8 lustige Ideen für Computer Vision-Projekte für Anfänger [2022]

KI und maschinelles Lernen haben mehrere Zweige, und Computer Vision gehört zu den bekanntesten. Eine der besten Möglichkeiten, Computer Vision zu lernen, ist die Durchführung von Computer Vision-Projekten. Aus diesem Grund haben wir in diesem Artikel unsere besten Computer-Vision-Projektideen geteilt. Sie sind für verschiedene Fähigkeitsstufen, sodass Sie ein Projekt (oder mehrere Projekte) entsprechend Ihrem Fachwissen auswählen können. Lass uns anfangen.

Unsere Top-Ideen für Computer Vision-Projekte

1. Führen Sie eine Gesichtserkennung für Ihre Familienfotos durch

Die Gesichtserkennung gehört zu den beliebtesten Computer-Vision-Projektideen. Es hat Anwendungen in vielen Bereichen, Sicherheit, soziale Medien, Gesundheitswesen usw. Egal, ob Sie Anfänger oder fortgeschrittener Entwickler sind, Sie können problemlos ein Gesichtserkennungsprojekt finden, an dem Sie arbeiten können. Die Gesichtserkennung ist ein beträchtlicher Bereich der Computer Vision, und wenn Sie ein Experte werden möchten, sollten Sie an mehreren Gesichtserkennungsprojekten arbeiten.

Wenn Sie ein Anfänger sind, sollten Sie mit der Gesichtserkennungsbibliothek in Python beginnen . Es ist einfach, die Bibliothek mit einfachen Befehlen für spezifische Gesichtserkennungsimplementierungen zu verwenden. Sie sollten jedoch Erfahrung in der Programmierung in Python haben, um diese Bibliothek zu verwenden. Diese Bibliothek verfügt über einen einfachen face_recognition-Befehl, mit dem Sie Gesichter schnell identifizieren können.

Wenn Sie andererseits ein fortgeschrittener Programmierer sind, können Sie OpenCV verwenden, um eine Gesichtserkennung in Bildern durchzuführen. Sie können die Gesichtserkennungsbibliothek mit anderen Python-Bibliotheken kombinieren, um komplexere Lösungen zu erstellen.

Wie man das Projekt herausfordernder macht

Sie können ein Modell entwickeln, das Gesichter in Videos identifiziert. Andererseits können Sie Ihrem Model beibringen, Personen auf Gruppenfotos zu erkennen. Das heißt, das Model soll die abgebildete Person erkennen. Dazu müssten Sie das Modell mit einem benutzerdefinierten Datensatz der Bilder der Personen trainieren, die das Modell erkennen soll.

2. Erstellen Sie eine Lösung zur Personenzählung

Das Zählen von Personen ist eine herausragende Anwendung der Computer-Vision-Technologie. Mit der jüngsten Pandemie hat der Wert von Lösungen zur Personenzählung erheblich zugenommen. Sie können OpenCV und Python verwenden, um ein Modell zur Berechnung der Gesamtzahl der auf einem Bild vorhandenen Personen zu erstellen.

Eine Lösung zur Personenzählung kann in der heutigen Welt, in der soziale Distanzierung überlebenswichtig ist, von entscheidender Bedeutung sein. Als Einsteiger sollten Sie zunächst mit einem einfachen Personenmessmodell beginnen, das die Anzahl der auf einem Bild anwesenden Personen zählen kann.

Wie man das Projekt herausfordernder macht

Wenn Sie dieses Projekt komplizierter oder fortgeschrittener machen möchten, können Sie weitere Funktionen hinzufügen. Erstellen Sie beispielsweise eine Lösung, die die Anzahl der an einem öffentlichen Ort anwesenden Personen zählt, um soziale Distanzierungsregeln durchzusetzen. Es gäbe eine bestimmte Anzahl von Menschen, über die hinaus es unwahrscheinlich wäre, dass eine angemessene soziale Distanzierung eingehalten wird.

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3. Üben Sie die Objekterkennung mit dem Open Images Dataset

Wenn Sie Einsteiger sind und noch nie an Bildverarbeitungsprojekten gearbeitet haben, sollten Sie sich mit Googles Open Images Dataset vertraut machen. Es ist eine Sammlung von rund neun Millionen verschiedenen Bildern mit umfangreichen Anmerkungen. Die Fotos sind unterschiedlicher Art und viele haben sogar komplexe Szenen mit mehreren Objekten. Es verfügt über Objektbegrenzungsrahmen, visuelle Beziehungen, Beschriftungen, Anmerkungen und viele Dinge, die es perfekt für jeden Computer-Vision-Enthusiasten machen.

