Top 8 proiecte de procesare a imaginilor folosind Python [2022]

Proiecte de procesare a imaginilor

Procesarea imaginilor câștigă multă popularitate în industria tehnologiei datorită integrării sale în diverse servicii autonome. Deci, dacă sunteți un începător în Python, cel mai bun lucru pe care îl puteți face este să lucrați la niște proiecte de procesare a imaginii în timp real. O imagine digitală poate fi reprezentată ca o colecție de pixeli. Pixelul este cea mai mică unitate a unei imagini. Aceste valori de pixeli conțin valorile RGB corespunzătoare (roșu, verde, albastru) care reprezintă proporția contribuției culorii la imagine și un amestec al acestora formează o imagine.

Acest domeniu își găsește aplicarea în aproape toate domeniile, cum ar fi educația, studiile științifice și medicale, controlul traficului și serviciile guvernamentale. Prelucrarea imaginii se face de preferință folosind învățarea profundă, deoarece datele imaginii sunt disponibile în număr mare și deoarece imaginea este o matrice de numere, este ușor să o transmiteți mai multor straturi de neuroni și să extrageți caracteristicile importante din imagine. Aceste caracteristici ajută la deciderea acțiunii care trebuie întreprinsă dacă acest sistem este integrat într-o aplicație. Cu cât experimentezi mai multe proiecte de procesare a imaginii, cu atât vei dobândi mai multe cunoștințe.

În acest articol, vom explora câteva proiecte interesante de procesare a imaginilor la care pot lucra începătorii pentru a-și pune cunoștințele la încercare. În acest articol, veți găsi idei de proiecte de procesare a imaginilor de top pentru începători pentru a obține experiență practică pe Python.

Proiecte de procesare a imaginilor folosind Python

Aici vă prezentăm o listă de 7 proiecte de procesare a imaginilor care pot fi construite folosind Python și cu care vă puteți începe călătoria pentru a explora și a adăuga o nouă abilitate CV-ului dumneavoastră. Aceste proiecte nu sunt clasificate în nicio ordine de dificultate și necesită să înțelegeți Numpy, care este biblioteca de calcul numeric, OpenCV care vă permite să procesați aceste imagini, CNN (Rețea neuronală Convolution) pentru extragerea caracteristicilor și alte biblioteci specifice proiectului.

1. Sistem de prezență bazat pe imagini

Una dintre cele mai bune idei pentru a începe să vă experimentați proiectele practice de procesare a imaginii este să lucrați la sistemul de prezență bazat pe imagine. Întrucât institutele de învățământ adoptă noi tehnologii în fiecare zi, sistemul de prezență în majoritatea instituțiilor este încă amprenta digitală sau biometrică facială, dar în această situație de coronavirus, un sistem de prezență fără contact poate fi implementat folosind procesarea imaginilor.

Membrul facultății ar face pur și simplu o fotografie de grup a clasei și după ce a încărcat acea imagine în sistemul cloud, prezența studenților va fi marcată. Acest lucru face ca sistemul să fie complet digital și fără contact. Cu toate acestea, va fi necesară o bază de date pentru studenți pentru verificare, stocare pentru imagini și alte cerințe, dar puteți testa acest proiect la scară mică.

2. Jocuri de aer live

Acest proiect va folosi OpenCV și modulul Python Pygame. Modulul Pygame este un motor de dezvoltare a jocurilor 2-D în Python care oferă diverse instrumente pentru I/O și alte funcționalități. Instrucțiunile jucătorului pot fi captate prin intermediul camerei web în regiunile desemnate ale ecranelor. Jocurile Live Air sunt unul dintre cele mai bune proiecte de procesare a imaginii.

Instrucțiunile includ deplasarea la stânga, la dreapta, săritul sau apucarea de ceva. Fluxul live al camerei trebuie împărțit în cadre și apoi potrivirea lor cu baza de date cu instrucțiuni pentru mutarea playerului. Puteți implementa acest lucru fie într-un joc existent, cum ar fi Hill Climb Racing, fie să creați unul nou pentru acesta!

Checkout: Proiecte Python pe GitHub

3. Sistem inteligent de semafoare

Știm cu toții că în timpul deplasării pe drumuri, oprirea semafoarelor poate deranja atunci când traficul este minim sau deloc, chiar și așa, trebuie să așteptăm semnalul verde pentru a evita orice perturbare a poliției. Ceea ce s-ar putea implementa este un sistem de lumini inteligente care analizează situația traficului și ajustează în consecință sincronizarea luminilor?

Fluxul de imagini live poate ajuta la stabilirea densității traficului și, dacă sunt luate în considerare și sunetele de claxon, ar putea fi dezvoltat un sistem robust. Sistemul ar trebui să dea semnale verzi frecvente atunci când densitatea traficului este scăzută și un flux mai controlat atunci când există aglomerație mare. De asemenea, ar putea fi adăugată o părtinire pentru vehiculele de urgență, permițându-le să treacă prin semnale mai repede.

