8 najlepszych projektów przetwarzania obrazu przy użyciu Pythona [2022]

Projekty przetwarzania obrazu

Przetwarzanie obrazu zyskuje dużą popularność w branży technologicznej ze względu na jego integrację z różnymi autonomicznymi usługami. Tak więc, jeśli jesteś początkującym Pythonem, najlepszą rzeczą, jaką możesz zrobić, to pracować nad niektórymi projektami przetwarzania obrazu w czasie rzeczywistym. Obraz cyfrowy może być reprezentowany jako zbiór pikseli. Piksel to najmniejsza jednostka obrazu. Te wartości pikseli zawierają odpowiednie wartości RGB (czerwony, zielony, niebieski), które reprezentują proporcję udziału koloru w obrazie, a ich kombinacja tworzy obraz.

Dziedzina ta znajduje zastosowanie w prawie każdej dziedzinie, takiej jak edukacja, studia naukowe i medyczne, kontrola ruchu i usługi rządowe. Przetwarzanie obrazu najlepiej odbywa się przy użyciu głębokiego uczenia, ponieważ dane obrazu są dostępne w ogromnych ilościach, a ponieważ obraz jest macierzą liczb, łatwo jest przekazać go do kilku warstw neuronów i wydobyć z obrazu ważne cechy. Funkcje te pomagają w podejmowaniu decyzji, jakie działania należy podjąć, jeśli system ten jest zintegrowany z aplikacją. Im więcej eksperymentujesz z różnymi projektami przetwarzania obrazu, tym więcej zdobywasz wiedzy.

W tym artykule przyjrzymy się kilku interesującym projektom przetwarzania obrazu, nad którymi początkujący mogą pracować, aby przetestować swoją wiedzę. W tym artykule znajdziesz najlepsze pomysły na projekty dotyczące przetwarzania obrazów dla początkujących, aby zdobyć praktyczne doświadczenie w Pythonie.

Projekty przetwarzania obrazu przy użyciu Pythona

Tutaj przedstawiamy Ci listę 7 projektów przetwarzania obrazu, które można zbudować przy użyciu Pythona i dzięki którym możesz rozpocząć swoją podróż do odkrywania i dodawania nowych umiejętności do swojego CV. Te projekty nie są uszeregowane w żadnej kolejności trudności i wymagają zrozumienia Numpy, która jest biblioteką obliczeniową, OpenCV, która umożliwia przetwarzanie tych obrazów, CNN (Convolution Neural network) do wyodrębniania funkcji i innych bibliotek specyficznych dla projektu.

1. System obecności oparty na obrazach

Jednym z najlepszych pomysłów na rozpoczęcie eksperymentowania z praktycznymi projektami przetwarzania obrazu jest praca nad systemem obecności opartym na obrazie. Ponieważ instytucje edukacyjne każdego dnia wdrażają nowe technologie, system obecności w większości placówek nadal opiera się na biometrii odcisków palców lub twarzy, ale w tej sytuacji związanej z koronawirusem można wdrożyć bezdotykowy system obecności z wykorzystaniem przetwarzania obrazu.

Członek wydziału po prostu robił grupowe zdjęcie klasy, a po przesłaniu tego obrazu do systemu w chmurze, frekwencja uczniów zostanie zaznaczona. Dzięki temu system jest w pełni cyfrowy i bezstykowy. Wymagana będzie jednak baza danych uczniów do weryfikacji, przechowywanie obrazów i inne wymagania, ale możesz przetestować ten projekt na małą skalę.

2. Gry na żywo na żywo

Ten projekt będzie wykorzystywał moduł OpenCV i Python Pygame. Moduł Pygame to silnik do tworzenia gier 2D w Pythonie, który oferuje różne narzędzia do I/O i innych funkcji. Polecenia gracza można przechwycić za pomocą kamery internetowej w wyznaczonych obszarach ekranów. Gry na żywo to jeden z najlepszych projektów przetwarzania obrazu.

Instrukcje obejmują poruszanie się w lewo, w prawo, skakanie lub chwytanie czegoś. Obraz z kamery na żywo należy podzielić na klatki, a następnie dopasować je do bazy danych instrukcji dotyczących poruszania odtwarzaczem. Możesz to zaimplementować w istniejącej grze, takiej jak Hill Climb Racing, lub stworzyć w tym celu nową!

Zamówienie: Projekty Pythona na GitHub

3. Inteligentny system sygnalizacji świetlnej

Wszyscy wiemy, że podczas jazdy po drogach zatrzymanie się na światłach może denerwować, gdy ruch jest minimalny lub wcale, mimo to musimy czekać na zielony sygnał, aby uniknąć jakichkolwiek zakłóceń policji. Co można wdrożyć, to inteligentny system oświetlenia, który analizuje sytuację na drodze i odpowiednio dostosowuje czas włączania świateł?

Obraz na żywo może pomóc w określeniu gęstości ruchu, a jeśli uwzględni się również dźwięki klaksonu, można opracować solidny system. System powinien dawać częste zielone sygnały, gdy natężenie ruchu jest niskie, a bardziej kontrolowany przepływ, gdy występuje duże zatłoczenie. Można również dodać stronniczość dla pojazdów uprzywilejowanych, umożliwiając im szybsze przechodzenie przez sygnały.

