7 лучших идей проектов по обработке изображений для начинающих

Обработка изображений — это технический метод, который позволяет инженерам, ученым или разработчикам выполнять набор операций, с помощью которых становится возможным получить улучшенную версию изображения, а также извлечь из него полезную информацию. Но что, если количество изображений больше (скажем, 1 КБ или больше) ?? Будет ли этот метод работать? Да, будет, с различными типами обработки изображений, широко используемыми на сегодняшний день Google, Tesla, Uber и другими известными технологическими гигантами для сбора все большего и большего количества данных, маркировки их в соответствующих категориях, таких как категория улучшения / восстановления, а затем, обрабатывая полученную информацию с точностью и основанными на точности методами обработки.

Думаете, зачем нужно знать эти типы? Причина в том, что вы поймете его использование в различных областях технологий и начнете разрабатывать проект / проекты, связанные с такими идеями, как умные селфи, распознавание жестов и эмоций человека и многое другое — список будет непрерывно расти, если вы не поставите полный -останавливаться!! Давайте возьмем это любопытство перед работой над такими 7 идеями проектов обработки изображений, с помощью которых новичок / новички представят знак своего вклада в видеонаблюдение, концепцию «сделать города умнее», управление активами или цифровую связь.

1. Умное селфи с использованием компьютерного зрения

Проект для начинающих, предлагающий приложение, снимающее ваши красивые улыбки. В этом проекте вы будете взаимодействовать с различными алгоритмами компьютерного зрения, а также с алгоритмом распознавания лиц, так как это, можно сказать, глаза обработки изображений. Несмотря на все эти алгоритмы, для реализации проекта необходимы:

• OpenCV — играет важную роль в обработке идентичности различных частей вашего лица, таких как нос, глаза, зубы.
• Веб-камера — необходимо использовать как без веб-камеры, ожидая, что ваши селфи будут нажаты, не принесет плодов.
• Numpy — пакет для выполнения математических функций высокого уровня.
• Dlib — библиотека, которая отображает точки лица человека зелеными точками.

Все, что вам нужно сейчас запланировать, — это улыбнуться в камеру, которую требует этот интеллектуальный проект, основанный на изображениях, и использовать силу улыбки универсальным образом, запрограммировав сокращение ваших глаз и измерение ваших губ. Это сделает приложение гибким и отзывчивым за счет автоматической корректировки измерений в соответствии с вашими улыбками.

2. Система посещаемости на основе изображений в реальном времени

Этот проект системы посещаемости в реальном времени, в случае его успешной реализации, доставит огромное удовольствие преподавателям и учащимся, поскольку теперь они свободны от традиционной практики отмечать присутствующих студентов, как только они поднимают руки. Рассказывая подробнее о проекте, вы сами:

• Выполнять фундаментальные концепции обработки изображений с помощью Matlab.
• И здесь использование биометрического сканера не является обязательным требованием для того, чтобы сделать этот проект более мудрым с помощью «Привет, мэм» или записей посещаемости отсутствующих?
• Лицо студента будет распознано с помощью обработки изображений, информация о которых хранится в некоторой базе данных. Вы все еще думаете: «Какие основные операции отмечают мое отсутствие / присутствие»? Лучше займитесь созданием набора данных, сохранением созданного в уже существующей базе данных, затем обучите его для лучших результатов и, наконец, узнайте его !! Престижность, как посещаемость в реальном времени, отмечена.
• Функции Matlab: builddatabase () для создания базы данных, в которой хранятся изображения различных функций, colordescriptor () для извлечения цветов изображения с соответствующим значением пикселя, findimilar (img), который проверяет, совпадает ли изображение, по которому щелкнули мышью, с изображением, которое уже хранится в базе данных..

Итак, с этой идеей проекта студенты и другие преподаватели теперь получат доступ к мощи интеллектуальной системы посещаемости, которая не требует ненужного сканирования большого или указательного пальца. Все, что он будет искать, — это щелкнуть по вашему изображению в реальном времени ………….

3. Распознавание номерных знаков

Этот проект по распознаванию номерных знаков — отличный выбор для новичков, которые могут представить свои успешные результаты в качестве ответа на свои задания, проектную работу за последний или полуфинальный год. Действительно, разработка этой экономящей время системы идентификации транспортных средств является неполной в отсутствие технологии OCR, потому что здесь OCR или оптическое распознавание символов:

• Может точно идентифицировать любое транспортное средство, только что въехавшее в зону расквартирования или любое другое место в этом мире.
• И не беспокойтесь о такой идентификации, так как это будет происходить плавно, извлекая такие данные, как буквенно-цифровые номера автомобилей.
• Позже этот номер будет сверяться с информацией, уже имеющейся в базе данных в виде данных о транспортном средстве.

