Pythonを使用した上位8つの画像処理プロジェクト[2022]

画像処理プロジェクト

画像処理は、さまざまな自律型サービスに統合されているため、テクノロジー業界で非常に人気があります。 したがって、Pythonの初心者の場合、できる最善のことは、いくつかのリアルタイム画像処理プロジェクトに取り組むことです。 デジタル画像は、ピクセルのコレクションとして表すことができます。 ピクセルは画像の最小単位です。 これらのピクセル値には、画像への色の寄与の割合を表す対応するRGB（赤、緑、青）値が含まれており、これらの値を組み合わせて画像を作成します。

この分野は、教育、科学および医学研究、交通管制、政府サービスなど、ほぼすべての分野でその用途があります。 画像データは膨大な数で利用可能であり、画像は数の行列であるため、画像をニューロンの複数の層に渡し、画像から重要な特徴を抽出するのは簡単であるため、画像処理はディープラーニングを使用して行うのが最も好ましい。 これらの機能は、このシステムがアプリケーションに統合されている場合に実行するアクションを決定するのに役立ちます。 さまざまな画像処理プロジェクトを実験すればするほど、より多くの知識を得ることができます。

この記事では、初心者が知識をテストするために取り組むことができるいくつかの興味深い画像処理プロジェクトを探求します。 この記事では、初心者がPythonを実際に体験できるようにするための画像処理プロジェクトのトップアイデアを紹介します。

Pythonを使用した画像処理プロジェクト

ここでは、Pythonを使用して構築でき、CVを探索して新しいスキルを追加するための旅を開始できる、7つの画像処理プロジェクトのリストを示します。 これらのプロジェクトは難易度の高い順にランク付けされていないため、数値計算ライブラリであるNumpy、これらの画像を処理できるOpenCV、特徴を抽出するためのCNN（畳み込みニューラルネットワーク）、およびその他のプロジェクト固有のライブラリを理解する必要があります。

1.画像ベースの出席システム

実践的な画像処理プロジェクトの実験を開始するための最良のアイデアの1つは、画像ベースの出席システムに取り組むことです。 教育機関は毎日新しいテクノロジーを採用しているため、ほとんどの教育機関の出席システムは依然として指紋または顔認証ですが、このコロナウイルスの状況では、画像処理を使用して非接触の出席システムを実装できます。

教員はクラスの集合写真を撮るだけで、その画像をクラウドシステムにアップロードした後、学生の出席がマークされます。 これにより、システムは完全にデジタル化され、非接触型になります。 ただし、検証、画像の保存、およびその他の要件のための学生データベースが必要になりますが、このプロジェクトを小規模でテストすることができます。

2.ライブエアゲーム

このプロジェクトでは、OpenCVとPythonPygameモジュールを利用します。 Pygameモジュールは、Pythonの2Dゲーム開発エンジンであり、I/Oやその他の機能のためのさまざまなツールを提供します。 プレーヤーの指示は、画面の指定された領域にあるWebカメラを介してキャプチャできます。 Live Airゲームは、最高の画像処理プロジェクトの1つです。

指示には、左、右への移動、ジャンプ、または何かの握りが含まれます。 ライブカメラフィードはフレームに分割してから、プレーヤーを移動するための命令データベースと照合する必要があります。 これは、ヒルクライムレースなどの既存のゲームに実装することも、新しいゲームを作成することもできます。

チェックアウト： GitHub上のPythonプロジェクト

3.スマート信号システム

道路を走行しているとき、交通量が少ないかまったくない場合、信号機の停止が煩わしい場合があることは誰もが知っています。それでも、警察の混乱を避けるために、緑色の信号を待つ必要があります。 交通状況を分析し、それに応じてライトのタイミングを調整するスマートライトシステムを実装できますか？

