前 5 個圖像處理項目的想法和主題 [初學者]

在這篇博客中，我們將介紹圖像處理，然後繼續討論一些圍繞圖像處理的項目想法。

圖像處理是一種用於對圖像執行一些操作以便從中獲取一些有意義的信息的技術。 在這裡，輸入將是一個圖像，在應用一些操作後，我們得到一個增強的圖像或與這些圖像相關的一些特徵。

在圖像處理中，圖像被認為是一個二維數組，範圍從 0 到 255。圖像壓縮、銳化、邊緣檢測都是通過使用特殊的過濾器和運算符來實現的，這些過濾器和運算符將輸入圖像轉換為我們希望的輸出達到。 例如，為了使圖像變亮，運算符或過濾器將以增加圖像像素值的方式運行。

這些運算符對二維數組執行數學運算，並生成一組具有所需結果的新輸出數組。 這些操作被廣泛用於計算機視覺和人工智能以及機器學習等領域。

繼續前進，現在我們對什麼是圖像處理有了基本的了解，讓我們深入探討一些可以通過利用上述圖像處理概念來創建的項目想法。

頂級圖像處理項目創意

1. 監控社會距離

隨著 COVID-19 的普遍傳播，在公共場所旅行時保持社交距離非常重要。 在這裡，圖像處理可以改變遊戲規則。 通過從閉路電視攝像機獲取輸入並一次分析一幀，我們將完成手頭的任務。

首先，我們使用形態學操作和檢測技術來檢測幀中的行人。 接下來，我們在每個行人周圍繪製一個邊界框。 之後，我們計算一個包圍行人的邊界框與其相鄰邊界框的距離。 接下來，我們確定邊界框之間距離的閾值，然後根據它們的距離，我們將幀中的行人分類為紅色、黃色或綠色。

紅色邊界框意味著框架中的人非常靠近，因此處於最大風險中。 黃色框表示人們距離很遠，風險中等。 綠色框表示人們正在遵守規範並且他們是安全的。 將此系統與警報機制（揚聲器）集成可能是提醒行人違反 COVID-19 規範的好方法！

2. 口罩檢測

如今，自從發現大流行以來，必須戴口罩。 作為社交距離，口罩檢測對於防止 COVID 病例進一步激增同樣重要。 檢測口罩。 我們需要首先檢測人臉。 這可以通過識別眼睛鼻子嘴巴等面部標誌來實現。在檢測到人臉之後，我們需要構建一個算法來區分戴面具的臉和不戴面具的臉。

這就需要一個深度學習模型。 在包含掩碼和非掩碼圖像的數據集上訓練深度學習模型。 一旦模型經過訓練，它將能夠成功識別戴口罩和不戴口罩的人。 使用這個，我們可以提醒行人在他們走出家門時戴上口罩。

另請閱讀： GitHub 上的 Python 項目

3.車道和曲線檢測

自動駕駛汽車是駕駛的未來。 為了最大程度地減少人為乾預以及所涉及的潛在風險，許多公司在自動駕駛汽車技術的研發上投入了大量資金。 通過使用深度學習模型進行過濾和邊緣檢測的圖像分割，我們檢測車道的存在及其方向。

逐步過程看起來像這樣

1. 將輸入視頻作為幀。
2. 將每一幀轉換成其對應的灰度圖像。
3. 在過濾器的幫助下減少流行的噪音。
4. 使用精明的邊緣檢測器檢測邊緣。
5. 查找道路車道的坐標。
6. 使用深度學習有效地檢測車道及其方向。

4. 駕駛員睡意檢測

由於駕駛員缺乏意識而導致大量事故，因此需要對車輛進行困倦檢測。 借助睡意檢測系統，它可以在感知到駕駛員眼睛可能失去意識時向駕駛員發出警報。 通過了解和分析眼睛模式，該系統可以主動提醒駕駛員並防止事故的發生。 這個任務是通過首先從面部的其餘部分定位和分割眼睛部分來實現的。

然後對圖像進行二值化和標記，以了解哪些圖像代表了困倦的發生，哪些不是。 然後通過分析眨眼及其持續時間，如果眼睛閉上的時間比眨眼時間長，該算法可以檢測到睡意。 通過將該系統與警報設備集成，它可能有助於減輕因缺乏意識而導致的事故。

5.車牌識別

是的，你沒聽錯，我們可以自動檢測車牌。 現在交警不再需要手動記下違章車輛的車牌號。 由於圖像處理領域的進步，這樣的任務是可能的。 車牌檢測所需的步驟包括使用適當的濾波器從輸入圖像中去除噪聲，然後對其應用形態學操作。

此外，在感興趣的區域，即車牌上，我們應用了一種稱為光學字符識別 (OCR) 的技術來從圖像中提取文本。 OCR 是一個預訓練的網絡，能夠從圖像中檢測文本。 直接使用它可以幫助我們節省自己訓練算法的計算成本。 因此，通過系統地執行上述步驟，可以開發一種算法/模型來識別車牌和與之相關的號碼。

結帳： Python 項目的想法和主題

結論

到目前為止，我們已經看到了 5 個可以應用圖像處理來解決手頭問題的示例。 但是，讓我告訴您，圖像處理已經多元化到幾乎每個行業，幾乎每個領域都直接或間接地依賴它。 因為它使用python作為它的編程語言，所以使用起來很方便，也更容易理解。

這篇文章概述了什麼是圖像處理以及與之相關的一些項目。 但是，我們鼓勵您找出更緊迫的問題，這些問題可以通過利用圖像處理的概念來解決。

總而言之，開發與圖像處理有關的算法需要技能，如果掌握，可以幫助您在解決現實問題的同時快速推進您的職業生涯。

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