Sie können Ihre Modelle mit dem Open Images Dataset trainieren.

Lernen: Tensorflow 2.0 Bildklassifizierung

4. Führen Sie die Bildklassifizierung auf CIFAR-10 durch

Die Bildklassifizierung ist eine bekannte Deep-Learning-Anwendung von Computer Vision. Um an diesem Projekt zu arbeiten, sollten Sie mit Python, Keras und TensorFlow vertraut sein. Sie können den CIFAR-10-Datensatz verwenden, um eine Bildklassifizierung durchzuführen. Es hat mehr als 60.000 Bilder mit zehn Zielklassen.

Jede Zielklasse hat 6.000 Bilder. Die in diesem Datensatz enthaltenen Fotos haben eine relativ niedrige Auflösung, sodass Sie mehrere Algorithmen testen können, ohne auf technische Probleme zu stoßen. Die Bildklassifizierung konzentriert sich auf die Trennung der Pixel eines Bildes nach den Klassen, zu denen sie gehören.

Sie müssten ein Convolutional Neural Network über Keras erstellen, um dieses Projekt abzuschließen.

Sie müssen den CIFAR-10-Datensatz nicht separat herunterladen, wenn Sie Keras bereits haben. Das liegt daran, dass es im Datensatzmodul vorhanden ist.

Wenn Sie an diesem Projekt arbeiten, werden Sie viel über die Bildklassifizierung lernen. Sie können auch TensorFlow und Keras verwenden, zwei der bekanntesten KI-Tools der Branche. Die Arbeit an diesem Projekt wird Ihnen helfen, ihre Features und Funktionalitäten zu erkunden.

Wie man das Projekt herausfordernder macht

Um dieses Projekt anspruchsvoller zu gestalten, können Sie Ihrer Lösung eine GUI hinzufügen. Die GUI (grafische Benutzeroberfläche) würde es einem Benutzer ermöglichen, Bilder zur Analyse in den Testdatensatz des Modells einzugeben. Sie sollten mit der Tkinter-Bibliothek von Python vertraut sein, um die GUI zu erstellen. Auf diese Weise hätten Sie eine funktionierende Softwarelösung, die eine Bildklassifizierung für gewünschte Datensätze durchführen kann.

5. Farben in Bildern erkennen

Das Erkennen von Farben in Bildern ist ein entscheidender Teil der Computer Vision. Es mag einfach erscheinen, aber es ist sicherlich nicht. Es gibt viele Anwendungen für ein Farbdetektionsmodell. Sie können es beispielsweise in einer Bildbearbeitungssoftware verwenden. Die Farberkennung ist ein großer Teil des Green Screenings, das in der Medien- und Unterhaltungsindustrie sehr beliebt geworden ist.

Das Ziel Ihres Modells wäre es, jede in einem Bild vorhandene Farbe zu erkennen. Sie können das Google-512-Dataset verwenden, um Ihr Modell zu trainieren. Es ist eine Sammlung von Internetbildern, die nach ihren Primärfarben getrennt sind, und hat die Farben Schwarz, Rot, Weiß, Gelb, Orange, Blau, Grau, Lila, Rosa und Braun. Den Google-512-Datensatz erhalten Sie hier.

Kasse: Projektideen für künstliche Intelligenz

Wie man das Projekt herausfordernder macht

Wie wir bereits erwähnt haben, ist Green Screening wahrscheinlich die beliebteste Anwendung der Farberkennungstechnologie. Green Screens sind, wie der Name schon sagt, grüne Bildschirme. Sie ermöglichen Benutzern, den Hintergrund eines Bildes oder Videos in ein beliebiges Foto oder Video zu ändern. Die Software erkennt dann die grüne Farbe des Bildschirms und ersetzt sie durch das ausgewählte Bild oder Video. Sie können ein Modell bauen, das dem Greenscreen ähnelt.

6. Lernen Sie die Objektverfolgung

Die Objektverfolgung ist eine fortgeschrittene Anwendung der Computer Vision. Während wir in unserer Liste hauptsächlich Bildverarbeitungsprojekte besprochen haben, konzentriert sich dieses Projekt auf die Videoanalyse. Ein Objektverfolgungsmodell würde ein bestimmtes Objekt in einem Video identifizieren und verfolgen. Das Modell führt zwei besondere Aufgaben beim Verfolgen von Objekten aus. Es muss den nächsten Zustand des Objekts gemäß dem aktuellen Zustand vorhersagen. Dann muss das Modell den Zustand entsprechend dem realen Zustand des Objekts korrigieren.

