Los 8 mejores proyectos de procesamiento de imágenes usando Python [2022]

Proyectos de procesamiento de imágenes

El procesamiento de imágenes está ganando mucha popularidad en la industria tecnológica debido a su integración en varios servicios autónomos. Entonces, si eres un principiante de Python, lo mejor que puedes hacer es trabajar en algunos proyectos de procesamiento de imágenes en tiempo real. Una imagen digital se puede representar como una colección de píxeles. El píxel es la unidad más pequeña de una imagen. Estos valores de píxel contienen los valores RGB (rojo, verde, azul) correspondientes que representan la proporción de contribución de color a la imagen, y una combinación de estos construye una imagen.

Este campo encuentra su aplicación en casi todos los dominios, como la educación, los estudios científicos y médicos, el control del tráfico y los servicios gubernamentales. El procesamiento de imágenes se realiza preferentemente mediante el aprendizaje profundo, ya que los datos de la imagen están disponibles en grandes cantidades y, dado que la imagen es una matriz de números, es fácil pasarla a varias capas de neuronas y extraer las características importantes de la imagen. Estas características ayudan a decidir la acción a tomar si este sistema se integra en una aplicación. Cuanto más experimente con diferentes proyectos de procesamiento de imágenes, más conocimiento obtendrá.

En este artículo, exploraremos algunos proyectos interesantes de procesamiento de imágenes en los que los principiantes pueden trabajar para poner a prueba sus conocimientos. En este artículo, encontrará las mejores ideas de proyectos de procesamiento de imágenes para que los principiantes obtengan experiencia práctica en Python.

Proyectos de procesamiento de imágenes usando Python

Aquí le presentamos una lista de 7 proyectos de procesamiento de imágenes que se pueden construir con Python y con los que puede iniciar su viaje para explorar y agregar una nueva habilidad a su CV. Estos proyectos no están clasificados en ningún orden de dificultad y requieren que comprenda Numpy, que es la biblioteca de computación numérica, OpenCV que le permite procesar estas imágenes, CNN (red neuronal de convolución) para extraer las características y otras bibliotecas específicas del proyecto.

1. Sistema de asistencia basado en imágenes

Una de las mejores ideas para comenzar a experimentar sus proyectos prácticos de procesamiento de imágenes es trabajar en un sistema de asistencia basado en imágenes. Como los institutos educativos están adoptando nuevas tecnologías todos los días, el sistema de asistencia en la mayoría de las instituciones sigue siendo biometría facial o de huellas dactilares, pero durante esta situación de coronavirus, se puede implementar un sistema de asistencia sin contacto mediante el procesamiento de imágenes.

El miembro de la facultad simplemente tomaría una fotografía grupal de la clase y luego de cargar esa imagen en el sistema en la nube, se marcará la asistencia de los estudiantes. Esto hace que el sistema sea completamente digital y sin contacto. Sin embargo, se requerirá una base de datos de estudiantes para verificación, almacenamiento de imágenes y otros requisitos, pero puede probar este proyecto a pequeña escala.

2. Juegos aéreos en vivo

Este proyecto hará uso del módulo OpenCV y Python Pygame. El módulo Pygame es un motor de desarrollo de juegos 2-D en Python que ofrece varias herramientas para E/S y otras funcionalidades. Las instrucciones del jugador se pueden capturar a través de la cámara web en las regiones designadas de las pantallas. Los juegos Live Air son uno de los mejores proyectos de procesamiento de imágenes.

Las instrucciones incluyen moverse hacia la izquierda, hacia la derecha, saltar o agarrar algo. La transmisión de la cámara en vivo debe dividirse en cuadros y luego combinarlos con la base de datos de instrucciones para mover al jugador. ¡Puede implementar esto en un juego existente como Hill Climb Racing o crear uno nuevo para esto!

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3. Sistema de semáforos inteligentes

Todos sabemos que al circular por carreteras, la parada de los semáforos puede molestar cuando el tráfico es mínimo o nulo, aun así, hay que esperar a la señal verde para evitar cualquier intervención policial. ¿Qué podría implementarse es un sistema de luces inteligentes que analice la situación del tráfico y ajuste en consecuencia el tiempo de las luces?

La transmisión de imágenes en vivo puede ayudar a decidir la densidad del tráfico y, si también se toman en cuenta los sonidos de bocina, se podría desarrollar un sistema sólido. El sistema debe dar señales verdes frecuentes cuando la densidad del tráfico es baja y un flujo más controlado cuando hay mucha congestión. También se podría agregar un sesgo para los vehículos de emergencia, lo que les permitiría pasar las señales más rápido.

