使用 Python 進行的 8 大圖像處理項目 [2022]

圖像處理項目

圖像處理由於集成到各種自主服務中而在科技行業中越來越受歡迎。 所以，如果你是 Python 初學者，你能做的最好的事情就是從事一些實時圖像處理項目。 數字圖像可以表示為像素的集合。 像素是圖像的最小單位。 這些像素值包含相應的 RGB（紅、綠、藍）值，表示顏色對圖像的貢獻比例，這些值的混合構成圖像。

該領域幾乎在每個領域都有應用，例如教育、科學和醫學研究、交通控制和政府服務。 圖像處理最好使用深度學習來完成，因為圖像數據數量巨大，並且圖像是數字矩陣，因此很容易將其傳遞給多層神經元並從圖像中提取重要特徵。 如果將此系統集成到應用程序中，這些功能有助於決定要採取的行動。 您對不同的圖像處理項目進行的實驗越多，您獲得的知識就越多。

在本文中，我們將探索一些有趣的圖像處理項目，初學者可以通過這些項目來測試他們的知識。 在本文中，您將找到適合初學者獲得 Python 實踐經驗的頂級圖像處理項目創意。

使用 Python 的圖像處理項目

在這裡，我們向您展示了 7 個可以使用 Python 構建的圖像處理項目的列表，您可以使用它們開始探索之旅並為您的簡歷添加新技能。 這些項目沒有按任何難度順序排列，需要您了解數值計算庫 Numpy、允許您處理這些圖像的 OpenCV、用於提取特徵的 CNN（卷積神經網絡）以及其他項目特定的庫。

1. 基於圖像的考勤系統

開始嘗試動手圖像處理項目的最佳想法之一是使用基於圖像的考勤系統。 由於教育機構每天都在採用新技術，大多數機構的考勤系統仍然是指紋或面部生物識別，但在這種冠狀病毒情況下，可以使用圖像處理實現非接觸式考勤系統。

教員只需拍攝全班集體照，將照片上傳到雲系統後，學生的出勤率就會被標記出來。 這使得系統完全數字化和非接觸式。 但是，將需要用於驗證、圖像存儲和其他要求的學生數據庫，但您可以小規模測試此項目。

2. 現場空中游戲

該項目將使用 OpenCV 和 Python Pygame 模塊。 Pygame 模塊是 Python 中的二維遊戲開發引擎，為 I/O 和其他功能提供各種工具。 玩家的指令可以通過屏幕指定區域的網絡攝像頭捕捉。 Live Air 遊戲是最好的圖像處理項目之一。

指令包括向左、向右移動、跳躍或抓住某物。 實時攝像機源需要分解成幀，然後將它們與指令數據庫匹配以移動玩家。 您可以在現有遊戲（如爬山賽車）上實現此功能，也可以為此創建新遊戲！

結帳： GitHub 上的 Python 項目

3. 智能紅綠燈系統

我們都知道，在道路上行駛時，交通信號燈的停止會在交通量很少或根本沒有時很煩人，即使如此，我們也必須等待綠燈，以免警察干擾。 可以實現的是一個智能燈系統，它可以分析交通狀況並相應地調整燈的時間？

實時圖像饋送有助於確定交通密度，如果還考慮喇叭聲，則可以開發一個強大的系統。 當交通密度低時，該系統應頻繁發出綠燈信號，而當交通擁堵嚴重時，應更加控制流量。 還可以增加對緊急車輛的偏向，使它們能夠更快地通過信號。

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4. Snapchat過濾器

曾經使用過 Snapchat 嗎？ 簡而言之，它是一款流行的消息應用程序，主要專注於照片和視頻共享。 這個應用程序提供了各種過濾器，允許用戶創建有趣和特定主題的照片。 這些過濾器使用點人臉檢測算法（例如，類似 Haar 的特徵）從圖像中構造出重要的面部標誌，並對它們應用自定義過濾器或效果。 這是簡單的圖像處理項目之一，但令人興奮。

您可以採用點人臉檢測算法並將您的工作應用於它們。 這個項目將有 Numpy、OpenCV、枕頭的技術棧，如果你想實現自己的面部標誌算法，那麼你可以嘗試使用 Python 的 dlib 庫。

5. 相似類型的圖像分類器

用戶最終可能會在他們的本地計算機上下載大量圖像，並且很快就會被填滿。 您可以提出一個分類系統，根據圖像的類別將圖像放在單獨的文件夾中。 類似的圖像可以放在一個文件夾中，而模糊或扭曲的圖像可以放在一個單獨的文件夾中。 需要分析圖像的相似性。

提及圖像處理項目可以幫助您的簡歷看起來比其他人更有趣。

6. 空氣污染檢查器

今天，我們大多數人都飽受污染危機之苦。 只需仰望天空，您就可以輕鬆發現多雲或污染環境之間的差異，這可能是該項目的主要驅動力。 根據部署，應用程序的輸入將是用戶通過其移動應用程序或 Web 門戶獲得的圖像，處理它們後，結果將顯示在屏幕上。 這是適合初學者的優秀圖像處理項目之一。

對於這個項目，您將需要一個包含多雲、污染和晴朗天空圖像的龐大數據集。 其中一些在 Kaggle 上可用，它是數據科學和機器學習數據集的中心，其中一些您可以自己創建！

7. 反作弊系統

由於covid的情況，大部分大學考試都是通過在線模式進行的。 教師/教職員工很難監控學生的狀態。 可以開發一個反作弊系統，該系統可以檢測候選人是否進行了任何不公平的行為。

系統應該能夠檢測到來自測試屏幕的任何傳出導航。 應警告候選人長時間不看屏幕，如果相同的活動重複多次，則應向當局報告以採取必要的行動。

8. 獎勵項目：圖像編輯器

您可以使用 Python 構建一個圖像編輯器！ 可以使用 Python GUI 包 Tkinter 製作用於此的 GUI。 可以使用 Numpy 和 OpenCV 自定義編輯、裁剪、顏色更改、背景模糊、圖像合併、旋轉、調整大小或拖動等所有操作。 這個項目可能需要很多時間來為所有必需的操作創建函數，但它會讓你很好地了解圖像處理。

閱讀： Python 項目理念和主題

結論

在本文中，我們介紹了 8個圖像處理項目的想法。 這些項目並不是您探索的終點。 圖像處理在每個行業都有許多應用。 醫療行業將其用於早期癌症、瘧疾和其他疾病的檢測。 該領域需要對矩陣代數、變換和各種類型的數學分佈有透徹的了解。

我希望你在處理這些 python 項目時能學到很多東西。 如果您對學習數據科學以站在快節奏的技術進步的前沿感到好奇，請查看 upGrad 和 IIIT-B 的數據科學 PG 文憑，並為未來提升自己的技能。