Python을 사용한 상위 8개 이미지 처리 프로젝트 [2022]

이미지 처리 프로젝트

이미지 처리는 다양한 자율 서비스에 통합되기 때문에 기술 산업에서 많은 인기를 얻고 있습니다. 따라서 Python 초보자라면 실시간 이미지 처리 프로젝트를 수행하는 것이 가장 좋습니다. 디지털 이미지는 픽셀 모음으로 나타낼 수 있습니다. 픽셀은 이미지의 가장 작은 단위입니다. 이러한 픽셀 값에는 이미지에 대한 색상 기여도의 비율을 나타내는 해당 RGB(빨간색, 녹색, 파란색) 값이 포함되며 이들 값이 혼합되어 이미지가 구성됩니다.

이 분야는 교육, 과학 및 의학 연구, 교통 통제 및 정부 서비스와 같은 거의 모든 영역에서 응용 프로그램을 찾습니다. 이미지 처리는 이미지 데이터가 엄청나게 많고 이미지가 숫자의 행렬이기 때문에 여러 계층의 뉴런에 전달하고 이미지에서 중요한 특징을 추출하기 쉽기 때문에 딥 러닝을 사용하여 수행하는 것이 가장 바람직합니다. 이러한 기능은 이 시스템이 애플리케이션에 통합된 경우 취해야 할 조치를 결정하는 데 도움이 됩니다. 다양한 이미지 처리 프로젝트를 더 많이 실험할수록 더 많은 지식을 얻게 됩니다.

이 기사에서는 초보자가 지식을 테스트하기 위해 작업할 수 있는 몇 가지 흥미로운 이미지 처리 프로젝트를 탐색할 것입니다. 이 기사에서는 초보자가 Python에 대한 실습 경험을 얻을 수 있는 최고의 이미지 처리 프로젝트 아이디어 를 찾을 수 있습니다.

Python을 사용한 이미지 처리 프로젝트

여기에서 Python을 사용하여 구축할 수 있는 7개의 이미지 처리 프로젝트 목록을 제시하고 이를 통해 탐색 여정을 시작하고 CV에 새로운 기술을 추가할 수 있습니다. 이 프로젝트는 난이도에 상관없이 순위가 매겨져 있으며 수치 컴퓨팅 라이브러리인 Numpy, 이러한 이미지를 처리할 수 있는 OpenCV, 기능 추출을 위한 CNN(Convolution Neural network) 및 기타 프로젝트별 라이브러리를 이해해야 합니다.

1. 이미지 기반 출석 시스템

실습 이미지 처리 프로젝트 를 실험하기 위한 가장 좋은 아이디어 중 하나는 이미지 기반 출석 시스템에서 작업하는 것입니다. 교육기관이 매일 새로운 기술을 도입함에 따라 대부분의 기관에서 출석 시스템은 여전히 ​​지문이나 얼굴 생체 인식이지만, 이번 코로나19 상황에서는 이미지 처리를 통해 비접촉식 출석 시스템을 구현할 수 있습니다.

교수진은 단순히 수업의 단체 사진을 찍고 그 이미지를 클라우드 시스템에 업로드한 후 학생들의 출석을 표시합니다. 이것은 시스템을 완전히 디지털화하고 비접촉식으로 만듭니다. 그러나 검증을 위한 학생 데이터베이스, 이미지 저장 및 기타 요구 사항이 필요하지만 이 프로젝트는 소규모로 테스트할 수 있습니다.

2. 라이브 에어 게임

이 프로젝트는 OpenCV 및 Python Pygame 모듈을 사용합니다. Pygame 모듈은 I/O 및 기타 기능을 위한 다양한 도구를 제공하는 Python의 2D 게임 개발 엔진입니다. 플레이어의 지시는 화면의 지정된 영역에서 웹캠을 통해 캡처될 수 있습니다. Live Air 게임은 최고의 이미지 처리 프로젝트 중 하나입니다.

지시에는 왼쪽, 오른쪽으로 움직이거나, 점프하거나, 무언가를 잡는 것이 포함됩니다. 라이브 카메라 피드는 프레임으로 분할한 다음 플레이어를 이동하기 위한 지침 데이터베이스와 일치시켜야 합니다. 힐 클라이밍 레이싱과 같은 기존 게임에서 이를 구현하거나 이를 위해 새 게임을 만들 수 있습니다!

체크아웃: GitHub의 Python 프로젝트

3. 스마트 신호등 시스템

우리 모두는 도로로 여행하는 동안 교통량이 적거나 전혀 없을 때 신호등이 멈추면 짜증이 날 수 있다는 것을 알고 있습니다. 그렇다 하더라도 경찰의 방해를 피하기 위해 녹색 신호를 기다려야 합니다. 교통 상황을 분석하고 그에 따라 조명의 타이밍을 조정하는 스마트 조명 시스템을 구현할 수 있습니까?

