แนวคิดและหัวข้อโครงการประมวลผลภาพ 5 อันดับแรก [สำหรับผู้เริ่มต้น]

ในบล็อกนี้ เราจะพูดถึงการแนะนำการประมวลผลภาพ จากนั้นจึงดำเนินการพูดคุยเกี่ยวกับแนวคิดโครงการสองสามข้อที่เกี่ยวกับการประมวลผลภาพ

การประมวลผลภาพเป็นเทคนิคที่ใช้ในการดำเนินการบางอย่างกับภาพเพื่อให้ได้ข้อมูลที่มีความหมายจากพวกเขา ในที่นี้ อินพุตจะเป็นรูปภาพ และหลังจากใช้การดำเนินการบางอย่าง เราจะได้รับรูปภาพที่ได้รับการปรับปรุงหรือคุณลักษณะบางอย่างที่เกี่ยวข้องกับรูปภาพเหล่านี้

ในการประมวลผลภาพ รูปภาพถือเป็นอาร์เรย์สองมิติของตัวเลขตั้งแต่ 0 ถึง 255 การบีบอัด การเพิ่มความคมชัด การตรวจจับขอบทำได้โดยใช้ตัวกรองพิเศษและตัวดำเนินการที่แปลงภาพอินพุตเป็นเอาต์พุตที่เราต้องการ บรรลุ. ตัวอย่างเช่น ในการทำให้ภาพสว่างขึ้น ตัวดำเนินการหรือตัวกรองจะทำงานในลักษณะที่จะเพิ่มค่าพิกเซลของภาพ

ตัวดำเนินการเหล่านี้ดำเนินการทางคณิตศาสตร์กับอาร์เรย์ 2 มิติ และสร้างอาร์เรย์เอาต์พุตชุดใหม่พร้อมผลลัพธ์ที่ต้องการ การดำเนินการเหล่านี้ถูกใช้อย่างกว้างขวางในโดเมนต่างๆ เช่น คอมพิวเตอร์วิทัศน์และปัญญาประดิษฐ์ และการเรียนรู้ของเครื่อง

ต่อไปเมื่อเรามีความเข้าใจพื้นฐานเกี่ยวกับการประมวลผลภาพแล้ว ให้เราเจาะลึกแนวคิดโครงการบางอย่างที่สามารถสร้างได้โดยใช้แนวคิดดังกล่าวในการประมวลผลภาพ

แนวคิดโครงการประมวลผลภาพยอดนิยม

1. การติดตาม Social Distancing

ด้วยการแพร่กระจายของ COVID-19 ในระดับสากล การรักษาระยะห่างทางสังคมขณะเดินทางในที่สาธารณะถือเป็นเรื่องสำคัญ ที่นี่การประมวลผลภาพสามารถเป็นตัวเปลี่ยนเกมได้ โดยรับข้อมูลจากกล้องวงจรปิดและวิเคราะห์ทีละเฟรม เราจะทำภารกิจให้สำเร็จลุล่วง

ประการแรก เราใช้การดำเนินการทางสัณฐานวิทยาและเทคนิคการตรวจจับเพื่อตรวจจับคนเดินถนนในเฟรม ต่อไป เราวาดกรอบล้อมรอบคนเดินถนนแต่ละคน หลังจากนั้น เราคำนวณระยะทางของกล่องล้อมรอบหนึ่งกล่องที่ล้อมรอบคนเดินถนนไปยังกล่องล้อมรอบที่อยู่ติดกัน ต่อไป เรากำหนดธรณีประตูสำหรับระยะห่างระหว่างกล่องล้อมรอบ จากนั้นตามระยะทาง เราจะจัดหมวดหมู่คนเดินถนนในเฟรมเป็นสีแดง สีเหลือง หรือสีเขียว

กรอบสีแดงหมายถึงคนในเฟรมอยู่ใกล้กันมาก ดังนั้นจึงมีความเสี่ยงสูงสุด กล่องสีเหลืองหมายถึงคนอยู่ไกลกันและมีความเสี่ยงปานกลาง กล่องสีเขียวหมายความว่าผู้คนกำลังปฏิบัติตามบรรทัดฐานและพวกเขาปลอดภัย การรวมระบบนี้เข้ากับกลไกการเตือน (ลำโพง) อาจเป็นวิธีที่ดีในการเตือนคนเดินถนนที่ละเมิดบรรทัดฐานของ COVID-19!