Sie können den TLP-Datensatz verwenden, um an diesem Projekt zu arbeiten. Es verfügt über 50 High-Def-Videos von Szenarien aus der realen Welt. Es hat mehr als 400 Minuten verschiedener Clips. Die Ersteller des TLP-Datensatzes haben auch einen kleineren Datensatz namens TinyTLP. Es enthält die ersten 20 Sekunden jedes im TLP-Datensatz vorhandenen Clips. Hier erfahren Sie mehr über den TLP-Datensatz .

7. Fahrzeuge in Bildern und Videos zählen

Ein Fahrzeugzählsystem kann für das Verkehrsmanagement sehr nützlich sein. Es kann auch für fahrerlose Autos hilfreich sein. In diesem Projekt würden Sie ein Modell zum Zählen von Fahrzeugen erstellen, das die Anzahl der in einem Bild vorhandenen Autos und Fahrräder zählen kann. Es sollte in der Lage sein, sie unter schwierigen Szenarien (Bilder mit hohen Schatten oder Okklusionen) zu zählen. Um an diesem Projekt zu arbeiten, können Sie die Vehicle Image Database verwenden, eine Sammlung von mehr als 3425 Fahrzeugbildern.

Sie können Ihr Modell trainieren, um Autos zu erkennen, indem Sie diesen Datensatz verwenden. Sie sollten mit der Objekterkennung vertraut sein, bevor Sie mit der Arbeit an diesem Projekt beginnen. Die Datenbank enthält auch 3900 Bilder von Straßensequenzen ohne Fahrzeuge. In der Vehicle Image Database sind mehrere Klassen verfügbar, sodass Sie Ihr Modell gründlich trainieren können.

8. Erstellen Sie einen QR-Code-Scanner

Sie müssen bemerkt haben, wie beliebt QR-Codes in den letzten Jahren geworden sind. UPI, Paytm, PhonePe und andere digitale Zahlungs-Apps haben QR-Codes aufgrund ihrer einfachen Implementierung weit verbreitet. QR-Code-Scanner nutzen Computer Vision für die Bildanalyse. In diesem Projekt müssen Sie also einen QR-Code-Scanner bauen.

Sie müssten OpenCV verwenden, um den Scanner zu erstellen. Das bedeutet, dass Sie auch mit der Programmierung in Python vertraut sein sollten, bevor Sie mit der Arbeit an diesem Projekt beginnen. Abgesehen von OpenCV verwenden Sie in diesem Projekt pyzbar , eine Python-Bibliothek zum Scannen von QR-Codes und Barcodes.

Durch die Arbeit an diesem Projekt werden Sie mit den realen Anwendungen von Computer Vision vertraut gemacht. Außerdem hätten Sie einen funktionsfähigen QR-Code-Scanner, den Sie in ein anderes Projekt integrieren können.

Wie man das Projekt herausfordernder macht

Um dieses Projekt komplizierter zu machen, können Sie Ihrem Modell die Funktionalität zum Scannen von Barcodes hinzufügen. Es gibt wesentliche Unterschiede zwischen Barcodes und QR-Codes. Sie müssen pyzbar verwenden, um einen Barcode-Scanner zu erstellen. Sie können dieses Projekt noch einen Schritt weiterführen, indem Sie den QR-Code-Scanner und den Barcode-Scanner in einer Lösung kombinieren.

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Wir hoffen, dass Ihnen die Lektüre dieses Artikels über Computer-Vision-Projektideen gefallen hat. Wenn Sie Fragen oder Anregungen zu diesem Thema haben, lassen Sie es uns bitte wissen. Wir würden uns freuen, von Ihnen zu hören.

Durch die Arbeit an mehreren Computer-Vision-Projekten können Sie die notwendigen Fähigkeiten entwickeln, um ein Experte auf diesem Gebiet zu werden. Projekte helfen Ihnen auch dabei, Ihre Defizite zu finden. Wenn Sie mehr über Computer Vision erfahren möchten, besuchen Sie unseren Blog.

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Welche Bildverarbeitungsprojekte haben Ihnen am besten gefallen? Planen Sie, an einem Projekt zu arbeiten? Lass es uns in den Kommentaren wissen.