Top 5 pomysłów na projekty przetwarzania obrazu i tematy [dla początkujących]

Na tym blogu omówimy wprowadzenie do przetwarzania obrazu, a następnie przejdziemy do omówienia kilku pomysłów na projekty, które dotyczą przetwarzania obrazu.

Przetwarzanie obrazu to technika służąca do wykonywania pewnych operacji na obrazie w celu uzyskania z niego znaczących informacji. Tutaj wejściem będzie obraz i po wykonaniu kilku operacji otrzymamy ulepszony obraz lub niektóre funkcje związane z tymi obrazami.

W przetwarzaniu obrazu obraz jest traktowany jako dwuwymiarowa tablica liczb z zakresu od 0 do 255. Kompresja obrazu, wyostrzanie, wykrywanie krawędzi są osiągane za pomocą specjalnych filtrów i operatorów, które przekształcają obraz wejściowy w wyjściowy, który chcemy osiągnąć. Na przykład w celu rozjaśnienia obrazu operator lub filtr będzie zachowywał się w sposób, który zwiększy wartość pikseli obrazu.

Operatory te wykonują operacje matematyczne na tablicy 2-D i tworzą nowy zestaw tablic wyjściowych z pożądanym wynikiem. Operacje te są szeroko stosowane w dziedzinach takich jak Wizja komputerowa i Sztuczna Inteligencja oraz Uczenie maszynowe.

Idąc dalej, teraz, gdy mamy podstawową wiedzę na temat przetwarzania obrazu, pozwól nam zagłębić się w niektóre pomysły projektowe, które można stworzyć, wykorzystując wspomnianą koncepcję przetwarzania obrazu.

Najlepsze pomysły na projekty dotyczące przetwarzania obrazu

1. Monitorowanie dystansu społecznego

Ponieważ COVID-19 rozprzestrzenia się powszechnie, ważne jest zachowanie dystansu społecznego podczas podróży w miejscach publicznych. Tutaj przetwarzanie obrazu może zmienić zasady gry. Pobierając dane z kamer CCTV i analizując jedną klatkę na raz, osiągniemy zadanie na wyciągnięcie ręki.

Po pierwsze, wykorzystujemy operacje morfologiczne i techniki wykrywania w celu wykrycia pieszych w kadrze. Następnie rysujemy ramkę ograniczającą otaczającą każdego przechodnia. Następnie obliczamy odległość jednej ramki ograniczającej otaczającej pieszego od sąsiednich ramek granicznych. Następnie określamy próg odległości między obwiedniami, a następnie na podstawie ich odległości klasyfikujemy pieszych w kadrze jako czerwonych, żółtych lub zielonych.

Czerwone pole ograniczające oznaczałoby, że ludzie w kadrze są bardzo blisko siebie, a zatem są maksymalnie zagrożeni. Żółta ramka oznaczałaby, że ludzie znajdują się w znacznej odległości, a ryzyko jest średnie. Zielone pudełka oznaczałyby, że ludzie przestrzegają norm i są bezpieczni. Zintegrowanie tego systemu z mechanizmem ostrzegania (Głośniki) może być świetnym sposobem na zaalarmowanie pieszych łamiących normy COVID-19!

2. Wykrywanie maski

W dzisiejszych czasach noszenie masek jest obowiązkowe od czasu odkrycia pandemii. Podobnie jak dystans społeczny, wykrywanie masek jest równie ważne, aby zapobiec dalszemu wzrostowi liczby przypadków COVID. Aby wykryć maskę. musimy najpierw wykryć ludzką twarz. Można to osiągnąć, identyfikując punkty orientacyjne twarzy, takie jak oczy, nos, usta itp. Po wykryciu twarzy musimy zbudować algorytm, który rozróżni twarz z maską i twarz bez maski.

Wymaga to modelu głębokiego uczenia się. Szkolenie modelu uczenia głębokiego na zestawach danych składających się zarówno z obrazów masek, jak i obrazów bez masek. Po przeszkoleniu model będzie w stanie skutecznie identyfikować osoby zamaskowane i bez maski. Dzięki temu możemy ostrzec przechodniów, aby nosili maski za każdym razem, gdy wyjdą z domu.

Przeczytaj także: Projekty Pythona na GitHub

3. Wykrywanie pasów i zakrętów

Pojazdy autonomiczne to przyszłość jazdy. W celu zminimalizowania interwencji człowieka, a także potencjalnego ryzyka, wiele firm intensywnie inwestuje w badania i rozwój technologii pojazdów autonomicznych. Wykorzystując segmentację obrazu do filtrowania i wykrywania krawędzi z modelem głębokiego uczenia, wykrywamy obecność pasów i ich orientację.

