Top 8 Bildverarbeitungsprojekte mit Python [2022]

Bildverarbeitungsprojekte

Die Bildverarbeitung gewinnt in der Technologiebranche aufgrund ihrer Integration in verschiedene autonome Dienste immer mehr an Popularität. Wenn Sie also ein Python-Anfänger sind, können Sie am besten an einigen Echtzeit- Bildverarbeitungsprojekten arbeiten. Ein digitales Bild kann als eine Ansammlung von Pixeln dargestellt werden. Das Pixel ist die kleinste Einheit eines Bildes. Diese Pixelwerte enthalten die entsprechenden RGB-Werte (Rot, Grün, Blau), die den Anteil des Farbbeitrags zum Bild darstellen, und eine Mischung daraus baut ein Bild auf.

Dieses Gebiet findet seine Anwendung in fast allen Bereichen wie Bildung, wissenschaftlichen und medizinischen Studien, Verkehrskontrolle und Regierungsdiensten. Die Bildverarbeitung erfolgt am besten mithilfe von Deep Learning, da die Bilddaten in großer Zahl verfügbar sind und das Bild eine Zahlenmatrix ist, es einfach ist, es an mehrere Schichten von Neuronen weiterzugeben und die wichtigen Merkmale aus dem Bild zu extrahieren. Diese Funktionen helfen bei der Entscheidung über die zu ergreifende Aktion, wenn dieses System in eine Anwendung integriert wird. Je mehr Sie mit verschiedenen Bildverarbeitungsprojekten experimentieren, desto mehr Wissen gewinnen Sie.

In diesem Artikel werden wir einige interessante Bildverarbeitungsprojekte untersuchen, an denen Anfänger arbeiten können, um ihr Wissen auf die Probe zu stellen. In diesem Artikel finden Sie Top-Ideen für Bildverarbeitungsprojekte für Anfänger, um praktische Erfahrungen mit Python zu sammeln.

Bildverarbeitungsprojekte mit Python

Hier präsentieren wir Ihnen eine Liste von 7 Bildverarbeitungsprojekten, die mit Python erstellt werden können und mit denen Sie Ihre Reise zum Erkunden und Hinzufügen einer neuen Fähigkeit zu Ihrem Lebenslauf ankurbeln können. Diese Projekte sind nicht nach Schwierigkeitsgrad geordnet und erfordern, dass Sie Numpy verstehen, die Bibliothek für numerische Berechnungen, OpenCV, mit der Sie diese Bilder verarbeiten können, CNN (Convolution Neural Network) zum Extrahieren der Funktionen und andere projektspezifische Bibliotheken.

1. Bildbasiertes Anwesenheitssystem

Eine der besten Ideen, um mit Ihren praktischen Bildverarbeitungsprojekten zu experimentieren, ist die Arbeit an einem bildbasierten Anwesenheitssystem. Da die Bildungseinrichtungen jeden Tag neue Technologien einführen, besteht das Anwesenheitssystem in den meisten Einrichtungen immer noch aus Fingerabdrücken oder Gesichtsbiometrie, aber während dieser Coronavirus-Situation kann ein kontaktloses Anwesenheitssystem mithilfe der Bildverarbeitung implementiert werden.

Das Fakultätsmitglied würde einfach ein Gruppenfoto der Klasse machen und nach dem Hochladen dieses Bildes in das Cloud-System wird die Anwesenheit der Schüler markiert. Damit ist das System vollständig digital und kontaktlos. Es wird jedoch eine Studentendatenbank zur Überprüfung, Speicherung von Bildern und andere Anforderungen benötigt, aber Sie können dieses Projekt in kleinem Maßstab testen.

2. Live-Air-Spiele

Dieses Projekt wird OpenCV und das Python-Pygame-Modul verwenden. Das Pygame-Modul ist eine 2-D-Spielentwicklungs-Engine in Python, die verschiedene Tools für I/O und andere Funktionalitäten bietet. Die Anweisungen des Spielers können über die Webcam in den dafür vorgesehenen Bereichen der Bildschirme erfasst werden. Live Air-Spiele sind eines der besten Bildverarbeitungsprojekte.

Zu den Anweisungen gehören das Bewegen nach links, rechts, Springen oder Ergreifen von etwas. Der Live-Kamera-Feed muss in Frames zerlegt und dann mit der Anweisungsdatenbank zum Bewegen des Players abgeglichen werden. Sie können dies entweder in einem bestehenden Spiel wie Bergrennen implementieren oder ein neues dafür erstellen!

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3. Intelligentes Ampelsystem

Wir alle wissen, dass auf der Straße die Unterbrechung der Ampeln ärgerlich sein kann, wenn der Verkehr minimal oder gar nicht ist. Trotzdem müssen wir auf das grüne Signal warten, um eine Störung durch die Polizei zu vermeiden. Was könnte umgesetzt werden, ist ein intelligentes Ampelsystem, das die Verkehrssituation analysiert und das Timing der Ampeln entsprechend anpasst?

Der Livebild-Feed kann bei der Bestimmung der Verkehrsdichte helfen und wenn man auch Hupgeräusche berücksichtigt, könnte ein robustes System entwickelt werden. Das System sollte häufig grüne Signale geben, wenn die Verkehrsdichte gering ist, und einen kontrollierteren Fluss, wenn es zu starken Staus kommt. Es könnte auch eine Ausrichtung für Einsatzfahrzeuge hinzugefügt werden, die es ihnen ermöglicht, Signale schneller zu durchlaufen.

