Top 5 des idées et sujets de projets de traitement d'images [Pour les débutants]

Dans ce blog, nous allons parcourir l'introduction du traitement d'image, puis parler de quelques idées de projets qui tournent autour du traitement d'image.

Le traitement d'image est une technique utilisée pour effectuer certaines opérations sur l'image afin d'en obtenir des informations significatives. Ici, l'entrée sera une image et après avoir appliqué quelques opérations, nous obtenons une image améliorée ou certaines fonctionnalités associées à ces images.

Dans le traitement d'image, une image est considérée comme un tableau bidimensionnel de nombres allant de 0 à 255. La compression d'image, la netteté, la détection des contours sont toutes réalisées en utilisant des filtres et des opérateurs spéciaux qui transforment l'image d'entrée en sortie que nous souhaitons. atteindre. Par exemple, pour éclaircir l'image, l'opérateur ou le filtre se comportera d'une manière qui augmenterait la valeur en pixels de l'image.

Ces opérateurs effectuent des opérations mathématiques avec le tableau 2D et produisent un nouvel ensemble de tableaux de sortie avec le résultat souhaité. Ces opérations sont largement utilisées dans des domaines tels que la vision par ordinateur et l'intelligence artificielle, ainsi que l'apprentissage automatique.

Passons à autre chose, maintenant que nous avons une compréhension de base de ce qu'est le traitement d'image, plongeons-nous dans certaines des idées de projets qui peuvent être créées en tirant parti du concept susmentionné sur le traitement d'image.

Meilleures idées de projets de traitement d'images

1. Surveillance de la distance sociale

Avec la propagation universelle du COVID-19, il est important de maintenir une distance sociale lors des déplacements dans les lieux publics. Ici, le traitement d'image peut changer la donne. En prenant les informations des caméras de vidéosurveillance et en analysant une image à la fois, nous atteindrons la tâche à accomplir.

Premièrement, nous utilisons des opérations morphologiques et des techniques de détection pour détecter les piétons dans un cadre. Ensuite, nous dessinons une boîte englobante entourant chaque piéton. Après quoi, nous calculons la distance d'une boîte englobante entourant un piéton à ses boîtes englobantes adjacentes. Ensuite, nous décidons d'un seuil pour la distance entre les boîtes englobantes, puis en fonction de leur distance, nous classons les piétons dans le cadre en rouge, jaune ou vert.

La boîte englobante rouge signifierait que les personnes dans le cadre sont très proches les unes des autres et donc exposées à un risque maximal. La case jaune signifierait que les personnes sont à une distance considérable et que le risque est moyen. Les cases vertes signifieraient que les gens respectent les normes et qu'ils sont en sécurité. L'intégration de ce système avec un mécanisme d'alerte (haut-parleurs) pourrait être un excellent moyen d'alerter les piétons qui enfreignent les normes COVID-19 !

2. Détection de masque

De nos jours, le port du masque est obligatoire depuis la découverte de la pandémie. Tout comme la distanciation sociale, la détection des masques est tout aussi importante pour empêcher toute nouvelle augmentation des cas de COVID. Pour détecter le masque. nous devons d'abord détecter le visage humain. Cela peut être réalisé en identifiant les repères faciaux tels que les yeux, le nez, la bouche, etc. Après avoir détecté les visages, nous devons créer un algorithme capable de distinguer un visage avec un masque et un visage sans masque.

Cela nécessite un modèle d'apprentissage en profondeur. Entraînement d'un modèle d'apprentissage en profondeur sur des ensembles de données comprenant à la fois des images masquées et non masquées. Une fois le modèle formé, il sera en mesure d'identifier avec succès les personnes masquées et non masquées. Grâce à cela, nous pouvons avertir les piétons de porter des masques chaque fois qu'ils sortent de chez eux.