Ucz się online kursu nauki o danych z najlepszych światowych uniwersytetów. Zdobywaj programy Executive PG, Advanced Certificate Programs lub Masters Programs, aby przyspieszyć swoją karierę.

4. Filtry Snapchata

Czy kiedykolwiek korzystałeś ze Snapchata? Krótko mówiąc, jest to popularna aplikacja do przesyłania wiadomości, która głównie koncentruje się na udostępnianiu zdjęć i filmów. Ta aplikacja oferuje różne filtry, które pozwalają użytkownikom tworzyć śmieszne i tematyczne zdjęcia. Filtry te wykorzystują algorytmy punktowego wykrywania twarzy (na przykład funkcja typu Haar), aby wyodrębnić z obrazu ważne punkty orientacyjne twarzy i zastosować na nich niestandardowe filtry lub efekty. Jest to jeden z prostych projektów przetwarzania obrazu, ale ekscytujący.

Możesz skorzystać z algorytmu wykrywania punktów twarzy i zastosować do nich swoją pracę. Ten projekt będzie miał stos technologiczny Numpy, OpenCV, pillow i jeśli chcesz zaimplementować własny algorytm punktów orientacyjnych twarzy, możesz spróbować tego z biblioteką dlib dla Pythona.

5. Klasyfikator obrazów dla podobnych typów

Użytkownik może pobrać wiele obrazów na swój lokalny komputer i szybko się zapełni. Możesz wymyślić system klasyfikacji, który umieszcza obrazy w osobnych folderach w zależności od kategorii obrazów. Podobne obrazy można umieścić w jednym folderze, a rozmyte lub zniekształcone obrazy w osobnym folderze. Obrazy należy przeanalizować pod kątem podobieństw.

Wzmianka o projektach przetwarzania obrazu może sprawić, że Twoje CV będzie wyglądać o wiele ciekawiej niż inne.

6. Kontroler zanieczyszczenia powietrza

Dzisiaj większość z nas cierpi z powodu kryzysu związanego z zanieczyszczeniem. Możesz łatwo dostrzec różnicę między zachmurzonym lub zanieczyszczonym środowiskiem, patrząc na niebo, a to może być głównym źródłem napędzającym ten projekt. Wkładem do aplikacji byłby obraz od użytkownika za pośrednictwem jego aplikacji mobilnej lub portalu internetowego w zależności od wdrożenia, a po ich przetworzeniu wynik byłby wyświetlany na ekranie. To jeden z doskonałych projektów przetwarzania obrazu dla początkujących.

Do tego projektu będziesz potrzebować ogromnego zestawu danych zawierających zdjęcia zachmurzonego, zanieczyszczonego i czystego nieba. Niektóre z nich są dostępne na Kaggle, który jest centrum data science i zestawów danych uczenia maszynowego, a niektóre z nich możesz tworzyć samodzielnie!

7. System anty-cheat

Ze względu na panującą sytuację większość egzaminów uniwersyteckich przeprowadzana jest w trybie online. Nauczycielom/wydziałom trudno jest monitorować status uczniów. Można opracować system przeciwdziałania oszustwom, który może wykryć, czy kandydat stosuje nieuczciwe praktyki.

System powinien być w stanie wykryć każdą wychodzącą nawigację z ekranu testowego. Kandydata nie patrzącego przez dłuższy czas na ekran należy ostrzec o tym samym, a jeśli ta sama czynność powtarza się kilka razy, należy to zgłosić władzom w celu podjęcia niezbędnych działań.

8. Projekt bonusowy: Edytor obrazów

Możesz zbudować edytor obrazów za pomocą Pythona! GUI do tego może być wykonane za pomocą Tkinter, który jest pakietem GUI Pythona. Wszystkie operacje, takie jak edycja, przycinanie, zmiana koloru, rozmycie tła, łączenie obrazów, obracanie, zmiana rozmiaru lub przeciąganie, można dostosować za pomocą Numpy i OpenCV. Ten projekt może zająć dużo czasu, aby stworzyć funkcje dla wszystkich wymaganych operacji, ale da ci dobrą wiedzę na temat przetwarzania obrazu.

Przeczytaj: Pomysły i tematy dotyczące projektów w Pythonie

Wniosek

W tym artykule omówiliśmy 8 pomysłów na projekty przetwarzania obrazu . Te projekty to nie koniec twoich poszukiwań. Istnieje wiele zastosowań przetwarzania obrazu w każdej branży. Przemysł medyczny używa go do wczesnego wykrywania raka, malarii i innych chorób. To pole wymaga dokładnego zrozumienia algebry macierzy, przekształceń i różnych typów rozkładów matematycznych.

Mam nadzieję, że wiele się nauczysz pracując nad tymi projektami w Pythonie. Jeśli interesuje Cię nauka nauki o danych, aby być na czele szybkiego postępu technologicznego, sprawdź Dyplom PG w zakresie nauki o danych i podnoś swoje umiejętności na przyszłość.