トップ5画像処理プロジェクトのアイデアとトピック[初心者向け]

このブログでは、画像処理の概要を説明した後、画像処理を中心としたいくつかのプロジェクトのアイデアについて説明します。

画像処理は、画像から意味のある情報を取得するために、画像に対していくつかの操作を実行するために使用される手法です。 ここでは、入力は画像になり、いくつかの操作を適用した後、拡張画像またはこれらの画像に関連付けられたいくつかの機能を取得します。

画像処理では、画像は0〜255の範囲の数値の2次元配列と見なされます。画像の圧縮、鮮明化、エッジ検出はすべて、入力画像を目的の出力に変換する特別なフィルターと演算子を使用して実現されます。成し遂げる。 たとえば、画像を明るくするために、オペレータまたはフィルタは、画像のピクセル値を増やすように動作します。

これらの演算子は、2次元配列を使用して数学演算を実行し、目的の結果をもたらす新しい出力配列のセットを生成します。 これらの操作は、コンピュータービジョンと人工知能、機械学習などの分野で広く使用されています。

次に、画像処理とは何かについての基本的な理解ができたので、前述の画像処理の概念を活用して作成できるプロジェクトのアイデアのいくつかに飛び込みましょう。

トップ画像処理プロジェクトのアイデア

1.社会的距離の監視

COVID-19が広く普及しているため、公共の場所を旅行している間、社会的距離を維持することは際立っています。 ここで、画像処理はゲームチェンジャーになる可能性があります。 CCTVカメラから入力を取得し、一度に1つのフレームを分析することで、目前のタスクを実行します。

まず、形態学的操作と検出技術を使用して、フレーム内の歩行者を検出します。 次に、各歩行者を囲むバウンディングボックスを描画します。 その後、歩行者を囲む1つのバウンディングボックスから隣接するバウンディングボックスまでの距離を計算します。 次に、バウンディングボックス間の距離のしきい値を決定し、その距離に基づいて、フレーム内の歩行者を赤、黄、または緑に分類します。

赤いバウンディングボックスは、フレーム内の人々が非常に接近しているため、最大のリスクがあることを意味します。 黄色のボックスは、人々がかなりの距離にあり、リスクが中程度であることを意味します。 緑のボックスは、人々が規範に従っていて、安全であることを意味します。 このシステムを警告メカニズム（ラウドスピーカー）と統合することは、COVID-19基準に違反している歩行者に警告するための優れた方法である可能性があります。

2.マスク検出

今日では、パンデミックが発見されて以来、マスクの着用が義務付けられています。 社会的距離として、マスク検出はCOVID症例のさらなる急増を防ぐためにも同様に重要です。 マスクを検出します。 最初に人間の顔を検出する必要があります。 これは、目、鼻、口などの顔のランドマークを識別することで実現できます。顔を検出した後、マスクのある顔とマスクのない顔を区別できるアルゴリズムを構築する必要があります。

これには、ディープラーニングモデルの必要性が必要です。 マスク画像と非マスク画像の両方で構成されるデータセットで深層学習モデルをトレーニングします。 モデルがトレーニングされると、マスクされている人とマスクされていない人を正常に識別できるようになります。 これを使用して、歩行者が家を出るたびにマスクを着用するように警告することができます。

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3.レーンとカーブの検出

自動運転車は運転の未来です。 人間の介入とそれに伴う潜在的なリスクを最小限に抑えることを目的として、多くの企業が自動運転車技術の研究開発に多額の費用を費やしています。 ディープラーニングモデルを使用したフィルタリングとエッジ検出に画像セグメンテーションを使用することで、レーンの存在とその方向を検出します。

段階的な手順は次のようになります

1. 入力ビデオをフレームとして取得します。
2. 各フレームを対応するグレースケール画像に変換します。
3. フィルタを使用して一般的なノイズを低減します。
4. キャニーエッジ検出器を使用してエッジを検出します。
5. 車線の座標を見つける。
6. ディープラーニングを使用して、車線とその方向を効率的に検出します。

4.ドライバーの眠気検知

ドライバーの意識喪失による事故が多発しているため、車両の眠気検知が必要です。 居眠り運転検知システムを使用すると、ドライバーの目に意識が失われる可能性を感知した場合にドライバーに警告することができます。 このシステムは、アイパターンを理解して分析することにより、ドライバーに積極的に警告し、事故の発生を防ぐことができます。 このタスクは、最初に顔の残りの部分から目の部分を見つけてセグメント化することによって達成されます。

次に、どの画像が眠気の発生を表し、どの画像がそうでないかを理解するために、画像の2値化とラベル付けが行われます。 次に、まばたきとその持続時間を分析することにより、アルゴリズムは、まばたきにかかる時間よりも長い時間目を閉じている場合の眠気を検出できます。 このシステムを警報装置と統合することにより、意識の欠如によって引き起こされる事故を軽減するのに役立つ可能性があります。

5.ナンバープレート認識

はい、あなたはそれを正しく聞きました、私たちはナンバープレートの検出を自動化することができます。 これで、交通警察は、交通規則に違反している車両のライセンス番号を手動で書き留める必要がなくなりました。 画像処理の分野での進歩のおかげで、そのようなタスクが可能になりました。 ナンバープレートの検出に必要な手順には、適切なフィルターを使用して入力画像からノイズを除去し、それらに形態学的操作を適用することが含まれます。

さらに、関心領域、つまりライセンスプラットフォームでは、光学式文字認識（OCR）と呼ばれる手法を適用して、画像からテキストを抽出します。 OCRは、画像からテキストを検出できる事前トレーニング済みのネットワークです。 これを直接使用すると、アルゴリズムを自分でトレーニングするための計算コストを節約できます。 したがって、上記の手順を体系的に実行することにより、ナンバープレートとそれに関連付けられた番号を識別するためのアルゴリズム/モデルを開発できます。

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結論

これまで、当面の問題を解決するために画像処理を適用できる5つの例を見てきました。 しかし、画像処理はほぼすべての業界に多様化しており、ほぼすべての分野が直接的または間接的にそれに依存しています。 プログラミング言語としてPythonを使用しているため、使いやすく、理解しやすいです。

この投稿では、画像処理とそれに関連するいくつかのプロジェクトの概要を説明します。 ただし、画像処理の概念を活用することで解決できる、より差し迫った問題を特定することをお勧めします。

結論として、画像処理に関連するアルゴリズムの開発にはスキルが必要であり、習得すれば、現実の問題を解決しながら、プロとしての生活を急速に進歩させることができます。

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