Top 5 idei și subiecte pentru proiecte de procesare a imaginilor [pentru începători]

În acest blog, vom parcurge introducerea procesării imaginii și apoi vom continua să vorbim despre câteva idei de proiecte care gravitează în jurul procesării imaginilor.

Procesarea imaginii este o tehnică folosită pentru a efectua unele operații asupra imaginii în vederea obținerii unor informații semnificative de la acestea. Aici, intrarea va fi o imagine și după aplicarea câtorva operații obținem o imagine îmbunătățită sau unele caracteristici asociate acestor imagini.

În procesarea imaginii, o imagine este considerată ca o matrice bidimensională de numere care variază de la 0 la 255. Compresia imaginii, clarificarea, detectarea marginilor sunt toate realizate prin utilizarea unor filtre și operatori speciali care transformă imaginea de intrare în rezultatul pe care dorim să o obținem. obține. De exemplu, pentru luminozitatea imaginii, operatorul sau filtrul se vor comporta într-un mod care ar crește valoarea pixelilor imaginii.

Acești operatori efectuează operații matematice cu tabloul 2-D și produc un nou set de tablouri de ieșire cu rezultatul dorit. Aceste operațiuni sunt utilizate pe scară largă în domenii precum viziunea computerizată și inteligența artificială și învățarea automată.

Mergând mai departe, acum că avem o înțelegere de bază a ceea ce este procesarea imaginii, permiteți-ne să ne aruncăm în câteva dintre ideile de proiect care pot fi create prin valorificarea conceptului menționat mai sus privind procesarea imaginilor.

Top Idei de proiecte de procesare a imaginilor

1. Monitorizarea distanțării sociale

Odată cu răspândirea universală a COVID-19, este important să se păstreze distanțarea socială în timpul călătoriilor în locuri publice. Aici procesarea imaginilor poate schimba jocul. Luând informații de la camerele CCTV și analizând câte un cadru, vom îndeplini sarcina pe care o avem.

În primul rând, folosim operații morfologice și tehnici de detectare pentru a detecta pietonii într-un cadru. Apoi, desenăm o casetă de delimitare înconjurând fiecare pieton. După care, calculăm distanța dintre o cutie de delimitare care înconjoară un pieton și cutiile de delimitare adiacente. În continuare, decidem un prag pentru distanța dintre casetele de delimitare și apoi, pe baza distanței lor, categorizăm pietonii din cadru ca roșu, galben sau verde.

Caseta roșie de delimitare ar însemna că oamenii din cadru sunt foarte apropiați unul de celălalt și, prin urmare, sunt expuși riscului maxim. Caseta galbenă ar însemna că oamenii se află la o distanță considerabilă și riscul este mediu. Cutiile verzi ar însemna că oamenii respectă normele și sunt în siguranță. Integrarea acestui sistem cu un mecanism de alertă (Difuzoare) ar putea fi o modalitate excelentă de a alerta pietonii care încalcă normele COVID-19!

2. Detectare masca

În prezent, purtarea măștilor a fost obligatorie de când a fost descoperită pandemia. Ca distanțare socială, detectarea măștii este la fel de importantă pentru a preveni orice creștere ulterioară a cazurilor de COVID. Pentru a detecta masca. trebuie să detectăm mai întâi chipul uman. Acest lucru poate fi realizat prin identificarea reperelor faciale, cum ar fi ochii, nasul, gura etc. După detectarea fețelor, trebuie să construim un algoritm care să poată distinge o față cu mască și o față fără mască.

Acest lucru impune necesitatea unui model de învățare profundă. Formarea unui model de învățare profundă pe seturi de date care conțin atât imagini cu mască, cât și fără mască. Odată ce modelul este antrenat, acesta va putea identifica cu succes persoanele cu mască și persoanele fără mască. Folosind aceasta, îi putem avertiza pe pietoni să poarte măști ori de câte ori ies din casă.

Citiți și: Proiecte Python pe GitHub

3. Detectare benzi și curbe

Vehiculele autonome sunt viitorul conducerii. Cu scopul de a minimiza intervenția umană și, de asemenea, riscul potențial implicat, multe companii cheltuiesc foarte mult pentru cercetarea și dezvoltarea tehnologiilor pentru vehicule autonome. Utilizând segmentarea imaginii pentru filtrare și detectarea marginilor cu un model de învățare profundă, detectăm prezența benzii și orientarea acestora.

