Las 5 mejores ideas y temas para proyectos de procesamiento de imágenes [para principiantes]

En este blog, veremos la introducción del procesamiento de imágenes y luego procederemos a hablar sobre algunas ideas de proyectos que giran en torno al procesamiento de imágenes.

El procesamiento de imágenes es una técnica utilizada para realizar algunas operaciones en la imagen con el fin de obtener información significativa de ellos. Aquí, la entrada será una imagen y, después de aplicar algunas operaciones, obtendremos una imagen mejorada o algunas características asociadas con estas imágenes.

En el procesamiento de imágenes, una imagen se considera como una matriz bidimensional de números que van del 0 al 255. La compresión de imágenes, la nitidez y la detección de bordes se logran mediante el uso de filtros y operadores especiales que transforman la imagen de entrada en la salida que deseamos. lograr. Por ejemplo, para aumentar el brillo de la imagen, el operador o filtro se comportará de una manera que incrementaría el valor de píxel de la imagen.

Estos operadores realizan operaciones matemáticas con la matriz 2-D y producen un nuevo conjunto de matrices de salida con el resultado deseado. Estas operaciones se utilizan ampliamente en dominios como la visión artificial y la inteligencia artificial, y el aprendizaje automático.

Continuando, ahora que tenemos una comprensión básica de lo que es el procesamiento de imágenes, profundicemos en algunas de las ideas de proyectos que se pueden crear aprovechando el concepto mencionado anteriormente sobre el procesamiento de imágenes.

Las mejores ideas de proyectos de procesamiento de imágenes

1. Monitoreo del distanciamiento social

Con la propagación universal de COVID-19, es importante mantener el distanciamiento social mientras se viaja en lugares públicos. Aquí el procesamiento de imágenes puede cambiar las reglas del juego. Al tomar información de las cámaras de CCTV y analizar un cuadro a la vez, lograremos la tarea en cuestión.

En primer lugar, utilizamos operaciones morfológicas y técnicas de detección para detectar peatones en un marco. A continuación, dibujamos un cuadro delimitador que rodea a cada peatón. Después de lo cual, calculamos la distancia de un cuadro delimitador que encierra a un peatón a sus cuadros delimitadores adyacentes. A continuación, decidimos un umbral para la distancia entre los cuadros delimitadores y luego, en función de su distancia, clasificamos a los peatones en el marco como rojo, amarillo o verde.

El cuadro delimitador rojo significaría que las personas en el marco están muy juntas y, por lo tanto, en riesgo máximo. El cuadro amarillo significaría que las personas están a una distancia considerable y el riesgo es medio. Los recuadros verdes significarían que las personas siguen las normas y están a salvo. ¡Integrar este sistema con un mecanismo de alerta (altavoces) podría ser una excelente manera de alertar a los peatones que violan las normas COVID-19!

2. Detección de máscara

Hoy en día, el uso de mascarillas es obligatorio desde que se descubrió la pandemia. Al igual que el distanciamiento social, la detección de máscaras es igualmente importante para evitar un mayor aumento en los casos de COVID. Para detectar máscara. primero tenemos que detectar el rostro humano. Eso se puede lograr identificando los puntos de referencia faciales, como ojos, nariz, boca, etc. Después de detectar rostros, necesitamos construir un algoritmo que pueda distinguir un rostro con una máscara y un rostro sin máscara.

Esto exige la necesidad de un modelo de aprendizaje profundo. Entrenamiento de un modelo de aprendizaje profundo en conjuntos de datos que comprenden imágenes con y sin máscara. Una vez que el modelo esté capacitado, podrá identificar con éxito a las personas con y sin máscara. Con esto, podemos alertar a los peatones para que usen máscaras cada vez que salgan de su casa.

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3. Detección de carriles y curvas

Los vehículos autónomos son el futuro de la conducción. Con el objetivo de minimizar la intervención humana y también el riesgo potencial involucrado, muchas empresas están invirtiendo mucho en investigación y desarrollo de tecnologías de vehículos autónomos. Mediante el uso de la segmentación de imágenes para el filtrado y la detección de bordes con un modelo de aprendizaje profundo, detectamos la presencia de carriles y su orientación.

Un procedimiento paso a paso se vería así

1. Tomando video de entrada como cuadros.
2. Convirtiendo cada fotograma en su correspondiente imagen en escala de grises.
3. Reducir el ruido predominante con la ayuda de filtros.
4. Detección de bordes con un detector de bordes astuto.
5. Encontrar las coordenadas de los carriles de la carretera.
6. Uso de aprendizaje profundo para detectar carriles de manera eficiente y su orientación.

4. Detección de somnolencia para conductores

La necesidad de la detección de la somnolencia en los vehículos es necesaria debido al gran número de accidentes que se producen por la falta de conciencia de los conductores. Con un sistema de detección de somnolencia, puede alertar al conductor si detecta una posible pérdida de conciencia en el ojo del conductor. Al comprender y analizar los patrones de los ojos, este sistema puede alertar de manera proactiva al conductor y evitar que ocurran accidentes. Esta tarea se logra ubicando y segmentando primero la parte del ojo del resto de la cara.

Luego, se realiza la binarización y el etiquetado de las imágenes para comprender qué imágenes representan la aparición de somnolencia y cuáles no. Luego, al analizar los parpadeos y su duración, el algoritmo puede detectar la somnolencia si los ojos están cerrados durante más tiempo que el tiempo necesario para parpadear. Al integrar este sistema con un dispositivo de alerta, podría ser útil para mitigar los accidentes causados ​​por la falta de conciencia.

5. Reconocimiento de matrículas

Sí, has oído bien, podemos automatizar la detección de matrículas. Ahora la policía de tránsito ya no necesita anotar manualmente el número de licencia de los vehículos que violan las normas de tránsito. Gracias a los avances en el campo del procesamiento de imágenes, tal tarea es posible. Los pasos necesarios para la detección de matrículas incluyen el uso de filtros apropiados para eliminar el ruido de la imagen de entrada y luego aplicarles operaciones morfológicas.

Además, en la región de interés, es decir, la plataforma de licencia, aplicamos una técnica conocida como reconocimiento óptico de caracteres (OCR) para extraer texto de las imágenes. OCR es una red preentrenada que es capaz de detectar texto de imágenes. Usarlo directamente nos ayudará a ahorrar el costo de cómputo de entrenar nuestro algoritmo por nosotros mismos. Por lo tanto, siguiendo sistemáticamente los pasos anteriores, se puede desarrollar un algoritmo/modelo para identificar la matrícula y el número asociado a ella.

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Conclusión

Hasta ahora, hemos visto 5 ejemplos en los que se puede aplicar el procesamiento de imágenes para resolver el problema en cuestión. Sin embargo, déjame decirte que el procesamiento de imágenes se ha diversificado en casi todas las industrias, casi todos los campos dependen de él directa o indirectamente. Debido a que usa python como lenguaje de programación, es conveniente de usar y más fácil de entender.

Esta publicación le brinda una descripción general de qué es el procesamiento de imágenes y algunos proyectos asociados con él. Sin embargo, lo alentamos a que identifique problemas más apremiantes que puedan resolverse aprovechando los conceptos de procesamiento de imágenes.

Para concluir, el desarrollo de algoritmos relacionados con el procesamiento de imágenes requiere habilidad y, si se domina, puede ayudarlo a avanzar en su vida profesional a un ritmo rápido mientras resuelve problemas del mundo real.

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