Învață curs de știință a datelor online de la cele mai bune universități din lume. Câștigă programe Executive PG, programe avansate de certificat sau programe de master pentru a-ți accelera cariera.

4. Filtre Snapchat

Ați folosit vreodată Snapchat? Pe scurt, este o aplicație populară de mesagerie care se concentrează în principal pe partajarea fotografiilor și a videoclipurilor. Această aplicație oferă diverse filtre care permit utilizatorilor să creeze fotografii amuzante și specifice temei. Aceste filtre folosesc algoritmii de detectare a feței punctuale (de exemplu, caracteristica similară Haar) pentru a structura reperele faciale importante din imagine și pentru a aplica filtre sau efecte personalizate asupra lor. Acesta este unul dintre proiectele simple de procesare a imaginii, dar unul interesant.

Puteți utiliza algoritmul pentru detectarea feței punctelor și puteți aplica munca dvs. asupra acestora. Acest proiect va avea stiva tehnologică de Numpy, OpenCV, pernă și dacă doriți să implementați propriul algoritm de repere faciale, atunci puteți încerca asta cu biblioteca dlib pentru Python.

5. Clasificator de imagini pentru tipuri similare

Un utilizator poate ajunge să descarce o mulțime de imagini în mașina locală și se umple rapid. Ai putea veni cu un sistem de clasificare care plasează imaginile în foldere separate, în funcție de categoria imaginilor. Imaginile similare pot fi plasate într-un folder, iar imaginile neclare sau distorsionate într-un folder separat. Imaginile trebuie analizate pentru asemănări.

Menționarea proiectelor de procesare a imaginilor poate ajuta CV-ul să pară mult mai interesant decât altele.

6. Verificator de poluare a aerului

Astăzi, cei mai mulți dintre noi am suferit de criza poluării. Puteți observa cu ușurință diferența dintre un mediu înnorat sau poluat doar privind cerul, iar aceasta poate fi principala sursă motrice a acestui proiect. Intrarea pentru aplicație ar fi imaginea de la utilizator prin intermediul aplicației sale mobile sau al portalului web, în ​​funcție de implementare, iar după procesarea acestora, rezultatul va fi afișat pe ecran. Acesta este unul dintre proiectele excelente de procesare a imaginilor pentru începători.

Pentru acest proiect, veți avea nevoie de un set de date uriaș de imagini cu cer înnorat, poluat și senin. Unele dintre ele sunt disponibile pe Kaggle, care este hub-ul pentru știința datelor și seturile de date de învățare automată, iar unele dintre ele le puteți crea singuri!

7. Sistem anti-cheat

Din cauza situației covid, majoritatea examenelor universitare se desfășoară prin modul online. Devine dificil pentru profesori/facultate să monitorizeze starea studenților. Se poate dezvolta un sistem anti-cheat care poate detecta dacă vreo practică neloială este efectuată de către un candidat.

Sistemul ar trebui să poată detecta orice navigație de ieșire de pe ecranul de testare. Candidatul care nu se uită mai mult timp la ecran ar trebui avertizat despre același lucru și dacă aceeași activitate se repetă de mai multe ori, atunci ar trebui raportat autorităților pentru a lua măsurile necesare.

8. Proiect bonus: Editor de imagini

Puteți crea un editor de imagini folosind Python! GUI pentru aceasta poate fi realizată folosind Tkinter, care este un pachet Python GUI. Toate operațiunile precum editarea, decuparea, schimbarea culorii, estomparea fundalului, îmbinarea imaginilor, rotirea, redimensionarea sau tragerea pot fi personalizate folosind Numpy și OpenCV. Acest proiect poate dura mult timp pentru a crea funcții pentru toate operațiunile necesare, dar vă va oferi o bună cunoaștere a procesării imaginilor.

Citiți: Idei și subiecte pentru proiecte Python

Concluzie

În acest articol, am acoperit 8 idei de proiecte de procesare a imaginii . Aceste proiecte nu sunt sfârșitul explorării tale. Există numeroase aplicații de procesare a imaginii în fiecare industrie. Industria medicală îl folosește pentru detectarea precoce a cancerului, a malariei și a altor boli. Acest domeniu necesită o înțelegere aprofundată a algebrei matriceale, a transformărilor și a diferitelor tipuri de distribuții matematice.

Sper că veți învăța multe în timp ce lucrați la aceste proiecte Python. Dacă sunteți curios să învățați știința datelor pentru a fi în fața progreselor tehnologice rapide, consultați Diploma PG în știința datelor de la upGrad și IIIT-B și perfecționați-vă pentru viitor.