I 5 migliori progetti di elaborazione delle immagini Idee e argomenti [per principianti]

In questo blog, analizzeremo l'introduzione dell'elaborazione delle immagini e poi parleremo di alcune idee progettuali che ruotano attorno all'elaborazione delle immagini.

L'elaborazione delle immagini è una tecnica utilizzata per eseguire alcune operazioni sull'immagine al fine di ottenere alcune informazioni significative da esse. Qui, l'input sarà un'immagine e dopo aver applicato alcune operazioni otteniamo un'immagine migliorata o alcune funzionalità associate a queste immagini.

Nell'elaborazione delle immagini, un'immagine è considerata come una matrice bidimensionale di numeri che vanno da 0 a 255. La compressione dell'immagine, la nitidezza, il rilevamento dei bordi sono tutti ottenuti utilizzando filtri e operatori speciali che trasformano l'immagine di input nell'output che desideriamo raggiungere. Ad esempio, per schiarire l'immagine, l'operatore o il filtro si comporteranno in modo da aumentare il valore dei pixel dell'immagine.

Questi operatori eseguono operazioni matematiche con l'array 2D e producono un nuovo set di array di output con il risultato desiderato. Queste operazioni vengono ampiamente utilizzate in domini come la visione artificiale e l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico.

Andando avanti, ora che abbiamo una comprensione di base di cos'è l'elaborazione delle immagini, immergiamoci in alcune delle idee di progetto che possono essere create sfruttando il concetto sopra menzionato sull'elaborazione delle immagini.

Le migliori idee per progetti di elaborazione delle immagini

1. Monitoraggio del distanziamento sociale

Con il COVID-19 che si diffonde universalmente, è importante mantenere il distanziamento sociale mentre si viaggia in luoghi pubblici. Qui l'elaborazione delle immagini può cambiare il gioco. Prendendo input dalle telecamere CCTV e analizzando un fotogramma alla volta, raggiungeremo il compito in questione.

In primo luogo, utilizziamo operazioni morfologiche e tecniche di rilevamento per rilevare i pedoni in un frame. Successivamente, disegniamo un rettangolo di delimitazione che circonda ogni pedone. Dopodiché, calcoliamo la distanza di un riquadro di delimitazione che racchiude un pedone rispetto ai suoi riquadri di delimitazione adiacenti. Successivamente, decidiamo una soglia per la distanza tra i riquadri di delimitazione e quindi, in base alla loro distanza, classifichiamo i pedoni nel riquadro come rossi, gialli o verdi.

Il rettangolo di selezione rosso significherebbe che le persone nell'inquadratura sono molto vicine tra loro e quindi a rischio massimo. Il riquadro giallo significherebbe che le persone sono a notevole distanza e il rischio è medio. Le caselle verdi significherebbero che le persone stanno seguendo le norme e sono al sicuro. Integrare questo sistema con un meccanismo di allerta (Altoparlanti) potrebbe essere un ottimo modo per allertare i pedoni che violano le norme COVID-19!

2. Rilevamento maschera

Al giorno d'oggi, indossare le maschere è obbligatorio da quando è stata scoperta la pandemia. Come il distanziamento sociale, il rilevamento della maschera è altrettanto importante per prevenire qualsiasi ulteriore aumento dei casi di COVID. Per rilevare la maschera. dobbiamo prima rilevare il volto umano. Ciò può essere ottenuto identificando i punti di riferimento facciali come occhi, naso, bocca, ecc. Dopo aver rilevato i volti, è necessario creare un algoritmo in grado di distinguere un viso con una maschera e un viso senza maschera.

Ciò richiede la necessità di un modello di apprendimento profondo. Addestrare un modello di deep learning su set di dati che comprendono sia immagini maschera che non maschera. Una volta che il modello è stato addestrato, sarà in grado di identificare con successo le persone con e senza maschera. Usando questo, possiamo avvisare i pedoni di indossare maschere ogni volta che escono di casa.

