5 Ide & Topik Proyek Pemrosesan Gambar Teratas [Untuk Pemula]

Di blog ini, kita akan berjalan melalui pengenalan pemrosesan gambar dan kemudian melanjutkan untuk berbicara tentang beberapa ide proyek yang berputar di sekitar pemrosesan gambar.

Pengolahan citra adalah teknik yang digunakan untuk melakukan beberapa operasi pada citra untuk mendapatkan beberapa informasi yang berarti dari mereka. Di sini, input akan berupa gambar dan setelah menerapkan beberapa operasi, kami mendapatkan gambar yang disempurnakan atau beberapa fitur yang terkait dengan gambar ini.

Dalam pemrosesan gambar, sebuah gambar dianggap sebagai larik angka dua dimensi mulai dari 0 hingga 255. Kompresi gambar, penajaman, deteksi tepi, semuanya dicapai dengan menggunakan filter dan operator khusus yang mengubah gambar input menjadi output yang kita inginkan. meraih. Misalnya, untuk mencerahkan gambar, operator atau filter akan berperilaku sedemikian rupa sehingga akan meningkatkan nilai piksel gambar.

Operator-operator ini melakukan operasi matematika dengan larik 2-D dan menghasilkan satu set larik keluaran baru dengan hasil yang diinginkan. Operasi ini sedang banyak digunakan dalam domain seperti, Computer vision dan Artificial Intelligence, dan Machine learning.

Selanjutnya, setelah kita memiliki pemahaman dasar tentang apa itu pemrosesan gambar, mari kita selami beberapa ide proyek yang dapat dibuat dengan memanfaatkan konsep yang disebutkan di atas tentang pemrosesan gambar.

Ide Proyek Pemrosesan Gambar Teratas

1. Memantau Jarak Sosial

Dengan menyebarnya COVID-19 secara universal, penting untuk menjaga jarak sosial saat bepergian di tempat umum. Di sini pemrosesan gambar bisa menjadi pengubah permainan. Dengan mengambil masukan dari Kamera CCTV dan menganalisis satu frame pada satu waktu, kami akan mencapai tugas yang ada.

Pertama, kami menggunakan operasi morfologi dan teknik deteksi untuk mendeteksi pejalan kaki dalam bingkai. Selanjutnya, kami menggambar kotak pembatas yang mengelilingi setiap pejalan kaki. Setelah itu, kami menghitung jarak satu kotak pembatas yang membatasi pejalan kaki ke kotak pembatas yang berdekatan. Selanjutnya, kami memutuskan ambang batas untuk jarak antara kotak pembatas dan kemudian berdasarkan jaraknya kami mengkategorikan pejalan kaki dalam bingkai sebagai merah, kuning, atau hijau.

Kotak pembatas merah berarti orang-orang dalam bingkai sangat berdekatan dan karenanya berisiko maksimum. Kotak kuning berarti orang berada pada jarak yang cukup jauh dan risikonya sedang. Kotak hijau berarti orang mengikuti norma dan mereka aman. Mengintegrasikan sistem ini dengan mekanisme peringatan (Pengeras Suara) bisa menjadi cara yang bagus untuk memperingatkan pejalan kaki yang melanggar norma COVID-19!

2. Deteksi Masker

Saat ini, memakai masker sudah menjadi kewajiban sejak pandemi ditemukan. Sebagai jarak sosial, deteksi masker sama pentingnya untuk mencegah lonjakan lebih lanjut dalam kasus COVID. Untuk mendeteksi topeng. kita harus terlebih dahulu mendeteksi wajah manusia. Itu dapat dicapai dengan mengidentifikasi landmark wajah seperti mata hidung mulut dll. Setelah mendeteksi wajah, kita perlu membangun sebuah algoritma yang dapat membedakan wajah dengan topeng dan wajah tanpa topeng.

Hal ini menuntut perlunya model pembelajaran yang mendalam. Melatih model pembelajaran mendalam pada kumpulan data yang terdiri dari gambar topeng dan bukan topeng. Setelah model dilatih, ia akan berhasil mengidentifikasi orang bertopeng dan tidak bertopeng. Dengan ini, kita dapat mengingatkan pejalan kaki untuk memakai masker setiap kali mereka keluar rumah.

Baca Juga: Proyek Python di GitHub

3. Deteksi Jalur dan Kurva

Kendaraan otonom adalah masa depan mengemudi. Dengan tujuan untuk meminimalkan intervensi manusia dan juga potensi risiko yang terlibat, banyak perusahaan menghabiskan banyak uang untuk Penelitian dan Pengembangan teknologi kendaraan otonom. Dengan menggunakan segmentasi gambar untuk penyaringan dan deteksi tepi dengan model pembelajaran mendalam kami mendeteksi keberadaan jalur dan orientasinya.