O procedură în etape ar arăta astfel

1. Preluare video de intrare ca cadre.
2. Conversia fiecărui cadru în imaginea în tonuri de gri corespunzătoare.
3. Reducerea zgomotului predominant cu ajutorul filtrelor.
4. Detectarea marginilor utilizând un detector de margini aspre.
5. Găsirea coordonatelor benzilor de drum.
6. Utilizarea învățării profunde pentru a detecta eficient benzile și orientarea acestora.

4. Detectarea somnolenței pentru șoferi

Necesitatea detectării somnolenței în vehicule este necesară din cauza numărului mare de accidente cauzate din cauza lipsei de conștiență a șoferilor. Cu un sistem de detectare a somnolenței, acesta poate alerta șoferul dacă detectează o potențială pierdere a conștienței în ochiul șoferului. Înțelegând și analizând tiparele ochilor, acest sistem poate alerta în mod proactiv șoferul și poate preveni apariția accidentelor. Această sarcină este realizată prin localizarea și segmentarea porțiunii ochiului de restul feței.

Apoi binarizarea și etichetarea imaginilor sunt făcute pentru a înțelege care imagini reprezintă apariția somnolenței și care nu. Apoi, analizând clipirile și durata lor, algoritmul poate detecta somnolența dacă ochii sunt închiși mai mult decât timpul necesar pentru a clipi. Prin integrarea acestui sistem cu un dispozitiv de alertare ar putea fi util in atenuarea accidentelor cauzate din lipsa de constienta.

5. Recunoașterea plăcuțelor de înmatriculare

Da, ați auzit bine, putem automatiza detectarea plăcuței de înmatriculare. Acum, poliția rutieră nu mai trebuie să noteze manual numărul de licență al vehiculelor care încalcă regulile de circulație. Datorită progreselor în domeniul procesării imaginii, o astfel de sarcină este posibilă. Pașii care sunt necesari pentru detectarea plăcuței de înmatriculare includ utilizarea de filtre adecvate pentru a elimina zgomotul din imaginea de intrare și apoi aplicarea operațiunilor morfologice asupra acestora.

În plus, pe regiunea de interes, adică pe plăcuța de înmatriculare, aplicăm o tehnică cunoscută sub numele de Recunoaștere optică a caracterelor (OCR) pentru a extrage text din imagini. OCR este o rețea pregătită care este capabilă să detecteze text din imagini. Folosirea directă ne va ajuta să economisim costul de calcul al antrenării singure a algoritmului. Prin urmare, urmând în mod sistematic pașii de mai sus, se poate dezvolta un algoritm/model pentru a identifica plăcuța de înmatriculare și numărul asociat acesteia.

Checkout: Idei și subiecte pentru proiecte Python

Concluzie

Până acum, am văzut 5 exemple în care procesarea imaginii poate fi aplicată pentru a rezolva problema în cauză. Totuși, permiteți-mi să vă spun că procesarea imaginilor s-a diversificat în aproape fiecare industrie aproape fiecare domeniu depinde de ea direct sau indirect. Deoarece folosește python ca limbaj de programare, este convenabil de utilizat și mai ușor de înțeles.

Această postare vă oferă o imagine de ansamblu asupra a ceea ce este procesarea imaginilor și a câteva proiecte asociate cu aceasta. Cu toate acestea, vă încurajăm să identificați mai multe probleme stringente care pot fi rezolvate prin valorificarea conceptelor de procesare a imaginii.

În concluzie, dezvoltarea algoritmilor de procesare a imaginilor necesită abilități și, dacă stăpânești, te poate ajuta să avansezi în viața profesională într-un ritm rapid, rezolvând în același timp problemele din lumea reală.

Dacă sunteți interesat să vă alăturați cursurilor AI și ML, consultați Diploma PG de la IIIT-B și upGrad în învățare automată și AI, care este concepută pentru profesioniști care lucrează și oferă peste 450 de ore de pregătire riguroasă, peste 30 de studii de caz și sarcini, IIIT- B Statut de absolvenți, peste 5 proiecte practice practice și asistență pentru locuri de muncă cu firme de top.