8 лучших проектов обработки изображений с использованием Python [2022]

Проекты обработки изображений

Обработка изображений набирает большую популярность в технологической отрасли из-за ее интеграции в различные автономные сервисы. Итак, если вы новичок в Python, лучшее, что вы можете сделать, — это поработать над некоторыми проектами обработки изображений в реальном времени. Цифровое изображение можно представить как набор пикселей. Пиксель — это наименьшая единица изображения. Эти значения пикселей содержат соответствующие значения RGB (красный, зеленый, синий), которые представляют пропорцию вклада цвета в изображение, и их смесь создает изображение.

Эта область находит свое применение практически во всех областях, таких как образование, научные и медицинские исследования, управление дорожным движением и государственные услуги. Обработка изображений наиболее предпочтительно выполняется с использованием глубокого обучения, поскольку данные изображения доступны в огромном количестве, а поскольку изображение представляет собой матрицу чисел, его легко передать нескольким слоям нейронов и извлечь важные функции из изображения. Эти функции помогают определить действие, которое необходимо предпринять, если эта система интегрирована в приложение. Чем больше вы экспериментируете с различными проектами обработки изображений, тем больше знаний вы приобретаете.

В этой статье мы рассмотрим некоторые интересные проекты по обработке изображений, над которыми могут работать новички, чтобы проверить свои знания. В этой статье вы найдете лучшие идеи проектов обработки изображений для начинающих, чтобы получить практический опыт работы с Python.

Проекты обработки изображений с использованием Python

Здесь мы представляем вам список из 7 проектов обработки изображений, которые можно создать с помощью Python и с которых вы можете начать свое путешествие, чтобы изучить и добавить новый навык в свое резюме. Эти проекты не ранжированы в каком-либо порядке сложности и требуют от вас понимания Numpy, библиотеки числовых вычислений, OpenCV, позволяющей обрабатывать эти изображения, CNN (конволюционная нейронная сеть) для извлечения функций и других специфических для проекта библиотек.

1. Система посещаемости на основе изображений

Одна из лучших идей, чтобы начать экспериментировать с практическими проектами обработки изображений, — это работа с системой посещаемости на основе изображений. Поскольку учебные заведения внедряют новые технологии каждый божий день, система посещаемости в большинстве учреждений по-прежнему основана на отпечатках пальцев или биометрии лица, но во время этой ситуации с коронавирусом можно внедрить бесконтактную систему посещаемости с использованием обработки изображений.

Преподаватель просто сделает групповую фотографию класса, и после загрузки этого изображения в облачную систему будет отмечена посещаемость для студентов. Это делает систему полностью цифровой и бесконтактной. Однако потребуется студенческая база данных для проверки, хранилище для изображений и другие требования, но вы можете протестировать этот проект в небольшом масштабе.

2. Игры в прямом эфире

Этот проект будет использовать модуль OpenCV и Python Pygame. Модуль Pygame — это механизм разработки 2D-игр на Python, который предлагает различные инструменты для ввода-вывода и другие функции. Инструкции игрока можно записывать с помощью веб-камеры в определенных областях экрана. Игры Live Air — один из лучших проектов по обработке изображений.

Инструкции включают движение влево, вправо, прыжки или захват чего-либо. Прямую трансляцию с камеры необходимо разбить на кадры, а затем сопоставить их с базой данных инструкций для перемещения игрока. Вы можете реализовать это либо в существующей игре, например, в гонках по холмам, либо создать для этого новую!

Оформить заказ: проекты Python на GitHub

3. Система интеллектуальных светофоров

Все мы знаем, что во время движения по дорогам остановка светофора может раздражать, когда движение минимальное или его нет вообще, даже в этом случае мы должны дождаться зеленого сигнала, чтобы избежать вмешательства полиции. Что можно было бы внедрить, так это систему интеллектуальных огней, которая анализирует дорожную ситуацию и соответствующим образом регулирует время включения огней?

Поток изображения в реальном времени может помочь в определении плотности трафика, и если также принять во внимание звуковые сигналы, можно разработать надежную систему. Система должна подавать частые зеленые сигналы при низкой плотности движения и более контролируемый поток при больших заторах. Также можно было бы добавить смещение для автомобилей экстренных служб, что позволило бы им быстрее проходить сигналы.