라이브 이미지 피드는 트래픽 밀도를 결정하는 데 도움이 될 수 있으며 경적 소리도 고려하면 강력한 시스템을 개발할 수 있습니다. 시스템은 트래픽 밀도가 낮을 ​​때 빈번한 녹색 신호를 제공하고 심한 혼잡이 있을 때 보다 제어된 흐름을 제공해야 합니다. 긴급 차량에 대한 바이어스도 추가되어 신호를 더 빠르게 통과할 수 있습니다.

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4. Snapchat 필터

Snapchat을 사용한 적이 있습니까? 간단히 말해서, 주로 사진 및 동영상 공유에 중점을 둔 인기 있는 메시징 앱입니다. 이 앱은 사용자가 재미있고 테마별 사진을 만들 수 있는 다양한 필터를 제공합니다. 이러한 필터는 포인트 얼굴 감지 알고리즘(예: Haar 유사 기능)을 사용하여 이미지에서 중요한 얼굴 랜드마크를 구조화하고 사용자 정의 필터 또는 효과를 적용합니다. 이것은 단순한 이미지 처리 프로젝트 중 하나이지만 흥미로운 프로젝트입니다.

포인트 얼굴 감지 알고리즘을 선택하고 작업을 적용할 수 있습니다. 이 프로젝트에는 Numpy, OpenCV, 베개의 기술 스택이 있으며 고유한 얼굴 랜드마크 알고리즘을 구현하려는 경우 Python용 dlib 라이브러리를 사용하여 이를 시도할 수 있습니다.

5. 유사한 유형에 대한 이미지 분류기

사용자는 로컬 컴퓨터에서 많은 이미지를 다운로드하게 되며 빠르게 채워집니다. 이미지의 범주에 따라 이미지를 별도의 폴더에 넣는 분류 시스템을 생각해낼 수 있습니다. 유사한 이미지를 한 폴더에 넣고 흐리거나 왜곡된 이미지를 별도의 폴더에 넣을 수 있습니다. 이미지의 유사성을 분석해야 합니다.

이미지 처리 프로젝트 를 언급하면 ​​이력서가 다른 사람보다 훨씬 더 흥미롭게 보일 수 있습니다.

6. 대기오염 검사기

오늘날 우리 대부분은 공해 위기로 고통받고 있습니다. 하늘만 봐도 흐리거나 오염된 환경의 차이를 쉽게 알 수 있으며, 이것이 이 프로젝트의 주요 원동력이 될 수 있습니다. 응용 프로그램에 대한 입력은 배포에 따라 모바일 응용 프로그램 또는 웹 포털을 통해 사용자가 이미지를 제공하고 처리 후 결과가 화면에 표시됩니다. 이것은 초보자를 위한 우수한 이미지 처리 프로젝트 중 하나입니다.

이 프로젝트의 경우 흐리고 오염된 맑은 하늘 이미지의 거대한 데이터 세트가 필요합니다. 일부는 데이터 과학 및 기계 학습 데이터 세트의 허브인 Kaggle에서 사용할 수 있으며 일부는 직접 만들 수 있습니다!

7. 치트 방지 시스템

코로나 바이러스 상황으로 인해 대부분의 대학 시험이 온라인으로 진행되고 있습니다. 교사/교수가 학생의 상태를 모니터링하는 것이 어려워집니다. 후보자가 불공정한 관행을 수행하는지 감지할 수 있는 치트 방지 시스템을 개발할 수 있습니다.

시스템은 테스트 화면에서 나가는 탐색을 감지할 수 있어야 합니다. 더 이상 화면을 보지 않는 응시자는 동일한 사항에 대해 경고하고 동일한 행위가 여러 번 반복되는 경우 당국에 보고하여 필요한 조치를 취해야 합니다.

8. 보너스 프로젝트: 이미지 편집기

Python을 사용하여 이미지 편집기를 모두 구축할 수 있습니다! 이를 위한 GUI는 Python GUI 패키지인 Tkinter를 사용하여 만들 수 있습니다. 편집, 자르기, 색상 변경, 배경 흐림, 이미지 병합, 회전, 크기 조정 또는 드래그와 같은 모든 작업은 Numpy 및 OpenCV를 사용하여 사용자 정의할 수 있습니다. 이 프로젝트는 필요한 모든 작업에 대한 기능을 생성하는 데 많은 시간이 걸릴 수 있지만 이미지 처리에 대한 좋은 지식을 줄 것입니다.

읽기: Python 프로젝트 아이디어 및 주제

결론

이 기사에서는 8가지 이미지 처리 프로젝트 아이디어 를 다루었습니다. 이 프로젝트는 탐색의 끝이 아닙니다. 모든 산업에서 이미지 처리의 수많은 응용 프로그램이 있습니다. 의료 산업에서는 이를 조기 암, 말라리아 및 기타 질병 감지에 사용합니다. 이 분야는 행렬 대수학, 변환 및 다양한 유형의 수학적 분포에 대한 철저한 이해가 필요합니다.

이 파이썬 프로젝트에서 작업하면서 많은 것을 배우기를 바랍니다. 급변하는 기술 발전의 선두에 서기 위해 데이터 과학을 배우는 데 관심이 있다면 upGrad & IIIT-B의 데이터 과학 PG 디플로마를 확인하고 미래를 위한 기술을 향상시키십시오.