상위 5개 이미지 처리 프로젝트 아이디어 및 주제 [초보자용]

이 블로그에서는 이미지 처리의 도입을 살펴보고 이미지 처리와 관련된 몇 가지 프로젝트 아이디어에 대해 이야기할 것입니다.

이미지 처리는 이미지에서 의미 있는 정보를 얻기 위해 이미지에서 일부 작업을 수행하는 데 사용되는 기술입니다. 여기에서 입력은 이미지가 되며 몇 가지 작업을 적용한 후 향상된 이미지 또는 이러한 이미지와 관련된 일부 기능을 얻습니다.

이미지 처리에서 이미지는 0에서 255 사이의 숫자로 구성된 2차원 배열로 간주됩니다. 이미지 압축, 선명하게 하기, 가장자리 감지는 모두 입력 이미지를 원하는 출력으로 변환하는 특수 필터와 연산자를 사용하여 수행됩니다. 성취하다. 예를 들어 이미지를 밝게 하기 위해 연산자 또는 필터는 이미지의 픽셀 값을 높이는 방식으로 작동합니다.

이러한 연산자는 2차원 배열로 수학 연산을 수행하고 원하는 결과를 가진 새로운 출력 배열 집합을 생성합니다. 이러한 작업은 컴퓨터 비전 및 인공 지능, 기계 학습과 같은 영역에서 광범위하게 사용됩니다.

계속해서 이미지 처리가 무엇인지에 대한 기본적인 이해를 얻었으므로 이미지 처리에 대해 앞서 언급한 개념을 활용하여 만들 수 있는 몇 가지 프로젝트 아이디어에 대해 알아보겠습니다.

최고의 이미지 처리 프로젝트 아이디어

1. 사회적 거리두기 모니터링

코로나19가 전 세계적으로 확산됨에 따라 공공장소 이동 시 사회적 거리두기가 중요해지고 있습니다. 여기에서 이미지 처리는 게임 체인저가 될 수 있습니다. CCTV 카메라에서 입력을 받고 한 번에 한 프레임을 분석하여 당면한 과제를 달성할 것입니다.

첫째, 형태학적 연산과 감지 기술을 사용하여 프레임에서 보행자를 감지합니다. 다음으로 각 보행자를 둘러싸는 경계 상자를 그립니다. 그 후 보행자를 둘러싸는 하나의 경계 상자와 인접한 경계 상자 사이의 거리를 계산합니다. 다음으로 경계 상자 사이의 거리에 대한 임계값을 결정한 다음 거리에 따라 프레임의 보행자를 빨간색, 노란색 또는 녹색으로 분류합니다.

빨간색 경계 상자는 프레임에 있는 사람들이 매우 가까이 있으므로 최대 위험에 처해 있음을 의미합니다. 노란색 상자는 사람들이 상당한 거리에 있고 위험이 중간임을 의미합니다. 녹색 상자는 사람들이 규범을 따르고 있으며 안전하다는 의미입니다. 이 시스템을 경고 메커니즘(확성기)과 통합하면 COVID-19 규범을 위반하는 보행자에게 경고하는 좋은 방법이 될 수 있습니다!

2. 마스크 감지

요즘은 대유행이 발견된 이후로 마스크 착용이 의무화되었습니다. 사회적 거리두기와 마찬가지로 마스크 감지는 COVID 사례의 추가 급증을 방지하는 데 똑같이 중요합니다. 마스크를 감지합니다. 먼저 사람의 얼굴을 감지해야 합니다. 그것은 눈 코 입 등과 같은 얼굴 랜드마크를 식별하여 달성할 수 있습니다. 얼굴을 감지한 후 마스크가 있는 얼굴과 마스크가 없는 얼굴을 구별할 수 있는 알고리즘을 구축해야 합니다.

이를 위해서는 딥 러닝 모델이 필요합니다. 마스크 및 비마스크 이미지로 구성된 데이터 세트에서 딥 러닝 모델을 훈련합니다. 모델이 훈련되면 마스크를 착용한 사람과 마스크를 착용하지 않은 사람을 성공적으로 식별할 수 있습니다. 이를 통해 보행자가 집에서 나올 때마다 마스크를 착용하도록 경고할 수 있습니다.

