5 лучших идей и тем для проектов по обработке изображений [Для начинающих]

В этом блоге мы рассмотрим введение в обработку изображений, а затем перейдем к обсуждению нескольких идей проектов, связанных с обработкой изображений.

Обработка изображений — это метод, используемый для выполнения некоторых операций над изображением с целью получения из них некоторой значимой информации. Здесь входом будет изображение, и после применения нескольких операций мы получим улучшенное изображение или некоторые функции, связанные с этими изображениями.

При обработке изображений изображение рассматривается как двумерный массив чисел в диапазоне от 0 до 255. Сжатие изображения, повышение резкости, обнаружение краев достигаются с помощью специальных фильтров и операторов, которые преобразуют входное изображение в желаемый результат. достигать. Например, для увеличения яркости изображения оператор или фильтр будут вести себя таким образом, чтобы увеличить значение пикселя изображения.

Эти операторы выполняют математические операции с двумерным массивом и создают новый набор выходных массивов с желаемым результатом. Эти операции широко используются в таких областях, как компьютерное зрение и искусственный интеллект, а также машинное обучение.

Двигаясь дальше, теперь, когда у нас есть общее представление о том, что такое обработка изображений, давайте углубимся в некоторые идеи проектов, которые можно создать, используя вышеупомянутую концепцию обработки изображений.

Лучшие идеи проекта обработки изображений

1. Мониторинг социального дистанцирования

В условиях повсеместного распространения COVID-19 важно соблюдать социальную дистанцию ​​во время поездок в общественных местах. Здесь обработка изображений может изменить правила игры. Принимая данные с камер видеонаблюдения и анализируя кадр за кадром, мы выполним поставленную задачу.

Во-первых, мы используем морфологические операции и методы обнаружения для обнаружения пешеходов в кадре. Затем мы рисуем ограничивающую рамку, окружающую каждого пешехода. После чего вычисляем расстояние от одного ограничивающего прямоугольника, в котором находится пешеход, до соседних с ним ограничивающих прямоугольников. Затем мы определяем пороговое значение расстояния между ограничивающими прямоугольниками, а затем на основе их расстояния мы классифицируем пешеходов в кадре как красных, желтых или зеленых.

Красная ограничивающая рамка означает, что люди в кадре находятся очень близко друг к другу и, следовательно, подвержены максимальному риску. Желтая рамка будет означать, что люди находятся на значительном расстоянии и риск средний. Зеленые прямоугольники означают, что люди соблюдают нормы и находятся в безопасности. Интеграция этой системы с механизмом оповещения (громкоговорители) может стать отличным способом предупредить пешеходов, нарушающих нормы COVID-19!

2. Обнаружение маски

В настоящее время ношение масок является обязательным с момента обнаружения пандемии. Как и социальное дистанцирование, обнаружение масок не менее важно для предотвращения дальнейшего всплеска случаев COVID. Для обнаружения маски. нам нужно сначала обнаружить человеческое лицо. Этого можно достичь путем определения ориентиров лица, таких как глаза, нос, рот и т. д. После обнаружения лиц нам нужно построить алгоритм, который сможет различать лицо с маской и лицо без маски.

Это требует модели глубокого обучения. Обучение модели глубокого обучения на наборах данных, состоящих как из масок, так и без масок. Как только модель будет обучена, она сможет успешно идентифицировать людей в масках и без масок. Используя это, мы можем предупредить пешеходов о том, чтобы они носили маски всякий раз, когда они выходят из дома.

Читайте также: Проекты Python на GitHub

3. Обнаружение дорожек и кривых

Автономные автомобили — это будущее вождения. Стремясь свести к минимуму вмешательство человека, а также связанный с этим потенциальный риск, многие компании вкладывают значительные средства в исследования и разработки технологий автономных транспортных средств. Используя сегментацию изображения для фильтрации и обнаружения краев с помощью модели глубокого обучения, мы обнаруживаем наличие полос и их ориентацию.

Пошаговая процедура будет выглядеть так

1. Прием входного видео в виде кадров.
2. Преобразование каждого кадра в соответствующее изображение в градациях серого.
3. Уменьшение распространенного шума с помощью фильтров.
4. Обнаружение краев с помощью детектора Canny Edge.
5. Нахождение координат дорожных полос.
6. Использование глубокого обучения для эффективного обнаружения дорожек и их ориентации.

4. Обнаружение сонливости для водителей

Необходимость обнаружения сонливости в транспортных средствах необходима в связи с большим количеством аварий, вызванных отсутствием сознания у водителей. С помощью системы обнаружения сонливости он может предупредить водителя, если обнаружит возможную потерю сознания в глазах водителя. Понимая и анализируя рисунок глаз, эта система может заблаговременно предупреждать водителя и предотвращать аварии. Эта задача достигается за счет того, что сначала выделяют и отделяют глазную часть от остальной части лица.

Затем выполняется бинаризация и маркировка изображений, чтобы понять, какие изображения представляют собой возникновение сонливости, а какие нет. Затем, анализируя моргания и их продолжительность, алгоритм может обнаружить сонливость, если глаза закрыты дольше, чем время, необходимое для моргания. Интеграция этой системы с устройством оповещения может быть полезна для смягчения последствий несчастных случаев, вызванных отсутствием сознания.

5. Распознавание номерных знаков

Да, вы не ослышались, мы можем автоматизировать определение номерных знаков. Теперь сотрудникам ГИБДД больше не нужно вручную записывать номерные знаки транспортных средств, нарушающих правила дорожного движения. Благодаря достижениям в области обработки изображений такая задача стала возможной. Шаги, необходимые для обнаружения номерных знаков, включают использование соответствующих фильтров для удаления шума из входного изображения, а затем применение к ним морфологических операций.

Кроме того, в интересующей области, то есть на номерном знаке, мы применяем метод, известный как оптическое распознавание символов (OCR), для извлечения текста из изображений. OCR — это предварительно обученная сеть, способная распознавать текст на изображениях. Его прямое использование поможет нам сэкономить вычислительные затраты на обучение нашего алгоритма самостоятельно. Следовательно, систематически выполняя описанные выше шаги, можно разработать алгоритм/модель для идентификации номерного знака и связанного с ним номера.

Оформить заказ: идеи и темы проекта Python

Заключение

До сих пор мы видели 5 примеров, где обработка изображений может быть применена для решения рассматриваемой проблемы. Однако позвольте мне сказать вам, что обработка изображений распространилась почти на все отрасли, почти каждая область прямо или косвенно зависит от нее. Поскольку он использует Python в качестве языка программирования, он удобен в использовании и его легче понять.

Этот пост дает вам обзор того, что такое обработка изображений и несколько проектов, связанных с ней. Тем не менее, мы рекомендуем вам определить более насущные проблемы, которые можно решить, используя концепции обработки изображений.

В заключение, разработка алгоритмов, связанных с обработкой изображений, требует навыков, и, если вы овладеете ими, вы сможете быстро продвигаться в своей профессиональной жизни, решая реальные проблемы.

Если вы заинтересованы в том, чтобы присоединиться к курсам по искусственному интеллекту и машинному обучению, ознакомьтесь с дипломом PG IIIT-B и upGrad в области машинного обучения и искусственного интеллекта, который предназначен для работающих профессионалов и предлагает более 450 часов тщательного обучения, более 30 тематических исследований и заданий, IIIT- Статус B Alumni, 5+ практических проектов и помощь в трудоустройстве в ведущих фирмах.