8 أفكار ممتعة لمشروع رؤية الكمبيوتر للمبتدئين [2022]

للذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي فروع متعددة ، وتعتبر رؤية الكمبيوتر من بين أبرزها. تتمثل إحدى أفضل الطرق لتعلم رؤية الكمبيوتر في إكمال مشاريع الرؤية الحاسوبية. لهذا السبب ، في هذه المقالة ، شاركنا أفضل أفكار مشروع رؤية الكمبيوتر. إنها لمستويات مهارة مختلفة ، لذا يمكنك اختيار مشروع (أو عدة مشاريع) وفقًا لخبرتك. هيا بنا نبدأ.

أفكار مشروع رؤية الكمبيوتر لدينا

1. قم بإجراء اكتشاف الوجه على صور العائلة

يعد اكتشاف الوجه من أكثر أفكار مشاريع الرؤية الحاسوبية شيوعًا. لديها تطبيقات في العديد من المجالات ، الأمان ، وسائل التواصل الاجتماعي ، الرعاية الصحية ، إلخ. سواء كنت مبتدئًا أو مطورًا متقدمًا ، يمكنك العثور على مشروع اكتشاف الوجه للعمل عليه بسهولة. يعد اكتشاف الوجه جزءًا كبيرًا من رؤية الكمبيوتر ، وإذا كنت تريد أن تصبح خبيرًا ، فيجب أن تعمل على العديد من مشاريع اكتشاف الوجه.

إذا كنت مبتدئًا ، فيجب أن تبدأ بمكتبة التعرف على الوجوه في Python . من السهل استخدام المكتبة بأوامر مباشرة لتطبيقات التعرف على الوجوه المحددة. ومع ذلك ، يجب أن تكون متمرسًا في البرمجة بلغة بايثون لاستخدام هذه المكتبة. تحتوي هذه المكتبة على أمر التعرف على الوجوه البسيط ، والذي يتيح لك التعرف على الوجوه بسرعة.

من ناحية أخرى ، إذا كنت مبرمجًا متقدمًا ، فيمكنك استخدام OpenCV لإجراء التعرف على الوجه في الصور. يمكنك دمج مكتبة التعرف على الوجوه مع مكتبات Python الأخرى لتقديم حلول أكثر تعقيدًا.

كيف تجعل المشروع أكثر صعوبة

يمكنك تطوير نموذج يحدد الوجوه في مقاطع الفيديو. من ناحية أخرى ، يمكنك تعليم نموذجك التعرف على الأشخاص في الصور الجماعية. هذا يعني أن النموذج يجب أن يتعرف على الشخص الموجود في الصورة. لذلك ، سيتعين عليك تدريب النموذج بمجموعة بيانات مخصصة لصور الأشخاص التي تريد أن يتعرف عليها النموذج.

2. بناء حل عد الناس

يعد عد الأشخاص أحد التطبيقات البارزة لتكنولوجيا رؤية الكمبيوتر. مع الوباء الأخير ، زادت قيمة حلول عد الأشخاص بشكل كبير. يمكنك استخدام OpenCV و Python لبناء نموذج لحساب العدد الإجمالي للأشخاص الموجودين في الصورة.

يمكن أن يكون حل عد الأشخاص مفيدًا في العالم الحالي حيث يعد التباعد الاجتماعي أمرًا حيويًا للبقاء على قيد الحياة. كمبتدئ ، يجب أن تبدأ أولاً بنموذج بسيط لقياس الأشخاص يمكنه حساب عدد الأشخاص الموجودين في الصورة.

كيف تجعل المشروع أكثر صعوبة

إذا كنت تريد جعل هذا المشروع أكثر تعقيدًا أو تقدمًا ، فيمكنك إضافة المزيد من الوظائف. على سبيل المثال ، قم بإنشاء حل يحسب عدد الأشخاص الموجودين في مكان عام لفرض قواعد التباعد الاجتماعي. سيكون هناك عدد معين من الناس سيكون من غير المحتمل اتباعه بعدًا اجتماعيًا مناسبًا.

انضم إلى دورة ML عبر الإنترنت من أفضل الجامعات في العالم - الماجستير ، وبرامج الدراسات العليا التنفيذية ، وبرنامج الشهادة المتقدم في ML & AI لتسريع حياتك المهنية.

3. تدرب على التعرف على الكائنات باستخدام مجموعة بيانات الصور المفتوحة

إذا كنت مبتدئًا ولم تعمل في مشروعات معالجة الصور من قبل ، فيجب أن تتعرف على مجموعة بيانات الصور المفتوحة من Google. إنها مجموعة من حوالي تسعة ملايين صورة مختلفة تحتوي على تعليقات توضيحية غنية. الصور من أنواع مختلفة ، والعديد منها يحتوي على مشاهد معقدة لكائنات متعددة. يحتوي على مربعات لإحاطة الكائنات ، وعلاقات مرئية ، وتعليقات توضيحية للتسميات ، والعديد من الأشياء التي تجعله مثاليًا لأي متحمس لرؤية الكمبيوتر.

