En İyi 5 Görüntü İşleme Projeleri Fikirleri ve Konuları [Yeni Başlayanlar İçin]

Bu blogda, görüntü işlemenin girişini inceleyeceğiz ve ardından görüntü işleme etrafında dönen birkaç proje fikri hakkında konuşmaya devam edeceğiz.

Görüntü işleme, onlardan bazı anlamlı bilgiler elde etmek için görüntü üzerinde bazı işlemleri gerçekleştirmek için kullanılan bir tekniktir. Burada girdi bir görüntü olacak ve birkaç işlem uyguladıktan sonra gelişmiş bir görüntü veya bu görüntülerle ilişkili bazı özellikler elde edeceğiz.

Görüntü işlemede, bir görüntü, 0 ile 255 arasında değişen iki boyutlu bir sayı dizisi olarak kabul edilir. Görüntü sıkıştırma, keskinleştirme, kenar algılama, girdi görüntüsünü istediğimiz çıktıya dönüştüren özel filtreler ve operatörler kullanılarak elde edilir. başarmak. Örneğin görüntüyü aydınlatmak için operatör veya filtre görüntünün piksel değerini artıracak şekilde davranacaktır.

Bu operatörler, 2 boyutlu diziyle matematiksel işlemler gerçekleştirir ve istenen sonuca sahip yeni bir dizi çıktı dizisi üretir. Bu işlemler, Bilgisayarla görü ve Yapay Zeka ve Makine öğrenimi gibi alanlarda yaygın olarak kullanılmaktadır.

Şimdi görüntü işlemenin ne olduğuna dair temel bir anlayışa sahip olduğumuza göre, görüntü işlemede yukarıda bahsedilen kavramdan yararlanarak oluşturulabilecek bazı proje fikirlerine dalalım.

En İyi Görüntü İşleme Projesi Fikirleri

1. Sosyal Mesafeyi İzleme

COVID-19'un evrensel olarak yayılmasıyla birlikte, halka açık yerlerde seyahat ederken sosyal mesafeyi korumak öne çıkıyor. Burada görüntü işleme bir oyun değiştirici olabilir. CCTV Kameralarından girdi alarak ve her seferinde bir kareyi analiz ederek elimizdeki görevi başaracağız.

İlk olarak, bir çerçevedeki yayaları tespit etmek için morfolojik işlemler ve tespit teknikleri kullanıyoruz. Ardından, her bir yayayı çevreleyen bir sınırlayıcı kutu çiziyoruz. Bundan sonra, bir yayayı çevreleyen bir sınırlayıcı kutunun bitişik sınırlayıcı kutulara olan mesafesini hesaplıyoruz. Daha sonra, sınırlayıcı kutular arasındaki mesafe için bir eşik belirleriz ve daha sonra mesafelerine göre çerçevedeki yayaları kırmızı, sarı veya yeşil olarak sınıflandırırız.

Kırmızı sınırlayıcı kutu, çerçevedeki insanların birbirine çok yakın olduğu ve dolayısıyla maksimum risk altında olduğu anlamına gelir. Sarı kutu, insanların oldukça uzakta olduğu ve riskin orta düzeyde olduğu anlamına gelir. Yeşil kutular, insanların normları takip ettiği ve güvende oldukları anlamına gelir. Bu sistemi bir uyarı mekanizmasıyla (Hoparlörler) entegre etmek, COVID-19 normlarını ihlal eden yayaları uyarmanın harika bir yolu olabilir!

2. Maske Algılama

Günümüzde, pandemi keşfedildiğinden beri maske takmak zorunlu hale geldi. Sosyal mesafe olarak, maske tespiti de COVID vakalarında daha fazla artışı önlemek için eşit derecede önemlidir. Maskeyi algılamak için. önce insan yüzünü tespit etmemiz gerekiyor. Bu, gözler, burun ağız vb. gibi yüz simgelerini tanımlayarak başarılabilir. Yüzleri tespit ettikten sonra, maskeli bir yüzü ve maskesiz bir yüzü ayırt edebilen bir algoritma oluşturmamız gerekir.

Bu, derin bir öğrenme modeline olan ihtiyacı gerektirmektedir. Hem maskeli hem de maskeli olmayan görüntülerden oluşan veri kümeleri üzerinde bir derin öğrenme modeli eğitmek. Model eğitildikten sonra, maskeli ve maskesiz insanları başarıyla tanımlayabilecektir. Bunu kullanarak, yayaları evlerinden çıktıklarında maske takmaları konusunda uyarabiliriz.