Просто расслабьтесь и откройте MATLAB, который уже установлен на ваших личных рабочих станциях, и начните тестирование производительности этой системы идентификации транспортного средства в реальном времени, имеющей потенциал сегментирования текущих данных с изображения транспортного средства, чтобы люди, работающие на дорогах, могли использовать их в целях безопасности! !

4. Поиск изображений на основе содержимого

Проект Content-Based Image Retrieval, комплексное решение проблемы с поиском изображений, которая может возникнуть в тех случаях, когда вы не можете получить изображения, соответствующие целевому контенту. Размышляя о том, какие изображения он будет извлекать и откуда !! Итак, этот проект будет:

• Выбрать базы данных изображений, в которых хранится большая коллекция контента на основе изображений в форме картинок, газетных фотографий и файлов, собранных с www, то есть World Wide Web.
• Позже, используя MATLAB или Python, можно реализовать метод проверки производительности баз данных (этот метод хорошо работает с наборами данных, такими как цвет, форма, жесты, реализованными в Matlab 7.3).

В результате этого проекта каждый может гибко извлекать желаемые изображения, классифицированные с помощью алгоритмов сегментации изображений, эффективность и точность которых с точки зрения поиска изображений, различающихся по форме, цвету и текстуре, вдвое выше, чем у традиционных систем поиска изображений.

5. Система управления книжным магазином

Вы тот человек, который считает, что разумнее покупать книги в Интернете, просто проверяя их наличие, сидя на диване? Если это так, то эта система управления книжным магазином готова предоставить вам такую ​​информацию, как:

• цена
• имя автора
• записи о продажах и платежах

любой из книг, хранящихся в ближайших книжных магазинах. Кроме того, эта система упрощает работу пользователей, автоматизируя все операции книжного магазина, от управления запасами до ведения учета клиентов и персонала. Следовательно, с этой нынешней системой управления книгами, успешно реализованной на Python, у вас есть полная свобода покупать свою любимую книгу после проверки ее наличия в этой системе, прежде чем она закончится!

6. Обнаружение фальшивой валюты с помощью обработки изображений

Этот проект по обнаружению фальшивой валюты — решение проблем, возникающих из-за поддельных банкнот. Эти заметки представляют собой форму мошенничества, с помощью которой мошенники могут легко обмануть получателя. Более того, используемый в проекте процесс признания валюты может запретить такое незаконное мошенничество, так что он может:

• Обнаружение фальшивых банкнот Индииаккуратным и не требующим много времени способом, оснащенным многими преимуществами автоматизации.
• Кроме того, вы будете использовать такие методологии, как преобразование RGB в серый, классификацию через обнаружение краев, управление функциями и получение изображений.

Таким образом, проект завершается извлечением основных характеристик настоящей и поддельной индийской банкноты, сравнением их с помощью методологий, практически реализованных в Matlab, а затем прогнозированием количества реальных и поддельных банкнот. Таким образом, аналитики безопасности и программисты с этим проектом теперь могут запретить распространение фальшивых банкнот где-нибудь, что приведет к потере общественного доверия, черному маркетингу и незаконному хранению товаров.

7. Распознавание эмоций и жестов

Проект под названием «Распознавание эмоций и жестов» выполняет задачу прогнозирования человеческих эмоций путем распознавания жестов, которые потенциально могут передавать сообщения невербально. С уважением, вы можете реализовать это в режиме реального времени с помощью:

• Python
• Библиотеки, такие как OpenCV и NumPy
• Набор данных алфавита ASL (для выполнения вычислений для лучшего распознавания жестов рукили любых других)

Чтобы получить улучшенную версию изображения, извлекая из него некоторую полезную информацию, хорошо идентифицированную работоспособными и действительными результатами обработки изображения. И если вы думаете о долгосрочных преимуществах такого проекта, то вы можете рассчитывать на лучшее понимание человеческого поведения, гибкое взаимодействие между человеком и машиной или обнаружение различных стадий психических расстройств, таких как депрессия, тревога и т.д.