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3. Rilevamento di corsie e curve

I veicoli autonomi sono il futuro della guida. Con l'obiettivo di ridurre al minimo l'intervento umano e anche il potenziale rischio connesso, molte aziende stanno investendo molto in ricerca e sviluppo di tecnologie per veicoli autonomi. Utilizzando la segmentazione delle immagini per il filtraggio e il rilevamento dei bordi con un modello di deep learning, rileviamo la presenza di corsie e il loro orientamento.

Una procedura graduale sarebbe simile a questa

1. Prendere il video di input come frame.
2. Conversione di ogni fotogramma nella corrispondente immagine in scala di grigi.
3. Ridurre il rumore prevalente con l'ausilio di filtri.
4. Rilevamento dei bordi utilizzando un rilevatore di bordi astuto.
5. Trovare le coordinate delle corsie stradali.
6. Utilizzo del deep learning per rilevare in modo efficiente le corsie e il loro orientamento.

4. Rilevamento della sonnolenza per i conducenti

La necessità di rilevare la sonnolenza nei veicoli è necessaria a causa del gran numero di incidenti causati dalla mancanza di coscienza tra i conducenti. Con un sistema di rilevamento della sonnolenza, può avvisare il conducente se rileva una potenziale perdita di coscienza negli occhi del conducente. Comprendendo e analizzando i modelli oculari, questo sistema può allertare in modo proattivo il conducente e prevenire il verificarsi di incidenti. Questo compito si ottiene individuando e segmentando prima la porzione dell'occhio dal resto del viso.

Quindi la binarizzazione e l'etichettatura delle immagini vengono eseguite in modo da capire quali immagini rappresentano il verificarsi della sonnolenza e quali no. Quindi, analizzando gli ammiccamenti e la loro durata, l'algoritmo può rilevare la sonnolenza se gli occhi vengono chiusi per un tempo più lungo del tempo impiegato per battere le palpebre. Integrando questo sistema con un dispositivo di allerta, potrebbe essere utile per mitigare gli incidenti causati dalla mancanza di coscienza.

5. Riconoscimento targa

Sì, avete sentito bene, possiamo automatizzare il rilevamento della targa. Ora la polizia stradale non ha più bisogno di annotare manualmente il numero di targa dei veicoli che violano le regole del traffico. Grazie ai progressi nel campo dell'elaborazione delle immagini che tale compito è possibile. I passaggi necessari per il rilevamento della targa includono l'uso di filtri appropriati per rimuovere il rumore dall'immagine in ingresso e quindi l'applicazione di operazioni morfologiche su di essi.

Inoltre, sulla regione di interesse, ovvero la licenza, applichiamo una tecnica nota come Optical Character Recognition (OCR) per estrarre il testo dalle immagini. L'OCR è una rete pre-addestrata in grado di rilevare il testo dalle immagini. Usarlo direttamente ci aiuterà a risparmiare il costo di calcolo dell'addestramento del nostro algoritmo da soli. Pertanto, seguendo sistematicamente i passaggi precedenti, è possibile sviluppare un algoritmo/modello per identificare la targa e il numero ad essa associato.

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Conclusione

Fino ad ora, abbiamo visto 5 esempi in cui è possibile applicare l'elaborazione delle immagini per risolvere il problema in questione. Tuttavia, lascia che ti dica che l'elaborazione delle immagini si è diversificata in quasi tutti i settori, quasi tutti i campi dipendono da essa direttamente o indirettamente. Poiché utilizza Python come linguaggio di programmazione, è comodo da usare e più facile da capire.

Questo post ti offre una panoramica di cos'è l'elaborazione delle immagini e di alcuni progetti ad essa associati. Tuttavia, ti incoraggiamo a identificare problemi più urgenti che possono essere risolti sfruttando i concetti di elaborazione delle immagini.

Per concludere, lo sviluppo di algoritmi relativi all'elaborazione delle immagini richiede abilità e, se padroneggiati, può aiutarti ad avanzare rapidamente nella tua vita professionale risolvendo problemi del mondo reale.

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