ライブ画像フィードは、トラフィックの密度を決定するのに役立ちます。ホーンサウンドも考慮に入れると、堅牢なシステムを開発できます。 システムは、交通密度が低い場合は頻繁に緑色の信号を発し、渋滞が激しい場合はより制御された流れを発する必要があります。 緊急車両のバイアスを追加して、信号をより速く通過できるようにすることもできます。

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4.Snapchatフィルター

Snapchatを使用したことがありますか？ 一言で言えば、それは主に写真とビデオの共有に焦点を当てている人気のあるメッセージングアプリです。 このアプリは、ユーザーが面白いテーマ固有の写真を作成できるようにするさまざまなフィルターを提供します。 これらのフィルターは、ポイント顔検出アルゴリズム（Haarのような機能など）を使用して、画像から重要な顔のランドマークを構成し、カスタムフィルターまたは効果をそれらに適用します。 これは、シンプルな画像処理プロジェクトの1つでありながら、エキサイティングなプロジェクトです。

ポイントの顔検出のアルゴリズムを採用し、それらに作業を適用できます。 このプロジェクトには、Numpy、OpenCV、枕の技術スタックが含まれます。独自の顔のランドマークアルゴリズムを実装する場合は、Python用のdlibライブラリでそれを試すことができます。

5.同様のタイプの画像分類子

ユーザーがローカルマシンに大量の画像をダウンロードしてしまう可能性があり、すぐにいっぱいになります。 画像のカテゴリに応じて、画像を別々のフォルダに配置する分類システムを考え出すことができます。 同様の画像を1つのフォルダに配置し、ぼやけた画像や歪んだ画像を別のフォルダに配置できます。 画像の類似性を分析する必要があります。

画像処理プロジェクトに言及すると、履歴書が他のプロジェクトよりもはるかに面白く見えるようになります。

6.大気汚染チェッカー

今日、私たちのほとんどは汚染危機に苦しんでいます。 空を見ているだけで、曇った環境と汚染された環境の違いを簡単に見つけることができ、これがこのプロジェクトの主な推進力となる可能性があります。 アプリケーションへの入力は、展開に応じてモバイルアプリケーションまたはWebポータルを介したユーザーからの画像であり、それらを処理した後、結果が画面に表示されます。 これは、初心者向けの優れた画像処理プロジェクトの1つです。

このプロジェクトでは、曇り、汚染、晴天の画像の膨大なデータセットが必要になります。 一部はデータサイエンスと機械学習データセットのハブであるKaggleで利用でき、一部は独自に作成できます。

7.アンチチートシステム

厳しい状況のため、大学の試験のほとんどはオンラインモードで実施されています。 教師/教員が生徒の状態を監視することが困難になります。 候補者によって不公正な慣行が行われたかどうかを検出できるアンチチートシステムを開発することができます。

システムは、テスト画面から発信ナビゲーションを検出できる必要があります。 画面を長時間見ない候補者は、同じことについて警告されるべきであり、同じ活動が数回繰り返される場合は、必要な措置を講じるために当局に報告されるべきです。

8.ボーナスプロジェクト：画像編集者

すべてPythonを使用して画像エディタを構築できます！ このためのGUIは、PythonGUIパッケージであるTkinterを使用して作成できます。 編集、トリミング、色の変更、背景のぼかし、画像のマージ、回転、サイズ変更、ドラッグなどのすべての操作は、NumpyとOpenCVを使用してカスタマイズできます。 このプロジェクトでは、必要なすべての操作の関数を作成するのに時間がかかる場合がありますが、画像処理に関する十分な知識が得られます。

読む： Pythonプロジェクトのアイデアとトピック

結論

この記事では、8つの画像処理プロジェクトのアイデアについて説明しました。 これらのプロジェクトはあなたの探求の終わりではありません。 あらゆる業界で画像処理の多くのアプリケーションがあります。 医療業界では、早期のガン、マラリア、その他の病気の検出に使用しています。 この分野では、行列代数、変換、およびさまざまな種類の数学的分布を完全に理解する必要があります。

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