Top 8 des projets de traitement d'images utilisant Python [2022]

Projets de traitement d'images

Le traitement d'images gagne en popularité dans l'industrie technologique en raison de son intégration dans divers services autonomes. Donc, si vous êtes un débutant en Python, la meilleure chose à faire est de travailler sur des projets de traitement d'images en temps réel. Une image numérique peut être représentée comme un ensemble de pixels. Le pixel est la plus petite unité d'une image. Ces valeurs de pixel contiennent les valeurs RVB correspondantes (rouge, vert, bleu) qui représentent la proportion de contribution de la couleur à l'image, et un mélange de celles-ci crée une image.

Ce domaine trouve son application dans presque tous les domaines tels que l'éducation, les études scientifiques et médicales, le contrôle de la circulation et les services gouvernementaux. Le traitement d'image est de préférence effectué en utilisant l'apprentissage en profondeur car les données d'image sont disponibles en grand nombre et comme l'image est une matrice de nombres, il est facile de la transmettre à plusieurs couches de neurones et d'extraire les caractéristiques importantes de l'image. Ces fonctionnalités aident à décider de l'action à entreprendre si ce système est intégré dans une application. Plus vous expérimentez avec différents projets de traitement d'images, plus vous gagnez en connaissances.

Dans cet article, nous allons explorer quelques projets de traitement d'image intéressants sur lesquels les débutants peuvent travailler pour mettre leurs connaissances à l'épreuve. Dans cet article, vous trouverez les meilleures idées de projets de traitement d'image pour les débutants afin d'acquérir une expérience pratique sur Python.

Projets de traitement d'images avec Python

Nous vous présentons ici une liste de 7 projets de traitement d'images qui peuvent être construits à l'aide de Python et avec lesquels vous pouvez démarrer votre voyage pour explorer et ajouter une nouvelle compétence à votre CV. Ces projets ne sont pas classés par ordre de difficulté et nécessitent de comprendre Numpy qui est la bibliothèque de calcul numérique, OpenCV qui permet de traiter ces images, CNN (Convolution Neural network) pour extraire les fonctionnalités, et d'autres bibliothèques spécifiques au projet.

1. Système de présence basé sur l'image

L'une des meilleures idées pour commencer à expérimenter vos projets pratiques de traitement d'images est de travailler sur un système de présence basé sur l'image. Comme les établissements d'enseignement adoptent chaque jour de nouvelles technologies, le système de présence dans la plupart des établissements est toujours la biométrie d'empreintes digitales ou faciale, mais pendant cette situation de coronavirus, un système de présence sans contact peut être mis en place en utilisant le traitement d'image.

Le membre du corps professoral prendrait simplement une photo de groupe de la classe et après avoir téléchargé cette image sur le système cloud, la présence des étudiants sera marquée. Cela rend le système entièrement numérique et sans contact. Cependant, une base de données d'étudiants pour la vérification, le stockage des images et d'autres exigences seront nécessaires, mais vous pouvez tester ce projet à petite échelle.

2. Jeux aériens en direct

Ce projet utilisera le module OpenCV et Python Pygame. Le module Pygame est un moteur de développement de jeux 2D en Python qui offre divers outils d'E/S et d'autres fonctionnalités. Les instructions du joueur peuvent être capturées via la webcam dans les régions désignées des écrans. Les jeux Live Air sont l'un des meilleurs projets de traitement d'image.

Les instructions incluent se déplacer à gauche, à droite, sauter ou saisir quelque chose. Le flux de la caméra en direct doit être décomposé en images, puis les faire correspondre avec la base de données d'instructions pour déplacer le joueur. Vous pouvez l'implémenter sur un jeu existant comme Hill Climb Racing ou en créer un nouveau pour cela !

Paiement : projets Python sur GitHub

3. Système de feux de circulation intelligents

Nous savons tous que lors d'un déplacement par les routes, l'arrêt des feux tricolores peut gêner lorsque le trafic est minime ou pas du tout, malgré cela, il faut attendre le feu vert pour éviter toute perturbation policière. Qu'est-ce qui pourrait être mis en œuvre, c'est un système d'éclairage intelligent qui analyse la situation du trafic et ajuste en conséquence la synchronisation des feux ?

Le flux d'images en direct peut aider à déterminer la densité du trafic et si les sons de klaxon sont également pris en compte, un système robuste pourrait être développé. Le système devrait donner des signaux verts fréquents lorsque la densité du trafic est faible et un flux plus contrôlé en cas de forte congestion. Un biais pour les véhicules d'urgence pourrait également être ajouté, leur permettant de traverser les signaux plus rapidement.