يمكنك تدريب نماذجك باستخدام مجموعة بيانات الصور المفتوحة.

تعلم: تصنيف الصور Tensorflow 2.0

4. قم بإجراء تصنيف الصور على CIFAR-10

تصنيف الصور هو أحد تطبيقات التعلم العميق البارزة للرؤية الحاسوبية. للعمل في هذا المشروع ، يجب أن تكون على دراية بلغة Python و Keras و TensorFlow. يمكنك استخدام مجموعة بيانات CIFAR-10 لإجراء تصنيف للصور. يحتوي على أكثر من 60.000 صورة بعشرة فئات مستهدفة.

كل فئة مستهدفة لديها 6000 صورة. الصور الموجودة في مجموعة البيانات هذه ذات دقة منخفضة نسبيًا ، لذا يمكنك اختبار خوارزميات متعددة دون مواجهة مشكلات فنية. يركز تصنيف الصورة على فصل وحدات البكسل في الصورة وفقًا للفئات التي تنتمي إليها.

سيكون عليك بناء شبكة عصبية تلافيفية من خلال Keras لإكمال هذا المشروع.

لن تضطر إلى تنزيل مجموعة بيانات CIFAR-10 بشكل منفصل إذا كان لديك Keras بالفعل. هذا لأنه موجود في وحدة مجموعات البيانات.

من خلال العمل في هذا المشروع ، ستتعلم الكثير عن تصنيف الصور. يمكنك أيضًا استخدام TensorFlow و Keras ، وهما من أبرز أدوات الذكاء الاصطناعي في الصناعة. سيساعدك العمل في هذا المشروع على استكشاف ميزاتها ووظائفها.

كيف تجعل المشروع أكثر صعوبة

لجعل هذا المشروع أكثر صعوبة ، يمكنك إضافة واجهة مستخدم رسومية إلى الحل الخاص بك. تسمح واجهة المستخدم الرسومية (GUI) للمستخدم بتغذية الصور في مجموعة بيانات اختبار النموذج لتحليلها. يجب أن تكون على دراية بمكتبة Python Tkinter لبناء واجهة المستخدم الرسومية. بهذه الطريقة ، سيكون لديك حل برمجي فعال يمكنه إجراء تصنيف للصور على مجموعات البيانات المطلوبة.

5. كشف الألوان في الصور

يعد اكتشاف الألوان في الصور جزءًا مهمًا من رؤية الكمبيوتر. قد يبدو من السهل القيام بذلك ، لكنه بالتأكيد ليس كذلك. هناك العديد من التطبيقات لنموذج الكشف عن اللون. على سبيل المثال ، يمكنك استخدامه في برامج تحرير الصور. يعد اكتشاف الألوان جزءًا كبيرًا من الفحص الأخضر ، والذي أصبح شائعًا جدًا في صناعة الإعلام والترفيه.

سيكون الهدف من النموذج الخاص بك هو اكتشاف كل لون موجود في الصورة. يمكنك استخدام مجموعة بيانات Google-512 لتدريب نموذجك. إنها مجموعة من صور الإنترنت مفصولة حسب ألوانها الأساسية ، ولها ألوان الأسود والأحمر والأبيض والأصفر والبرتقالي والأزرق والرمادي والأرجواني والوردي والبني. يمكنك الحصول على مجموعة بيانات Google-512 هنا.

الخروج: أفكار مشروع الذكاء الاصطناعي

كيف تجعل المشروع أكثر صعوبة

كما ذكرنا سابقًا ، ربما يكون الفحص الأخضر هو التطبيق الأكثر شيوعًا لتقنية اكتشاف الألوان. الشاشات الخضراء ، كما يوحي الاسم ، هي شاشات ذات لون أخضر. إنها تسمح للمستخدمين بتغيير خلفية الصورة أو الفيديو إلى أي صورة أو مقطع فيديو مطلوب. سيقوم البرنامج بعد ذلك بتحديد اللون الأخضر للشاشة واستبداله بالصورة أو الفيديو المحدد. يمكنك بناء نموذج يشبه الشاشة الخضراء.

6. تعلم تتبع الكائنات

تتبع الكائن هو تطبيق متقدم للرؤية الحاسوبية. بينما ناقشنا في الغالب مشاريع معالجة الصور في قائمتنا ، يركز هذا المشروع على تحليل الفيديو. يمكن لنموذج تتبع الكائن تحديد وتتبع كائن معين في مقطع فيديو. يقوم النموذج بمهمتين محددتين في تتبع الكائنات. يجب أن يتنبأ بالحالة التالية للكائن وفقًا للحالة الحالية. ثم يتعين على النموذج تصحيح الحالة وفقًا لحالة الكائن الحقيقية.

يمكنك استخدام مجموعة بيانات TLP للعمل في هذا المشروع. يحتوي على 50 مقطع فيديو عالي الدقة لسيناريوهات العالم الحقيقي. لديها أكثر من 400 دقيقة من المقاطع المختلفة. يمتلك منشئو مجموعة بيانات TLP أيضًا مجموعة بيانات أصغر تسمى TinyTLP. يحتوي على أول 20 ثانية من كل مقطع موجود في مجموعة بيانات TLP. يمكنك معرفة المزيد حول مجموعة بيانات TLP هنا .