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3. Détection de voie et de courbe

Les véhicules autonomes sont l'avenir de la conduite. Dans le but de minimiser l'intervention humaine ainsi que le risque potentiel encouru, de nombreuses entreprises dépensent énormément en recherche et développement de technologies de véhicules autonomes. En utilisant la segmentation d'image pour le filtrage et la détection des contours avec un modèle d'apprentissage en profondeur, nous détectons la présence de voies et leur orientation.

Une procédure par étapes ressemblerait à ceci

1. Prendre la vidéo d'entrée sous forme d'images.
2. Conversion de chaque image en son image en niveaux de gris correspondante.
3. Réduction du bruit répandu à l'aide de filtres.
4. Détection des bords à l'aide d'un détecteur de bord astucieux.
5. Trouver les coordonnées des voies de circulation.
6. Utiliser le deep learning pour détecter efficacement les voies et leur orientation.

4. Détection de somnolence pour les conducteurs

Le besoin de détection de la somnolence dans les véhicules est nécessaire en raison du grand nombre d'accidents causés par l'inconscience des conducteurs. Avec un système de détection de somnolence, il peut alerter le conducteur s'il détecte une perte de conscience potentielle dans l'œil du conducteur. En comprenant et en analysant les schémas oculaires, ce système peut alerter de manière proactive le conducteur et prévenir la survenue d'accidents. Cette tâche est réalisée en localisant et en segmentant d'abord la partie oculaire du reste du visage.

Ensuite, la binarisation et l'étiquetage des images sont effectués afin de comprendre quelles images représentent l'occurrence de la somnolence et lesquelles ne le font pas. Puis en analysant les clignements et leur durée, l'algorithme peut détecter une somnolence si les yeux sont fermés plus longtemps que le temps mis pour cligner de l'œil. En intégrant ce système à un dispositif d'alerte, il pourrait être utile pour atténuer les accidents dus à l'inconscience.

5. Reconnaissance de la plaque d'immatriculation

Oui, vous avez bien entendu, nous pouvons automatiser la détection des plaques d'immatriculation. Désormais, la police de la circulation n'a plus besoin de noter manuellement le numéro d'immatriculation des véhicules qui enfreignent les règles de circulation. C'est grâce aux avancées dans le domaine du traitement d'image qu'une telle tâche est possible. Les étapes requises pour la détection de la plaque d'immatriculation comprennent l'utilisation de filtres appropriés pour supprimer le bruit de l'image d'entrée, puis l'application d'opérations morphologiques sur celles-ci.

De plus, sur la région d'intérêt, c'est-à-dire la plaque d'immatriculation, nous appliquons une technique connue sous le nom de reconnaissance optique de caractères (OCR) pour extraire le texte des images. L'OCR est un réseau pré-entraîné capable de détecter du texte à partir d'images. L'utiliser directement nous aidera à économiser le coût de calcul de la formation de notre algorithme par nous-mêmes. Par conséquent, en suivant systématiquement les étapes ci-dessus, on peut développer un algorithme/modèle pour identifier la plaque d'immatriculation et le numéro qui lui est associé.

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Conclusion

Jusqu'à présent, nous avons vu 5 exemples où le traitement d'image peut être appliqué pour résoudre le problème en question. Cependant, permettez-moi de vous dire que le traitement d'image s'est diversifié dans presque toutes les industries, presque tous les domaines en dépendent directement ou indirectement. Parce qu'il utilise Python comme langage de programmation, il est pratique à utiliser et plus facile à comprendre.

Cet article vous donne un aperçu de ce qu'est le traitement d'image et de quelques projets qui y sont associés. Cependant, nous vous encourageons à identifier les problèmes les plus urgents qui peuvent être résolus en tirant parti des concepts de traitement d'image.

Pour conclure, le développement d'algorithmes relatifs au traitement d'images nécessite des compétences et, s'ils sont maîtrisés, ils peuvent vous aider à progresser rapidement dans votre vie professionnelle tout en résolvant des problèmes réels.

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