2. การตรวจจับหน้ากาก

ทุกวันนี้การสวมหน้ากากเป็นสิ่งจำเป็นตั้งแต่มีการค้นพบการระบาดใหญ่ ในการเว้นระยะห่างทางสังคม การตรวจจับหน้ากากก็มีความสำคัญเท่าเทียมกันในการป้องกันจำนวนผู้ป่วย COVID ที่เพิ่มขึ้นอีก เพื่อตรวจจับหน้ากาก เราต้องตรวจจับใบหน้ามนุษย์ก่อน ที่สามารถทำได้โดยการระบุจุดสังเกตบนใบหน้า เช่น ตา จมูก ปาก เป็นต้น หลังจากตรวจจับใบหน้าแล้ว เราจำเป็นต้องสร้างอัลกอริธึมที่สามารถแยกแยะใบหน้าที่มีหน้ากากและใบหน้าที่ไม่มีหน้ากากได้

สิ่งนี้เรียกร้องให้มีรูปแบบการเรียนรู้เชิงลึก การฝึกโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกบนชุดข้อมูลที่ประกอบด้วยทั้งภาพมาสก์และที่ไม่ใช่มาสก์ เมื่อโมเดลได้รับการฝึกอบรมแล้ว จะสามารถระบุคนที่สวมหน้ากากและคนที่ไม่สวมหน้ากากได้สำเร็จ ด้วยวิธีนี้ เราสามารถเตือนคนเดินถนนให้สวมหน้ากากทุกครั้งที่ก้าวออกจากบ้าน

อ่านเพิ่มเติม: โครงการ Python บน GitHub

3. การตรวจจับเลนและเส้นโค้ง

ยานยนต์ไร้คนขับคืออนาคตของการขับขี่ ด้วยเป้าหมายที่จะลดการแทรกแซงของมนุษย์และความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้น บริษัทหลายแห่งจึงใช้เงินอย่างกว้างขวางในการวิจัยและพัฒนาเทคโนโลยียานยนต์อัตโนมัติ ด้วยการใช้การแบ่งส่วนรูปภาพสำหรับการกรองและการตรวจจับขอบด้วยโมเดลการเรียนรู้เชิงลึก เราจะตรวจจับการมีอยู่ของเลนและการวางแนว

ขั้นตอนเป็นขั้นตอนจะหน้าตาประมาณนี้

1. ถ่ายวิดีโอเข้าเป็นเฟรม
2. การแปลงแต่ละเฟรมเป็นภาพระดับสีเทาที่สอดคล้องกัน
3. ลดเสียงรบกวนที่แพร่หลายด้วยความช่วยเหลือของตัวกรอง
4. การตรวจจับขอบโดยใช้เครื่องตรวจจับขอบคม
5. การหาพิกัดช่องจราจร
6. ใช้การเรียนรู้เชิงลึกเพื่อตรวจจับเลนและทิศทางได้อย่างมีประสิทธิภาพ

4. การตรวจจับอาการง่วงนอนสำหรับผู้ขับขี่

ความจำเป็นในการตรวจจับอาการง่วงนอนในยานพาหนะเป็นสิ่งที่จำเป็น เนื่องจากมีอุบัติเหตุจำนวนมากที่เกิดจากการขาดสติในหมู่ผู้ขับขี่ ด้วยระบบตรวจจับอาการง่วงนอน สามารถเตือนคนขับได้หากรู้สึกว่าอาจหมดสติในสายตาของคนขับ ด้วยการทำความเข้าใจและวิเคราะห์รูปแบบดวงตา ระบบนี้สามารถแจ้งเตือนผู้ขับขี่ในเชิงรุกและป้องกันการเกิดอุบัติเหตุได้ งานนี้ทำได้โดยการค้นหาและแบ่งส่วนของดวงตาออกจากส่วนที่เหลือของใบหน้าก่อน

