenden und leichter zu verstehen.

Dieser Beitrag gibt Ihnen einen Überblick darüber, was Bildverarbeitung ist und einige damit verbundene Projekte. Wir empfehlen Ihnen jedoch, dringendere Probleme zu identifizieren, die durch die Nutzung der Konzepte der Bildverarbeitung gelöst werden können.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Entwicklung von Algorithmen für die Bildverarbeitung Geschicklichkeit erfordert, und wenn Sie sie beherrschen, können Sie in Ihrem Berufsleben schnell vorankommen und gleichzeitig reale Probleme lösen.

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