7. عد المركبات في الصور ومقاطع الفيديو

يمكن أن يكون نظام عد المركبات مفيدًا للغاية لإدارة حركة المرور. يمكن أن يكون مفيدًا للسيارات ذاتية القيادة أيضًا. في هذا المشروع ، ستنشئ نموذجًا لعد المركبات يمكنه حساب عدد السيارات والدراجات الموجودة في الصورة. يجب أن تكون قادرة على حسابها في ظل سيناريوهات صعبة (الصور ذات الظلال العالية أو الانسداد). للعمل في هذا المشروع ، يمكنك استخدام قاعدة بيانات صورة السيارة ، وهي مجموعة تضم أكثر من 3425 صورة مركبة.

يمكنك تدريب نموذجك على التعرف على السيارات باستخدام مجموعة البيانات هذه. يجب أن تكون على دراية بالتعرف على الكائنات قبل أن تبدأ العمل في هذا المشروع. تحتوي قاعدة البيانات أيضًا على 3900 صورة لتسلسل الطرق بدون مركبات. هناك فئات متعددة متاحة في قاعدة بيانات صورة السيارة ، لذا يمكنك تدريب طرازك بدقة.

8. بناء ماسح رمز الاستجابة السريعة

يجب أن تكون قد لاحظت كيف أصبحت رموز QR شائعة في السنوات الأخيرة. جعلت UPI و Paytm و PhonePe وتطبيقات الدفع الرقمية الأخرى رموز QR شائعة على نطاق واسع بسبب تطبيقاتها البسيطة. تستخدم ماسحات رمز الاستجابة السريعة رؤية الكمبيوتر لتحليل الصور. لذلك ، في هذا المشروع ، يجب عليك إنشاء ماسح ضوئي لرمز الاستجابة السريعة.

يجب عليك استخدام OpenCV لبناء الماسح الضوئي. هذا يعني أنه يجب أيضًا أن تكون على دراية بالبرمجة في Python قبل أن تبدأ العمل في هذا المشروع. بصرف النظر عن OpenCV ، ستستخدم pyzbar ، في هذا المشروع ، مكتبة Python مخصصة لمسح رموز QR والرموز الشريطية.

سيجعلك العمل في هذا المشروع على دراية بالتطبيقات الواقعية للرؤية الحاسوبية. أيضًا ، سيكون لديك ماسح ضوئي فعال لرمز الاستجابة السريعة يمكنك دمجه في مشروع آخر.

كيف تجعل المشروع أكثر صعوبة

لجعل هذا المشروع أكثر تعقيدًا ، يمكنك إضافة وظيفة مسح الرموز الشريطية في نموذجك. توجد اختلافات جوهرية بين الرموز الشريطية ورموز الاستجابة السريعة. ستحتاج إلى استخدام pyzbar لإنشاء ماسح ضوئي للرمز الشريطي. يمكنك أن تأخذ هذا المشروع خطوة إلى الأمام من خلال الجمع بين ماسح رمز الاستجابة السريعة وماسح الباركود في حل واحد.

قراءة: أفكار مشروع التعلم الآلي

تعرف على المزيد حول الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي

نأمل أن تكون قد استمتعت بقراءة هذا المقال عن أفكار مشروع رؤية الكمبيوتر. إذا كان لديك أي أسئلة أو اقتراحات حول هذا الموضوع ، فيرجى إخبارنا بذلك. نحب أن نسمع منك.

من خلال العمل في مشاريع رؤية الكمبيوتر المتعددة ، يمكنك تطوير المهارات اللازمة لتصبح خبيرًا في هذا المجال. تساعدك المشاريع في العثور على عيوبك أيضًا. إذا كنت تريد معرفة المزيد عن رؤية الكمبيوتر ، يمكنك التوجه إلى مدونتنا.

من ناحية أخرى ، إذا كنت تريد تجربة تعليمية مخصصة ، فإننا نوصي بأخذ دورة تعلم الآلة . ستسمح لك دورة التعلم الآلي بالتعلم من خبراء الصناعة من خلال الاختبارات التفاعلية ومقاطع الفيديو والمشاريع.

تحقق من برنامج الشهادة المتقدم في التعلم الآلي والسحابة مع IIT Madras ، أفضل مدرسة هندسية في الدولة لإنشاء برنامج لا يعلمك فقط التعلم الآلي ولكن أيضًا النشر الفعال له باستخدام البنية التحتية السحابية. هدفنا من هذا البرنامج هو فتح أبواب المعهد الأكثر انتقائية في الدولة ومنح المتعلمين إمكانية الوصول إلى أعضاء هيئة التدريس والموارد المذهلة من أجل إتقان مهارة عالية ومتنامية

ما هي مشاريع معالجة الصور التي أعجبك أكثر؟ هل تخطط للعمل في مشروع؟ اسمحوا لنا أن نعرف في التعليقات.