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4. Snapchat-Filter

Schon mal Snapchat benutzt? Kurz gesagt, es ist eine beliebte Messaging-App, die sich hauptsächlich auf das Teilen von Fotos und Videos konzentriert. Diese App bietet verschiedene Filter, mit denen Benutzer lustige und themenspezifische Fotos erstellen können. Diese Filter verwenden die Punktgesichtserkennungsalgorithmen (z. B. das Haar-ähnliche Merkmal), um die wichtigen Gesichtsmerkmale aus dem Bild zu strukturieren und die benutzerdefinierten Filter oder Effekte darauf anzuwenden. Dies ist eines der einfachen Bildverarbeitungsprojekte, aber ein aufregendes.

Sie können den Algorithmus zur Gesichtserkennung von Punkten aufgreifen und Ihre Arbeit darauf anwenden. Dieses Projekt wird den Tech-Stack von Numpy, OpenCV, Pillow haben und wenn Sie Ihren eigenen Gesichtserkennungsalgorithmus implementieren möchten, dann können Sie das mit der dlib-Bibliothek für Python versuchen.

5. Bildklassifizierer für ähnliche Typen

Ein Benutzer kann am Ende viele Bilder auf seinen lokalen Computer herunterladen und dieser wird schnell voll. Sie könnten sich ein Klassifizierungssystem einfallen lassen, das die Bilder je nach Kategorie der Bilder in separaten Ordnern ablegt. Ähnliche Bilder können in einem Ordner und unscharfe oder verzerrte Bilder in einem separaten Ordner abgelegt werden. Die Bilder müssen auf Ähnlichkeiten analysiert werden.

Die Erwähnung von Bildverarbeitungsprojekten kann dazu beitragen, dass Ihr Lebenslauf viel interessanter aussieht als andere.

6. Luftverschmutzungsprüfer

Heute leiden die meisten von uns unter der Verschmutzungskrise. Sie können den Unterschied zwischen einer bewölkten oder verschmutzten Umgebung leicht erkennen, indem Sie einfach in den Himmel schauen, und dies kann die Hauptantriebsquelle dieses Projekts sein. Die Eingabe für die Anwendung wäre das Bild des Benutzers über seine mobile Anwendung oder sein Webportal, je nach Bereitstellung, und nach der Verarbeitung würde das Ergebnis auf dem Bildschirm angezeigt. Dies ist eines der hervorragenden Bildverarbeitungsprojekte für Anfänger.

Für dieses Projekt benötigen Sie einen riesigen Datensatz mit Bildern von bewölktem, verschmutztem und klarem Himmel. Einige davon sind auf Kaggle verfügbar, dem Hub für Datensätze für Data Science und maschinelles Lernen, und einige davon können Sie selbst erstellen!

7. Anti-Cheat-System

Aufgrund der Covid-Situation werden die meisten Prüfungen der Universität im Online-Modus durchgeführt. Für die Lehrer/Fakultät wird es schwierig, den Status der Schüler zu überwachen. Es kann ein Anti-Cheat-System entwickelt werden, das erkennen kann, ob ein Kandidat unlautere Praktiken ausübt.

Das System sollte jede vom Testbildschirm ausgehende Navigation erkennen können. Der Kandidat, der längere Zeit nicht auf den Bildschirm schaut, sollte davor gewarnt werden, und wenn dieselbe Aktivität mehrmals wiederholt wird, sollte dies den Behörden gemeldet werden, um die erforderlichen Maßnahmen zu ergreifen.

8. Bonusprojekt: Bildbearbeitung

Sie können einen Bildeditor mit Python erstellen! Die GUI dafür kann mit Tkinter erstellt werden, einem Python-GUI-Paket. Alle Vorgänge wie Bearbeiten, Zuschneiden, Farbänderung, Hintergrundunschärfe, Bildzusammenführung, Drehen, Größenänderung oder Ziehen können mit Numpy und OpenCV angepasst werden. Dieses Projekt kann viel Zeit in Anspruch nehmen, um Funktionen für alle erforderlichen Operationen zu erstellen, aber es wird Ihnen ein gutes Wissen über die Bildverarbeitung vermitteln.

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Fazit

In diesem Artikel haben wir 8 Projektideen zur Bildverarbeitung behandelt. Diese Projekte sind nicht das Ende Ihrer Erkundung. In jeder Branche gibt es zahlreiche Anwendungen der Bildverarbeitung. Die medizinische Industrie verwendet es zur Früherkennung von Krebs, Malaria und anderen Krankheiten. Dieses Gebiet erfordert ein gründliches Verständnis von Matrizenalgebra, Transformationen und verschiedenen Arten mathematischer Verteilungen.

Ich hoffe, Sie werden viel lernen, während Sie an diesen Python-Projekten arbeiten. Wenn Sie neugierig darauf sind, Data Science zu lernen, um an der Spitze des rasanten technologischen Fortschritts zu stehen, sehen Sie sich das PG-Diplom in Data Science von upGrad & IIIT-B an und bilden Sie sich für die Zukunft weiter.