Изучите онлайн -курс по науке о данных в лучших университетах мира. Участвуйте в программах Executive PG, Advanced Certificate Programs или Master Programs, чтобы ускорить свою карьеру.

4. Фильтры Snapchat

Вы когда-нибудь использовали Snapchat? Короче говоря, это популярное приложение для обмена сообщениями, которое в основном ориентировано на обмен фотографиями и видео. Это приложение предлагает различные фильтры, которые позволяют пользователям создавать забавные и тематические фотографии. Эти фильтры используют алгоритмы обнаружения точечных лиц (например, функцию типа Хаара) для структурирования важных ориентиров лица на изображении и применения к ним пользовательских фильтров или эффектов. Это один из простых, но захватывающих проектов обработки изображений .

Вы можете взяться за алгоритм определения лиц точек и применить к ним свою работу. Этот проект будет иметь технический стек Numpy, OpenCV, подушку, и если вы хотите реализовать свой собственный алгоритм ориентиров лица, вы можете попробовать это с библиотекой dlib для Python.

5. Классификатор изображений для похожих типов

Пользователь может в конечном итоге загрузить много изображений на свой локальный компьютер, и он быстро заполняется. Вы можете придумать систему классификации, которая помещает изображения в отдельные папки в зависимости от категории изображений. Похожие изображения можно поместить в одну папку, а размытые или искаженные изображения в отдельную папку. Изображения необходимо проанализировать на предмет сходства.

Упоминание проектов обработки изображений может помочь вашему резюме выглядеть намного интереснее, чем другие.

6. Проверка загрязнения воздуха

Сегодня большинство из нас страдает от кризиса загрязнения. Вы можете легко определить разницу между облачной и загрязненной средой, просто взглянув на небо, и это может быть основным движущим фактором этого проекта. Входными данными для приложения будет изображение от пользователя через его мобильное приложение или веб-портал в зависимости от развертывания, и после их обработки результат будет отображаться на экране. Это один из отличных проектов по обработке изображений для начинающих.

Для этого проекта вам понадобится огромный набор данных изображений облачного, загрязненного и ясного неба. Некоторые из них доступны на Kaggle, который является центром данных для науки о данных и наборов данных для машинного обучения, а некоторые из них вы можете создать самостоятельно!

7. Античит-система

Из-за ситуации с коронавирусом большая часть университетских экзаменов проводится в онлайн-режиме. Учителям/факультету становится трудно следить за состоянием студентов. Можно разработать систему защиты от мошенничества, которая может обнаруживать, совершает ли кандидат какие-либо недобросовестные действия.

Система должна иметь возможность обнаруживать любую исходящую навигацию с тестового экрана. Кандидат, не смотрящий на экран дольше, должен быть предупрежден об этом, а если одно и то же действие повторяется несколько раз, то следует сообщить об этом властям для принятия необходимых мер.

8. Бонусный проект: Редактор изображений

Вы можете создать редактор изображений, используя Python! Графический интерфейс для этого можно сделать с помощью Tkinter, который представляет собой пакет графического интерфейса Python. Все операции, такие как редактирование, обрезка, изменение цвета, размытие фона, слияние изображений, вращение, изменение размера или перетаскивание, можно настроить с помощью Numpy и OpenCV. Этот проект может занять много времени, чтобы создать функции для всех необходимых операций, но он даст вам хорошие знания в области обработки изображений.

Читайте: Идеи и темы проекта Python

Заключение

В этой статье мы рассмотрели 8 идей проекта обработки изображений . Эти проекты не являются концом вашего исследования. Существует множество приложений обработки изображений в каждой отрасли. Медицинская промышленность использует его для раннего выявления рака, малярии и других заболеваний. Эта область требует глубокого понимания матричной алгебры, преобразований и различных типов математических распределений.

Надеюсь, вы многому научитесь, работая над этими проектами на Python. Если вам интересно изучать науку о данных, чтобы быть в авангарде быстро развивающихся технологий, ознакомьтесь с дипломом PG upGrad & IIIT-B в области науки о данных и повышайте свою квалификацию для будущего.