จากนั้นจึงทำการแบ่งสองส่วนและการติดฉลากของรูปภาพเพื่อทำความเข้าใจว่าภาพใดแสดงถึงอาการง่วงนอนและภาพใดที่ไม่เป็นเช่นนั้น จากนั้นวิเคราะห์การกะพริบตาและระยะเวลาการกะพริบตา อัลกอริธึมสามารถตรวจจับอาการง่วงนอนได้หากหลับตาเป็นเวลานานกว่าเวลาที่ใช้ในการกะพริบตา การรวมระบบนี้เข้ากับอุปกรณ์แจ้งเตือนอาจเป็นประโยชน์ในการบรรเทาอุบัติเหตุที่เกิดจากการขาดสติ

5. การรับรู้ป้ายทะเบียน

ใช่ คุณได้ยินถูกแล้ว เราสามารถตรวจจับป้ายทะเบียนได้โดยอัตโนมัติ ตอนนี้ตำรวจจราจรไม่จำเป็นต้องจดหมายเลขใบอนุญาตของยานพาหนะที่ละเมิดกฎจราจรด้วยตนเองอีกต่อไป ขอบคุณความก้าวหน้าในด้านการประมวลผลภาพที่ทำให้งานดังกล่าวเป็นไปได้ ขั้นตอนที่จำเป็นสำหรับการตรวจจับป้ายทะเบียนรวมถึง- การใช้ตัวกรองที่เหมาะสมเพื่อขจัดสัญญาณรบกวนจากภาพที่ป้อนเข้า จากนั้นจึงใช้การดำเนินการทางสัณฐานวิทยากับพวกมัน

นอกจากนี้ ในพื้นที่ที่น่าสนใจ เช่น ป้ายทะเบียน เราใช้เทคนิคที่เรียกว่า Optical Character Recognition (OCR) เพื่อดึงข้อความออกจากภาพ OCR เป็นเครือข่ายที่ได้รับการฝึกอบรมล่วงหน้าซึ่งสามารถตรวจจับข้อความจากรูปภาพได้ การใช้โดยตรงจะช่วยให้เราประหยัดค่าใช้จ่ายในการฝึกอัลกอริทึมด้วยตัวเราเอง ดังนั้น โดยทำตามขั้นตอนข้างต้นอย่างเป็นระบบ เราสามารถพัฒนาอัลกอริธึม/รุ่นเพื่อระบุป้ายทะเบียนและหมายเลขที่เกี่ยวข้องได้

ชำระเงิน: แนวคิดและหัวข้อโครงการ Python

บทสรุป

จนถึงขณะนี้ เราได้เห็น 5 ตัวอย่างที่สามารถใช้การประมวลผลภาพเพื่อแก้ไขปัญหาได้ อย่างไรก็ตาม ให้ฉันบอกคุณว่าการประมวลผลภาพมีความหลากหลายในเกือบทุกอุตสาหกรรม เกือบทุกสาขาขึ้นอยู่กับการประมวลผลโดยตรงหรือโดยอ้อม เนื่องจากใช้ python เป็นภาษาเขียนโปรแกรม จึงสะดวกต่อการใช้งานและเข้าใจง่าย

โพสต์นี้ให้ภาพรวมเกี่ยวกับการประมวลผลภาพและบางโครงการที่เกี่ยวข้อง อย่างไรก็ตาม เราขอแนะนำให้คุณระบุปัญหาเร่งด่วนที่สามารถแก้ไขได้โดยใช้ประโยชน์จากแนวคิดของการประมวลผลภาพ

สรุปได้ว่า การพัฒนาอัลกอริธึมที่เกี่ยวกับการประมวลผลภาพต้องใช้ทักษะ และหากเชี่ยวชาญแล้ว ก็สามารถช่วยให้คุณก้าวหน้าในอาชีพการงานได้อย่างรวดเร็วในขณะที่แก้ปัญหาในโลกแห่งความเป็นจริง

หากคุณสนใจที่จะเข้าร่วม หลักสูตร AI และ ML โปรดดูที่ IIIT-B & upGrad's PG Diploma in Machine Learning & AI ซึ่งออกแบบมาสำหรับมืออาชีพที่ทำงานและมีการฝึกอบรมที่เข้มงวดมากกว่า 450 ชั่วโมง กรณีศึกษาและการมอบหมายมากกว่า 30 รายการ IIIT- สถานะศิษย์เก่า B, 5+ โครงการหลักที่ใช้งานได้จริง & ความช่วยเหลือด้านงานกับบริษัทชั้นนำ