Apprenez le cours de science des données en ligne des meilleures universités du monde. Gagnez des programmes Executive PG, des programmes de certificat avancés ou des programmes de maîtrise pour accélérer votre carrière.

4. Filtres Snapchat

Avez-vous déjà utilisé Snapchat ? En un mot, il s'agit d'une application de messagerie populaire qui se concentre principalement sur le partage de photos et de vidéos. Cette application propose divers filtres qui permettent aux utilisateurs de créer des photos amusantes et thématiques. Ces filtres utilisent les algorithmes de détection de visages ponctuels (par exemple, la fonction de type Haar) pour structurer les repères faciaux importants de l'image et leur appliquer les filtres ou effets personnalisés. C'est l'un des projets de traitement d'image simples mais passionnant.

Vous pouvez reprendre l'algorithme de détection de visage de points et leur appliquer votre travail. Ce projet aura la pile technologique de Numpy, OpenCV, pillow et si vous souhaitez implémenter votre propre algorithme de repères faciaux, vous pouvez l'essayer avec la bibliothèque dlib pour Python.

5. Classificateur d'images pour des types similaires

Un utilisateur peut finir par télécharger de nombreuses images sur sa machine locale et celle-ci se remplit rapidement. Vous pouvez proposer un système de classification qui place les images dans des dossiers séparés en fonction de la catégorie des images. Des images similaires peuvent être placées dans un dossier et des images floues ou déformées dans un dossier séparé. Les images doivent être analysées pour les similitudes.

Mentionner des projets de traitement d'images peut aider votre CV à paraître beaucoup plus intéressant que d'autres.

6. Vérificateur de la pollution de l'air

Aujourd'hui, la plupart d'entre nous souffrent de la crise de la pollution. Vous pouvez facilement repérer la différence entre un environnement nuageux ou pollué simplement en regardant le ciel, et cela peut être la principale source de motivation de ce projet. L'entrée pour l'application serait l'image de l'utilisateur via son application mobile ou son portail Web en fonction du déploiement, et après les avoir traitées, le résultat serait affiché à l'écran. C'est l'un des excellents projets de traitement d'image pour les débutants.

Pour ce projet, vous aurez besoin d'un énorme ensemble de données d'images de ciel nuageux, pollué et clair. Certains d'entre eux sont disponibles sur Kaggle, qui est le hub pour les ensembles de données de science des données et d'apprentissage automatique, et certains d'entre eux peuvent être créés par vous-même !

7. Système anti-triche

En raison de la situation covid, la plupart des examens universitaires se déroulent via le mode en ligne. Il devient difficile pour les enseignants/facultés de surveiller le statut des étudiants. Un système anti-triche peut être développé pour détecter si une pratique déloyale est effectuée par un candidat.

Le système doit être capable de détecter toute navigation sortante à partir de l'écran de test. Le candidat qui ne regarde pas l'écran pendant plus de temps doit en être averti et si la même activité se répète plusieurs fois, il doit être signalé aux autorités pour prendre les mesures nécessaires.

8. Projet bonus : Éditeur d'images

Vous pouvez créer un éditeur d'images en utilisant Python ! L'interface graphique pour cela peut être créée à l'aide de Tkinter, qui est un package d'interface graphique Python. Toutes les opérations telles que l'édition, le recadrage, le changement de couleur, le flou d'arrière-plan, la fusion d'images, la rotation, le redimensionnement ou le glissement peuvent être personnalisées à l'aide de Numpy et OpenCV. Ce projet peut prendre beaucoup de temps pour créer des fonctions pour toutes les opérations requises, mais il vous donnera une bonne connaissance du traitement d'images.

Lire : Idées et sujets de projet Python

Conclusion

Dans cet article, nous avons couvert 8 idées de projets de traitement d'image . Ces projets ne sont pas la fin de votre exploration. Il existe de nombreuses applications de traitement d'image dans chaque industrie. L'industrie médicale l'utilise pour la détection précoce du cancer, du paludisme et d'autres maladies. Ce domaine nécessite une compréhension approfondie de l'algèbre matricielle, des transformations et de divers types de distributions mathématiques.

J'espère que vous apprendrez beaucoup en travaillant sur ces projets Python. Si vous êtes curieux d'apprendre la science des données pour être à l'avant-garde des avancées technologiques rapides, consultez le diplôme PG upGrad & IIIT-B en science des données et améliorez vos compétences pour l'avenir.