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3. 차선 및 커브 감지

자율주행차는 운전의 미래입니다. 사람의 개입과 관련된 잠재적 위험을 최소화하기 위해 많은 기업에서 자율주행차 기술 연구 및 개발에 막대한 비용을 지출하고 있습니다. 딥 러닝 모델로 필터링 및 에지 감지를 위한 이미지 분할을 사용하여 차선의 존재와 방향을 감지합니다.

단계별 절차는 다음과 같습니다.

1. 입력 비디오를 프레임으로 가져옵니다.
2. 각 프레임을 해당하는 회색조 이미지로 변환합니다.
3. 필터를 사용하여 널리 퍼진 노이즈를 줄입니다.
4. 캐니 에지 검출기를 사용하여 에지를 검출합니다.
5. 도로 차선의 좌표를 찾습니다.
6. 딥 러닝을 사용하여 차선과 방향을 효율적으로 감지합니다.

4. 운전자를 위한 졸음 감지

운전자의 의식 부족으로 인한 사고가 많기 때문에 차량 내 졸음 감지는 필수입니다. 졸음 감지 시스템을 통해 운전자의 눈에서 잠재적인 의식 상실을 감지하면 운전자에게 경고할 수 있습니다. 이 시스템은 눈의 패턴을 이해하고 분석하여 운전자에게 선제적으로 경고하고 사고를 예방할 수 있습니다. 이 작업은 먼저 얼굴의 나머지 부분에서 눈 부분을 찾아 분할하여 수행됩니다.

그런 다음 이미지의 이진화 및 레이블 지정을 수행하여 어떤 이미지가 졸음의 발생을 나타내고 어떤 이미지가 그렇지 않은지 이해합니다. 그런 다음 깜박임과 그 지속 시간을 분석하여 알고리즘이 눈을 깜박이는 데 걸리는 시간보다 더 오래 눈을 감고 있는 경우 졸음을 감지할 수 있습니다. 이 시스템을 경보 장치와 통합하여 의식 부족으로 인한 사고를 완화하는 데 유용할 수 있습니다.

5. 번호판 인식

네, 맞습니다. 번호판 감지를 자동화할 수 있습니다. 이제 교통 경찰은 교통 규칙을 위반하는 차량의 면허 번호를 수동으로 기록할 필요가 없습니다. 이러한 작업이 가능한 것은 이미지 처리 분야의 발전 덕분입니다. 번호판 감지에 필요한 단계에는 적절한 필터를 사용하여 입력 이미지에서 노이즈를 제거한 다음 형태학적 연산을 적용하는 단계가 포함됩니다.

또한 관심 영역, 즉 번호판에서 광학 문자 인식(OCR)으로 알려진 기술을 적용하여 이미지에서 텍스트를 추출합니다. OCR은 이미지에서 텍스트를 감지할 수 있는 사전 훈련된 네트워크입니다. 직접 사용하면 알고리즘을 스스로 학습하는 계산 비용을 절약하는 데 도움이 됩니다. 따라서 위의 단계를 체계적으로 수행하면 번호판과 번호판을 식별하는 알고리즘/모델을 개발할 수 있습니다.

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결론

지금까지 당면한 문제를 해결하기 위해 이미지 처리를 적용할 수 있는 5가지 예를 보았습니다. 그러나 이미지 처리는 거의 모든 산업으로 다변화되어 거의 모든 분야가 직간접적으로 의존하고 있음을 알려드립니다. 프로그래밍 언어로 파이썬을 사용하기 때문에 사용하기 쉽고 이해하기 쉽습니다.

이 게시물은 이미지 처리 및 이와 관련된 몇 가지 프로젝트에 대한 개요를 제공합니다. 그러나 이미지 처리 개념을 활용하여 해결할 수 있는 보다 긴급한 문제를 식별하는 것이 좋습니다.

결론적으로 이미지 처리와 관련된 알고리즘을 개발하려면 기술이 필요하며 숙달되면 실제 문제를 해결하면서 빠른 속도로 직업 생활을 발전시키는 데 도움이 될 수 있습니다.

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