Procedura krokowa wyglądałaby tak

1. Przyjmowanie wejściowego wideo jako ramek.
2. Konwertowanie każdej klatki na odpowiadający jej obraz w skali szarości.
3. Zmniejszenie dominującego hałasu za pomocą filtrów.
4. Wykrywanie krawędzi za pomocą sprytnego detektora krawędzi.
5. Znalezienie współrzędnych pasów drogowych.
6. Wykorzystanie głębokiego uczenia do skutecznego wykrywania pasów i ich orientacji.

4. Wykrywanie senności dla kierowców

Konieczność wykrywania senności w pojazdach jest konieczna ze względu na dużą liczbę wypadków spowodowanych brakiem świadomości wśród kierowców. Dzięki systemowi wykrywania senności może ostrzec kierowcę, jeśli wyczuje potencjalną utratę przytomności w oku kierowcy. Dzięki zrozumieniu i analizie wzorów oczu, system ten może proaktywnie ostrzegać kierowcę i zapobiegać wypadkom. Zadanie to osiąga się poprzez zlokalizowanie i oddzielenie części oka od reszty twarzy.

Następnie dokonuje się binaryzacji i etykietowania obrazów, aby zrozumieć, które obrazy przedstawiają występowanie senności, a które nie. Następnie analizując mrugnięcia i czas ich trwania, algorytm może wykryć senność, jeśli oczy są zamknięte przez czas dłuższy niż czas mrugnięcia okiem. Dzięki zintegrowaniu tego systemu z urządzeniem alarmowym może on być przydatny w łagodzeniu wypadków spowodowanych brakiem świadomości.

5. Rozpoznawanie tablic rejestracyjnych

Tak, dobrze słyszeliście, możemy zautomatyzować wykrywanie tablic rejestracyjnych. Teraz policja drogowa nie musi już ręcznie wpisywać numerów rejestracyjnych pojazdów naruszających przepisy ruchu drogowego. Dzięki postępowi w dziedzinie przetwarzania obrazu takie zadanie jest możliwe. Kroki, które są wymagane do wykrywania tablic rejestracyjnych obejmują: użycie odpowiednich filtrów w celu usunięcia szumu z obrazu wejściowego, a następnie zastosowanie na nich operacji morfologicznych.

Ponadto w obszarze zainteresowania, tj. na tablicy licencyjnej, stosujemy technikę znaną jako optyczne rozpoznawanie znaków (OCR), aby wyodrębnić tekst z obrazów. OCR to wstępnie przeszkolona sieć, która jest w stanie wykrywać tekst z obrazów. Korzystanie z niego bezpośrednio pomoże nam zaoszczędzić na kosztach obliczeniowych samodzielnego uczenia naszego algorytmu. Dlatego systematycznie wykonując powyższe kroki można opracować algorytm/model do identyfikacji tablicy rejestracyjnej i skojarzonego z nią numeru.

Zamówienie: pomysły i tematy projektów w Pythonie

Wniosek

Do tej pory widzieliśmy 5 przykładów, w których można zastosować przetwarzanie obrazu w celu rozwiązania problemu. Powiem jednak, że przetwarzanie obrazu zróżnicowało się w prawie każdej branży, prawie każda dziedzina jest od niego zależna bezpośrednio lub pośrednio. Ponieważ używa Pythona jako języka programowania, jest wygodny w użyciu i łatwiejszy do zrozumienia.

Ten post daje przegląd tego, czym jest przetwarzanie obrazu i kilka projektów z nim związanych. Zachęcamy jednak do zidentyfikowania bardziej palących problemów, które można rozwiązać, wykorzystując koncepcje przetwarzania obrazu.

Podsumowując, opracowywanie algorytmów dotyczących przetwarzania obrazu wymaga umiejętności, a ich opanowanie może pomóc w szybkim postępie w życiu zawodowym przy jednoczesnym rozwiązywaniu rzeczywistych problemów.

Jeśli chcesz dołączyć do kursów AI i ML, sprawdź dyplom PG IIIT-B i upGrad w uczeniu maszynowym i sztucznej inteligencji, który jest przeznaczony dla pracujących profesjonalistów i oferuje ponad 450 godzin rygorystycznego szkolenia, ponad 30 studiów przypadków i zadań, IIIT- Status absolwenta B, ponad 5 praktycznych, praktycznych projektów zwieńczenia i pomoc w pracy z najlepszymi firmami.