前 5 个图像处理项目的想法和主题 [初学者]

在这篇博客中，我们将介绍图像处理，然后继续讨论一些围绕图像处理的项目想法。

图像处理是一种用于对图像执行一些操作以便从中获取一些有意义的信息的技术。 在这里，输入将是一个图像，在应用一些操作后，我们得到一个增强的图像或与这些图像相关的一些特征。

在图像处理中，图像被认为是一个二维数组，范围从 0 到 255。图像压缩、锐化、边缘检测都是通过使用特殊的过滤器和运算符来实现的，这些过滤器和运算符将输入图像转换为我们希望的输出达到。 例如，为了使图像变亮，运算符或过滤器将以增加图像像素值的方式运行。

这些运算符对二维数组执行数学运算，并生成一组具有所需结果的新输出数组。 这些操作被广泛用于计算机视觉和人工智能以及机器学习等领域。

继续前进，现在我们对什么是图像处理有了基本的了解，让我们深入探讨一些可以通过利用上述图像处理概念来创建的项目想法。

顶级图像处理项目创意

1. 监控社会距离

随着 COVID-19 的普遍传播，在公共场所旅行时保持社交距离非常重要。 在这里，图像处理可以改变游戏规则。 通过从闭路电视摄像机获取输入并一次分析一帧，我们将完成手头的任务。

首先，我们使用形态学操作和检测技术来检测帧中的行人。 接下来，我们在每个行人周围绘制一个边界框。 之后，我们计算一个包围行人的边界框与其相邻边界框的距离。 接下来，我们确定边界框之间距离的阈值，然后根据它们的距离，我们将帧中的行人分类为红色、黄色或绿色。

红色边界框意味着框架中的人非常靠近，因此处于最大风险中。 黄色框表示人们距离很远，风险中等。 绿色框表示人们正在遵守规范并且他们是安全的。 将此系统与警报机制（扬声器）集成可能是提醒行人违反 COVID-19 规范的好方法！

2. 口罩检测

如今，自从发现大流行以来，必须戴口罩。 作为社交距离，口罩检测对于防止 COVID 病例进一步激增同样重要。 检测口罩。 我们需要首先检测人脸。 这可以通过识别眼睛鼻子嘴巴等面部标志来实现。在检测到人脸之后，我们需要构建一个算法来区分戴面具的脸和不戴面具的脸。

这就需要一个深度学习模型。 在包含掩码和非掩码图像的数据集上训练深度学习模型。 一旦模型经过训练，它将能够成功识别戴口罩和不戴口罩的人。 使用这个，我们可以提醒行人在他们走出家门时戴上口罩。

另请阅读： GitHub 上的 Python 项目

3.车道和曲线检测

自动驾驶汽车是驾驶的未来。 为了最大程度地减少人为干预以及所涉及的潜在风险，许多公司在自动驾驶汽车技术的研发上投入了大量资金。 通过使用深度学习模型进行过滤和边缘检测的图像分割，我们检测车道的存在及其方向。

逐步过程看起来像这样

1. 将输入视频作为帧。
2. 将每一帧转换成其对应的灰度图像。
3. 在过滤器的帮助下减少流行的噪音。
4. 使用精明的边缘检测器检测边缘。
5. 查找道路车道的坐标。
6. 使用深度学习有效地检测车道及其方向。

4. 驾驶员睡意检测

由于驾驶员缺乏意识而导致大量事故，因此需要对车辆进行困倦检测。 借助睡意检测系统，它可以在感知到驾驶员眼睛可能失去意识时向驾驶员发出警报。 通过了解和分析眼睛模式，该系统可以主动提醒驾驶员并防止事故的发生。 这个任务是通过首先从面部的其余部分定位和分割眼睛部分来实现的。

然后对图像进行二值化和标记，以了解哪些图像代表了困倦的发生，哪些不是。 然后通过分析眨眼及其持续时间，如果眼睛闭上的时间比眨眼时间长，该算法可以检测到睡意。 通过将该系统与警报设备集成，它可能有助于减轻因缺乏意识而导致的事故。

5.车牌识别

是的，你没听错，我们可以自动检测车牌。 现在交警不再需要手动记下违章车辆的车牌号。 由于图像处理领域的进步，这样的任务是可能的。 车牌检测所需的步骤包括使用适当的滤波器从输入图像中去除噪声，然后对其应用形态学操作。

此外，在感兴趣的区域，即车牌上，我们应用了一种称为光学字符识别 (OCR) 的技术来从图像中提取文本。 OCR 是一个预训练的网络，能够从图像中检测文本。 直接使用它可以帮助我们节省自己训练算法的计算成本。 因此，通过系统地执行上述步骤，可以开发一种算法/模型来识别车牌和与之相关的号码。

结帐： Python 项目的想法和主题

结论

到目前为止，我们已经看到了 5 个可以应用图像处理来解决手头问题的示例。 但是，让我告诉您，图像处理已经多元化到几乎每个行业，几乎每个领域都直接或间接地依赖它。 因为它使用python作为它的编程语言，所以使用起来很方便，也更容易理解。

这篇文章概述了什么是图像处理以及与之相关的一些项目。 但是，我们鼓励您找出更紧迫的问题，这些问题可以通过利用图像处理的概念来解决。

总而言之，开发与图像处理有关的算法需要技能，如果掌握，可以帮助您在解决现实问题的同时快速推进您的职业生涯。

如果您有兴趣加入AI 和 ML 课程，请查看 IIIT-B 和 upGrad 的机器学习和 AI PG 文凭，该文凭专为在职专业人士设计，提供 450 多个小时的严格培训、30 多个案例研究和作业、IIIT- B 校友身份、5 个以上实用的实践顶点项目和顶级公司的工作协助。