As 5 principais ideias e tópicos de projetos de processamento de imagens [para iniciantes]

Neste blog, abordaremos a introdução do processamento de imagens e, em seguida, falaremos sobre algumas ideias de projetos que giram em torno do processamento de imagens.

O processamento de imagens é uma técnica utilizada para realizar algumas operações na imagem a fim de obter alguma informação significativa a partir delas. Aqui, a entrada será uma imagem e após aplicar algumas operações obtemos uma imagem aprimorada ou alguns recursos associados a essas imagens.

No processamento de imagem, uma imagem é considerada como uma matriz bidimensional de números variando de 0 a 255. Compressão de imagem, nitidez, detecção de bordas são todos obtidos usando filtros e operadores especiais que transformam a imagem de entrada na saída que desejamos alcançar. Por exemplo, para clarear a imagem, o operador ou filtro se comportará de uma maneira que aumentaria o valor do pixel da imagem.

Esses operadores realizam operações matemáticas com o array 2-D e produzem um novo conjunto de arrays de saída com o resultado desejado. Essas operações estão sendo amplamente utilizadas em domínios como Visão Computacional e Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquina.

Seguindo em frente, agora que temos uma compreensão básica do que é processamento de imagens, vamos mergulhar em algumas das ideias de projetos que podem ser criadas aproveitando o conceito acima mencionado sobre processamento de imagens.

Principais ideias de projetos de processamento de imagens

1. Monitoramento do distanciamento social

Com o COVID-19 se espalhando universalmente, é importante manter o distanciamento social ao viajar em locais públicos. Aqui o processamento de imagem pode ser um divisor de águas. Ao receber informações das câmeras de CFTV e analisar um quadro de cada vez, realizaremos a tarefa em questão.

Primeiramente, usamos operações morfológicas e técnicas de detecção para detectar pedestres em um quadro. Em seguida, desenhamos uma caixa delimitadora ao redor de cada pedestre. Depois disso, calculamos a distância de uma caixa delimitadora que envolve um pedestre às suas caixas delimitadoras adjacentes. Em seguida, decidimos um limite para a distância entre as caixas delimitadoras e, com base em sua distância, categorizamos os pedestres no quadro como vermelho, amarelo ou verde.

A caixa delimitadora vermelha significaria que as pessoas no quadro estão muito próximas e, portanto, em risco máximo. A caixa amarela significaria que as pessoas estão a uma distância considerável e o risco é médio. As caixas verdes significam que as pessoas estão seguindo as normas e estão seguras. Integrar este sistema com um mecanismo de alerta (Altifalantes) poderá ser uma óptima forma de alertar os peões que infringem as normas COVID-19!

2. Detecção de Máscara

Hoje em dia, o uso de máscaras é obrigatório desde que a pandemia foi descoberta. Como distanciamento social, a detecção de máscara é igualmente importante para evitar qualquer aumento nos casos de COVID. Para detectar máscara. precisamos primeiro detectar o rosto humano. Isso pode ser alcançado identificando os pontos de referência faciais, como olhos, nariz, boca, etc. Depois de detectar os rostos, precisamos construir um algoritmo que possa distinguir um rosto com máscara e um rosto sem máscara.

Isso exige a necessidade de um modelo de aprendizado profundo. Treinar um modelo de aprendizado profundo em conjuntos de dados compostos por imagens de máscara e sem máscara. Uma vez que o modelo é treinado, ele será capaz de identificar com sucesso pessoas com e sem máscara. Usando isso, podemos alertar os pedestres para usarem máscaras sempre que saírem de casa.

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3. Detecção de Pista e Curva

Os veículos autônomos são o futuro da condução. Com o objetivo de minimizar a intervenção humana e também o risco potencial envolvido, muitas empresas estão investindo extensivamente em Pesquisa e Desenvolvimento de tecnologias de veículos autônomos. Ao usar segmentação de imagem para filtragem e detecção de borda com um modelo de aprendizado profundo, detectamos a presença de pista e sua orientação.

Um procedimento passo a passo ficaria assim

1. Tomando o vídeo de entrada como quadros.
2. Convertendo cada quadro em sua imagem em tons de cinza correspondente.
3. Reduzindo o ruído predominante com a ajuda de filtros.
4. Detectando arestas usando um detector de arestas sagaz.
5. Encontrar as coordenadas das faixas da estrada.
6. Usando o aprendizado profundo para detectar com eficiência as pistas e sua orientação.

4. Detecção de sonolência para motoristas

A necessidade de detecção de sonolência nos veículos se faz necessária devido ao grande número de acidentes causados ​​por falta de consciência dos motoristas. Com um sistema de detecção de sonolência, ele pode alertar o motorista se detectar uma possível perda de consciência no olho do motorista. Ao compreender e analisar os padrões oculares, este sistema pode alertar proativamente o motorista e prevenir a ocorrência de acidentes. Essa tarefa é alcançada primeiro localizando e segmentando a porção do olho do resto do rosto.

Em seguida, é feita a binarização e rotulagem das imagens para entender quais imagens representam a ocorrência de sonolência e quais não. Então, analisando as piscadas e sua duração, o algoritmo pode detectar sonolência se os olhos estiverem fechados por mais tempo do que o tempo necessário para piscar o olho. Ao integrar este sistema com um dispositivo de alerta, pode ser útil para mitigar os acidentes causados ​​por inconsciência.

5. Reconhecimento de placas

Sim, você ouviu direito, podemos automatizar a detecção de placas. Agora, a polícia de trânsito não precisa mais anotar manualmente o número da licença dos veículos que violam as regras de trânsito. Graças aos avanços na área de processamento de imagens que tal tarefa é possível. As etapas necessárias para a detecção de placas incluem o uso de filtros apropriados para remover o ruído da imagem de entrada e a aplicação de operações morfológicas nelas.

Além disso, na região de interesse, ou seja, a plataforma de licença, aplicamos uma técnica conhecida como Reconhecimento Óptico de Caracteres (OCR) para extrair texto das imagens. OCR é uma rede pré-treinada capaz de detectar texto de imagens. Usá-lo diretamente nos ajudará a economizar o custo computacional de treinar nosso algoritmo por nós mesmos. Portanto, seguindo sistematicamente os passos acima, pode-se desenvolver um algoritmo/modelo para identificar a placa e o número a ela associado.

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Conclusão

Até agora, vimos 5 exemplos em que o processamento de imagem pode ser aplicado para resolver o problema em questão. No entanto, deixe-me dizer-lhe que o processamento de imagens se diversificou em quase todos os setores, quase todos os campos dependem dele direta ou indiretamente. Por usar python como linguagem de programação, é conveniente de usar e mais fácil de entender.

Este post fornece uma visão geral do que é processamento de imagem e alguns projetos associados a ele. No entanto, encorajamos você a identificar problemas mais urgentes que podem ser resolvidos aproveitando os conceitos de processamento de imagem.

Para concluir, o desenvolvimento de algoritmos relacionados ao processamento de imagens requer habilidade e, se dominado, pode ajudá-lo a avançar em sua vida profissional em ritmo acelerado enquanto resolve problemas do mundo real.

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