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4. Filtros de Snapchat

¿Alguna vez has usado Snapchat? En pocas palabras, es una aplicación de mensajería popular que se enfoca principalmente en compartir fotos y videos. Esta aplicación ofrece varios filtros que permiten a los usuarios crear fotos divertidas y temáticas específicas. Estos filtros utilizan los algoritmos de detección de rostros puntuales (por ejemplo, la función similar a Haar) para estructurar los puntos de referencia faciales importantes de la imagen y aplicarles filtros o efectos personalizados. Este es uno de los proyectos de procesamiento de imágenes simples pero emocionante.

Puede tomar el algoritmo para la detección de rostros de puntos y aplicarles su trabajo. Este proyecto tendrá la pila tecnológica de Numpy, OpenCV, almohada y, si desea implementar su propio algoritmo de puntos de referencia faciales, puede probarlo con la biblioteca dlib para Python.

5. Clasificador de imágenes para tipos similares

Un usuario puede terminar descargando muchas imágenes en su máquina local y se llena rápidamente. Podría idear un sistema de clasificación que coloque las imágenes en carpetas separadas según la categoría de las imágenes. Las imágenes similares se pueden colocar en una carpeta y las imágenes borrosas o distorsionadas en una carpeta separada. Las imágenes deben analizarse en busca de similitudes.

Mencionar proyectos de procesamiento de imágenes puede ayudar a que su currículum se vea mucho más interesante que otros.

6. Comprobador de contaminación del aire

Hoy en día, la mayoría de nosotros hemos estado sufriendo la crisis de la contaminación. Puede detectar fácilmente la diferencia entre un entorno nublado o contaminado con solo mirar al cielo, y esta puede ser la principal fuente impulsora de este proyecto. La entrada para la aplicación sería la imagen del usuario a través de su aplicación móvil o portal web, según la implementación, y después de procesarlos, el resultado se mostraría en la pantalla. Este es uno de los excelentes proyectos de procesamiento de imágenes para principiantes.

Para este proyecto, necesitará un gran conjunto de datos de imágenes de cielo nublado, contaminado y despejado. Parte de esto está disponible en Kaggle, que es el Hub para conjuntos de datos de ciencia de datos y aprendizaje automático, ¡y algunos de ellos puedes crearlos tú mismo!

7. Sistema Anti-Trampas

Debido a la situación del covid, la mayoría de los exámenes universitarios se realizan a través de la modalidad en línea. Se vuelve difícil para los maestros/facultad monitorear el estado de los estudiantes. Se puede desarrollar un sistema antitrampas que pueda detectar si un candidato realiza alguna práctica desleal.

El sistema debería poder detectar cualquier navegación saliente desde la pantalla de prueba. El candidato que no mire la pantalla por más tiempo debe ser advertido de lo mismo y si la misma actividad se repite varias veces, entonces se debe informar a las autoridades para que tomen las medidas necesarias.

8. Proyecto adicional: Editor de imágenes

¡Puedes construir un editor de imágenes usando Python! La GUI para esto se puede hacer usando Tkinter, que es un paquete de GUI de Python. Todas las operaciones, como edición, recorte, cambio de color, desenfoque de fondo, fusión de imágenes, rotación, cambio de tamaño o arrastre, se pueden personalizar con Numpy y OpenCV. Este proyecto puede tomar mucho tiempo para crear funciones para todas las operaciones requeridas, pero le dará un buen conocimiento del procesamiento de imágenes.

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Conclusión

En este artículo, hemos cubierto 8 ideas de proyectos de procesamiento de imágenes. Estos proyectos no son el final de su exploración. Existen numerosas aplicaciones de procesamiento de imágenes en todas las industrias. La industria médica lo utiliza para la detección temprana de cáncer, malaria y otras enfermedades. Este campo requiere una comprensión profunda del álgebra matricial, las transformaciones y varios tipos de distribuciones matemáticas.

Espero que aprenda mucho mientras trabaja en estos proyectos de Python. Si tiene curiosidad por aprender ciencia de datos para estar al frente de los avances tecnológicos vertiginosos, consulte el Diploma PG en ciencia de datos de upGrad & IIIT-B y mejore sus habilidades para el futuro.