初心者と経験者のためのエキサイティングなOpenCVプロジェクトのアイデアとトピックトップ10[2022]

OpenCVまたはオープンソースのコンピュータービジョンライブラリは、強力な機械学習であり、コンピュータービジョンの問題を開発および解決するために使用されるAIベースのライブラリです。 コンピュータービジョンには、視覚世界を理解および理解し、要素を識別し、深層学習モデルを使用してそれらに応答するようにコンピューターをトレーニングすることが含まれます。 今日、世界中の企業が、画像操作、処理、顔検出、音声認識、モーショントラッキング、およびオブジェクト検出でこれを活用しています。

Google、Facebook、Microsoft、Intelなどの企業は、すでにOpenCVを導入してコンピュータービジョンアプリケーションを開発しています。 マーク・ザッカーバーグは2015年のインタビューで、「画像の内容を理解し、他の方法ではその画像を見ることができない視覚障害者に伝えることができるコンピューターを構築できれば、それもかなり驚くべきことです」と述べています。

今日、OpenCVテクノロジーは、視覚障害者や視覚障害者にとって画期的な技術であることが証明されています。 それは彼らがなじみのない環境に精通し、この視力障害を克服するために近くの物体や人々を認識することを可能にします。 コンピュータービジョンは、自動運転車やインテリジェントモーションセンサーデバイスの背後にあるテクノロジーでもあります。

コンピュータービジョンでのキャリアを目指している場合は、実際の経験を積むのに役立つ10の興味深いオープンCVプロジェクトがあります。 それでは、始めましょう！

2022年にチェックアウトするトップ10のOpenCVプロジェクト

プロジェクト1：EdgeMLを使用した肺炎の検出

このOpenCVプロジェクトは、AIベースの肺炎検出ソフトウェアをRaspberryPiにデプロイすることを目的としています。 Edge Machine Learningシステムを使用して、カメラ付きのRaspberryPiをBalenaのマルチコンテナを使用して肺炎分類器に変換します。

2番目のコンテナーがBalenaに追加され、Node.jsサーバー内でEdgeImpulseWebAssembly推論エンジンを実行します。 両方のコンテナーはWebSocketを介して通信し、BalenaCamがWebページ上のカメラからのフィードを毎秒ライブストリーミングできるようにします。

プロジェクトで採用されているソフトウェアとツールには、OpenCV、Edge Impulse Studio、TensorFlow Lite、GitHub Desktop、balenaCloud、Microsoft VS Code、Dockerが含まれます。 Balena CamをサポートするWebブラウザーは、Chrome、Safari、Firefox、およびEdgeです。

ここでプロジェクトをチェックできます。

プロジェクト2：SamsungのSmartThings用のOpenCV搭載モーションセンサー

まず、OpenCVが以前にインストールされた動作するPiCamを備えたRaspberryPi3が必要です。 このプロジェクトは、コンピュータービジョンを搭載したSmartThings用のカスタムモーションセンサーを作成し、顔を検出することを目的としています。 収集されたデータは、SmartThings over LAN –UPnPに送信されます。

そのために、SmartThingsのデバイスハンドラーを作成してプログラムします。 次に、Pythonスクリプトを使用してカメラ画像にアクセスし、顔を検出し、SmartThingsによって検出されるRaspberryPiをペアリングします。 また、GitHubから入手できるimutilsをインストールする必要があります。

ここでプロジェクトのソースコードをチェックしてください。

プロジェクト3：計算写真

このプロジェクトは、パノラマを作成し、画像からノイズや不要なオブジェクトを排除し、暗い場所でクリックした写真の視認性を高めることを目的としています。 計算写真には、ガウスのホワイトノイズと歪みを除去するための写真ノイズ除去アルゴリズム、フィルターライン、オブジェクト、および不要な要素への写真の復元、文字を認識することによってナンバープレートを検出するためのナンバープレート認識が含まれます。

プロジェクト4：OpenCVを使用して画像に透かしを作成する

このプロジェクトは、オープンなコンピュータービジョンライブラリを使用して、画像に透かし（署名、ロゴ、またはウォータースタンプ）を作成して誤用や著作権の侵害を防ぐ方法に関するチュートリアルです。 PythonのOpenCVライブラリを使用して、画像とテキストの両方を使用して元の画像に透かしを入れることができます。 画像を使用して透かしを作成するには、透明機能と画像追加機能を定義する必要があります。 テキストの場合、PIL関数をインポートしてから、テキストの透かしの位置を調整します。

ここでプロジェクトを検索できます。

プロジェクト5：Waldoを見つける

これは、一連の異なる画像からWaldoを認識するようにAIをトレーニングすることにより、画像内のWaldoを検出するオブジェクト検出プロジェクトです。 次に、静的アプローチを使用して、ピクセルマッチングによってWaldoを見つけます。 テンプレート画像を使用する場合、静的マッチングはその特定の画像にのみ適用され、Waldoの新しい画像には適用されないため、これは重要です。

相関係数を計算してテンプレートマッチングを実行します。これは、入力としてwaldoテンプレートを受け取り、Waldoが検出される画像全体でピクセルごとにスライドさせます。 相関係数は、ピクセル位置が「良い」または「悪い」一致であるかどうかを示します。