Prosedur bertahap akan terlihat seperti ini

1. Mengambil video input sebagai frame.
2. Mengubah setiap bingkai menjadi gambar skala abu-abu yang sesuai.
3. Mengurangi kebisingan umum dengan bantuan filter.
4. Mendeteksi tepi menggunakan detektor tepi cerdik.
5. Mencari koordinat jalur jalan.
6. Menggunakan pembelajaran mendalam untuk mendeteksi jalur dan orientasinya secara efisien.

4. Deteksi Mengantuk untuk Pengemudi

Kebutuhan akan deteksi kantuk pada kendaraan sangat diperlukan mengingat banyaknya kecelakaan yang terjadi akibat kurangnya kesadaran di kalangan pengemudi. Dengan sistem pendeteksi kantuk, ia dapat memperingatkan pengemudi jika merasakan potensi kehilangan kesadaran di mata pengemudi. Dengan memahami dan menganalisis pola mata, sistem ini dapat secara proaktif memperingatkan pengemudi dan mencegah terjadinya kecelakaan. Tugas ini dicapai dengan terlebih dahulu menemukan dan mengelompokkan bagian mata dari bagian wajah lainnya.

Kemudian dilakukan binerisasi dan pelabelan pada citra agar dapat dipahami citra mana yang mewakili terjadinya kantuk dan mana yang tidak. Kemudian dengan menganalisis kedipan dan durasinya, algoritma tersebut dapat mendeteksi kantuk jika mata terpejam lebih lama dari waktu yang dibutuhkan untuk mengedipkan mata. Dengan mengintegrasikan sistem ini dengan perangkat peringatan, dapat berguna dalam mengurangi kecelakaan yang disebabkan karena kurangnya kesadaran.

5. Pengenalan Plat Nomor

Ya, Anda mendengarnya dengan benar, kami dapat mengotomatiskan pendeteksian plat nomor. Kini polisi lalu lintas tidak perlu lagi mencatat nomor kendaraan yang melanggar peraturan lalu lintas secara manual. Berkat kemajuan di bidang pemrosesan gambar, tugas seperti itu dimungkinkan. Langkah-langkah yang diperlukan untuk deteksi plat nomor termasuk- menggunakan filter yang sesuai untuk menghilangkan noise dari gambar input dan kemudian menerapkan operasi morfologi pada mereka.

Selanjutnya, pada wilayah yang diminati yaitu plat nomor, kami menerapkan teknik yang dikenal sebagai Optical Character Recognition (OCR) untuk mengekstrak teks dari gambar. OCR adalah jaringan pra-latihan yang mampu mendeteksi teks dari gambar. Menggunakannya secara langsung akan membantu kami menghemat biaya komputasi untuk melatih algoritme kami sendiri. Oleh karena itu, dengan mengikuti langkah-langkah di atas secara sistematis, seseorang dapat mengembangkan algoritma/model untuk mengidentifikasi plat nomor dan nomor yang terkait dengannya.

Lihat: Ide & Topik Proyek Python

Kesimpulan

Sampai sekarang, kita telah melihat 5 contoh di mana pemrosesan gambar dapat diterapkan untuk memecahkan masalah yang dihadapi. Namun, izinkan saya memberi tahu Anda bahwa pemrosesan gambar telah terdiversifikasi ke hampir setiap industri, hampir setiap bidang bergantung padanya secara langsung atau tidak langsung. Karena menggunakan python sebagai bahasa pemrogramannya, maka nyaman digunakan dan lebih mudah dipahami.

Posting ini memberi Anda gambaran umum tentang apa itu pemrosesan gambar dan beberapa proyek yang terkait dengannya. Namun, kami mendorong Anda untuk mengidentifikasi masalah yang lebih mendesak yang dapat diselesaikan dengan memanfaatkan konsep pemrosesan gambar.

Sebagai kesimpulan, mengembangkan algoritme yang berkaitan dengan pemrosesan gambar membutuhkan keterampilan dan jika dikuasai dapat membantu Anda maju dalam kehidupan profesional dengan cepat sambil memecahkan masalah dunia nyata.

Jika Anda tertarik untuk bergabung dengan Kursus AI dan ML, lihat Diploma PG IIIT-B & upGrad dalam Pembelajaran Mesin & AI yang dirancang untuk para profesional yang bekerja dan menawarkan 450+ jam pelatihan ketat, 30+ studi kasus & tugas, IIIT- B Status alumni, 5+ proyek batu penjuru praktis & bantuan pekerjaan dengan perusahaan-perusahaan top.