Ayrıca Okuyun: GitHub'da Python Projeleri

3. Şerit ve Eğri Algılama

Otonom araçlar sürüşün geleceğidir. İnsan müdahalesini ve ilgili potansiyel riski en aza indirmek amacıyla birçok şirket, otonom araç teknolojilerinin Araştırma ve Geliştirmesine yoğun bir şekilde harcama yapıyor. Derin öğrenme modeliyle filtreleme ve kenar algılama için görüntü segmentasyonu kullanarak, şeridin varlığını ve oryantasyonunu tespit ediyoruz.

Adım adım bir prosedür şöyle görünür

1. Giriş videosunu çerçeve olarak almak.
2. Her kareyi karşılık gelen gri tonlamalı görüntüye dönüştürme.
3. Filtreler yardımıyla yaygın gürültünün azaltılması.
4. Bir keskin kenar detektörü kullanarak kenarları algılama.
5. Yol şeritlerinin koordinatlarını bulma.
6. Şeritleri ve yönlerini verimli bir şekilde algılamak için derin öğrenmeyi kullanma.

4. Sürücüler için Uyuşukluk Tespiti

Araçlarda uyuşukluk tespiti ihtiyacı, sürücülerin bilinç eksikliğinden kaynaklanan çok sayıda kaza nedeniyle gereklidir. Uyuşukluk algılama sistemi ile sürücünün gözünde olası bir bilinç kaybı algıladığında sürücüyü uyarabiliyor. Bu sistem, göz modellerini anlayarak ve analiz ederek, sürücüyü proaktif olarak uyarabilir ve kazaların oluşmasını önleyebilir. Bu görev, ilk önce göz bölümünün yüzün geri kalanından bulunması ve bölümlere ayrılmasıyla gerçekleştirilir.

Ardından, hangi görüntülerin uyuşukluk oluşumunu temsil ettiğini ve hangilerinin olmadığını anlamak için görüntülerin ikilileştirilmesi ve etiketlenmesi yapılır. Ardından algoritma, göz kırpma sürelerini ve göz kırpma sürelerini analiz ederek, gözler, göz açıp kapayıncaya kadar geçen süreden daha uzun bir süre kapalı kalırsa, uyuşukluk algılayabilir. Bu sistemin alarm cihazı ile entegre edilmesi bilinçsizlikten kaynaklanan kazaların azaltılmasında faydalı olabilir.

5. Plaka Tanıma

Evet, doğru duydunuz, plaka tespitini otomatik hale getirebiliriz. Artık trafik polisinin trafik kurallarını ihlal eden araçların ruhsat numaralarını manuel olarak yazması gerekmiyor. Görüntü işleme alanındaki gelişmeler sayesinde böyle bir görev mümkün. Plaka tespiti için gerekli olan adımlar, giriş görüntüsündeki gürültüyü gidermek için uygun filtrelerin kullanılması ve ardından bunlara morfolojik işlemler uygulanmasıdır.

Ayrıca, ilgilenilen bölgede, yani plaka üzerinde, görüntülerden metin çıkarmak için Optik Karakter Tanıma (OCR) olarak bilinen bir teknik uyguluyoruz. OCR, görüntülerden metin algılayabilen önceden eğitilmiş bir ağdır. Doğrudan kullanmak, algoritmamızı kendi başımıza eğitmenin hesaplama maliyetinden tasarruf etmemize yardımcı olacaktır. Bu nedenle, yukarıdaki adımları sistematik olarak takip ederek, plaka ve onunla ilişkili numarayı tanımlamak için bir algoritma/model geliştirilebilir.

Ödeme: Python Proje Fikirleri ve Konuları

Çözüm

Şimdiye kadar eldeki sorunu çözmek için görüntü işlemenin uygulanabileceği 5 örnek gördük. Ancak görüntü işleme hemen hemen her sektöre göre çeşitlenmiş hemen hemen her alan doğrudan veya dolaylı olarak ona bağımlıdır. Programlama dili olarak python kullandığından, kullanımı rahat ve anlaşılması daha kolaydır.

Bu gönderi, görüntü işlemenin ne olduğu ve bununla ilişkili birkaç proje hakkında size genel bir bakış sunar. Ancak, görüntü işleme kavramlarından yararlanarak çözülebilecek daha acil sorunları belirlemenizi öneririz.

Sonuç olarak, görüntü işleme ile ilgili algoritmalar geliştirmek beceri gerektirir ve ustalaşılırsa, gerçek dünyadaki sorunları çözerken profesyonel yaşamınızda hızlı bir şekilde ilerlemenize yardımcı olabilir.

AI ve ML Kurslarına katılmakla ilgileniyorsanız, çalışan profesyoneller için tasarlanmış ve 450+ saat sıkı eğitim, 30+ vaka çalışması ve ödev, IIIT- sunan IIIT-B & upGrad'ın Makine Öğrenimi ve AI PG Diplomasına göz atın. B Mezun statüsü, 5'ten fazla pratik uygulamalı bitirme projesi ve en iyi firmalarla iş yardımı.