ここでプロジェクトをチェックできます。

プロジェクト6：自動運転車

このプロジェクトでは、自動運転車を作成するためにOpenCVを使用した画像操作と処理を採用しています。 車を自力で運転するように訓練するには、車線に慣れ、車線を見つけ、車線にとどまることに集中する必要があります。 つまり、機械学習モデルには、キャニーエッジ検出によって関心領域を特定する専門知識が必要であり、ハフ線は、道路の車線を表す画像からピクセルを分離するために変換されます。 これには、平均勾配点のマスキングと計算も必要です。

関心領域を特定するためのソースコードは次のとおりです。

numpyをnpとしてインポートします matplotlibからpyplotをpltとしてインポートします image = cv2.imread（'../../ images / input.jpg'） [8]： image.shape Out [8]： （830、1245、3） [11]： x、y = image.shape [：2] [3]： 高さ、幅= image.shape [：2] ＃開始ピクセル座標を取得するには（トリミング長方形の左上） start_row、start_col = int（height * .25）、int（width * .25） ＃終了ピクセル座標を取得するには（右下） end_row、end_col = int（height * .75）、int（width * .75） ＃インデックスを使用して、必要な画像のセクションを切り取ります トリミング=image[start_row：end_row、start_col：end_col] [6]： 行、列= 1、2 fig、axs = plt.subplots（row、col、figsize =（15、10）） fig.tight_layout（） axs [0] .imshow（cv2.cvtColor（image、cv2.COLOR_BGR2RGB）） axs [0] .set_title（'元の画像'） cv2.imwrite（'original_image.png'、image） axs [1] .imshow（cv2.cvtColor（cropped、cv2.COLOR_BGR2RGB）） axs [1] .set_title（'トリミングされた画像'） cv2.imwrite（'cropped_image.png'、トリミング） plt.show（）

ここでプロジェクトをチェックしてください。

プロジェクト7：視覚障害者のための顔と音声の認識

このプロジェクトは、Raspberry Pi2モデルBとRaspberryPiカメラモジュールを使用して顔入力を音声出力に変換することにより、視覚障害者を支援することを目的としています。 これは、2022年に最も人気のあるオープンcvプロジェクトの1つです。このソフトウェアを使用すると、視覚障害者や視覚障害者が標識、テキスト、または慣れない環境にいる人々を検出し、支援なしで自分の道を進むことができます。 プロジェクトの他の要件の中には、顔認識を実行するためのOpenCVとPythonがあり、音声認識はGNUOctaveを使用して実現されます。

ここでコードをチェックできます。

プロジェクト8：スマート出席モデル

スマート出席システムは、ZoomAppなどの教育のオンラインモデルに便利なツールです。 リアルタイムで出席を監視することにより、Zoomクラスに出席している学生を追跡するのに役立ちます。 行う必要があるのは、日付が含まれている学生からスクリーンショットを取得し、それをExcelファイルにアップロードすることだけです。

このオープンCVプロジェクトのチュートリアルはここにあります。

プロジェクト9：OpenCVによるフェイススワッピング

フェイススワッピングアプリケーションとフィルターは、ソーシャルメディアでしばらくの間トレンドになっています。 老いも若きも見えることから、静止画像を動画に変換することまで、Instagram、Snapchat、FaceAppなどはすべて時流に乗っています。 フェイススワッピングアプリは、OpenCVとPythonを使用して比較的簡単に作成できます。

この手順には、dlibランドマーク検出器を使用して形成された三角形を使用してソース画像を宛先画像に配置することが含まれます。

ここでプロジェクトをチェックしてください。

プロジェクト10：輪郭の検出と形状のカウント

プロジェクトは、特定の形状の輪郭または輪郭を検出して、オブジェクトの形状のタイプを判別します。 たとえば、画像にボトルキャップがある場合、丸い形を使用して、画像にボトルキャップがいくつあるかを判断できます。

そのためのソースコードは次のとおりです。

一方、形状のカウントには、アルゴリズムを適用して画像をセグメント化し、データをクラスター化して、画像内の関心のあるポイントを決定することが含まれます。 近似ポリDP関数を使用して、バイナリおよび近似コンターを使用します。

このオープンCVプロジェクトはここでチェックできます。

最終的な考え

コンピュータービジョンを使用すると、画像変換、平行移動、輪郭検出、画像セグメンテーション、オブジェクト検出、オブジェクトトラッキング、モーション分析など、さまざまな便利なアプリケーションを開発できます。

また、拡張現実（AR）でも、顔の位置を特定したり、形状を検出したりして、オブジェクトや顔を認識することを学習することで使用されます。 クレジットカードリーダー、手書きの数字検出器、フェイスリーダーなどの簡単な機械学習を使用して、興味深いOpenCVプロジェクトを作成することもできます。

ただし、これにはデータサイエンスと機械学習、特にディープラーニングの理解が必要です。 MLエンジニア、データサイエンティスト、またはディープラーニングエンジニアとしてのキャリアを追求する場合は、機械学習とディープラーニングの高度な証明書プログラムを取得することをお勧めします。

このコースは、統計、回帰、クラスタリングアルゴリズム、ニューラルネットワーク、オブジェクト検出、およびジェスチャ認識の概念に精通するのに役立ちます。 それだけでなく、OpenCV、Python、TensorFlow、MySQL、Keras、Excel、NumPyなどのプログラミングツールやライブラリの専門知識を構築し、群衆の中で目立つようにするのに役立ちます。