初心者のための8つの楽しいコンピュータビジョンプロジェクトのアイデア[2022]

AIと機械学習には複数のブランチがあり、コンピュータービジョンは最も顕著なものの1つです。 コンピュータビジョンを学ぶための最良の方法の1つは、コンピュータビジョンプロジェクトを完了することです。 そのため、この記事では、コンピュータービジョンプロジェクトのトップアイデアを共有しました。 さまざまなスキルレベルに対応しているため、専門知識に応じてプロジェクト（または複数のプロジェクト）を選択できます。 始めましょう。

私たちのトップコンピュータビジョンプロジェクトのアイデア

1.家族の写真で顔検出を実行します

顔検出は、最も人気のあるコンピュータービジョンプロジェクトのアイデアの1つです。 セキュリティ、ソーシャルメディア、ヘルスケアなど、さまざまな分野でアプリケーションがあります。初心者でも上級開発者でも、簡単に取り組むことができる顔検出プロジェクトを見つけることができます。 顔検出はコンピュータビジョンのかなりの部分であり、専門家になりたい場合は、いくつかの顔検出プロジェクトに取り組む必要があります。

初心者の場合は、Pythonの顔認識ライブラリから始める必要があります。 特定の顔認識の実装のための簡単なコマンドでライブラリを使用するのは簡単です。 ただし、このライブラリを使用するには、Pythonでのプログラミングの経験が必要です。 このライブラリには単純なface_recognitionコマンドがあり、顔をすばやく識別できます。

一方、上級プログラマーの場合は、OpenCVを使用して画像の顔識別を実行できます。 顔認識ライブラリを他のPythonライブラリと組み合わせて、より複雑なソリューションを作成できます。

プロジェクトをより挑戦的なものにする方法

ビデオ内の顔を識別するモデルを開発できます。 一方、集合写真で人物を認識するようにモデルを教えることもできます。 これは、モデルが写真に写っている人物を認識する必要があることを意味します。 そのためには、モデルに認識させたい人物の画像のカスタムデータセットを使用してモデルをトレーニングする必要があります。

2.人数カウントソリューションを構築する

人数カウントは、コンピュータービジョンテクノロジーの優れたアプリケーションです。 最近のパンデミックにより、ソリューションを数える人々の価値は大幅に増加しました。 OpenCVとPythonを使用して、写真に写っている人の総数を計算するためのモデルを構築できます。

人々を数える解決策は、社会的距離が生き残るために不可欠である現在の世界で役立つ可能性があります。 初心者は、まず、写真に写っている人物の数を数えることができる単純な人物測定モデルから始める必要があります。

プロジェクトをより挑戦的なものにする方法

このプロジェクトをより複雑または高度にしたい場合は、機能を追加できます。 たとえば、公共の場所にいる人の数を数えて、社会的距離のルールを適用するソリューションを作成します。 それを超えると、適切な社会的距離をたどることができなくなる一定の数の人々がいるでしょう。

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3.開いている画像データセットを使用してオブジェクト認識を練習します

初心者で、これまで画像処理プロジェクトに携わったことがない場合は、GoogleのOpenImagesデータセットに精通している必要があります。 これは、豊富な注釈を含む約900万の異なる画像のコレクションです。 写真にはさまざまな種類があり、多くの写真には複数のオブジェクトの複雑なシーンが含まれています。 オブジェクト境界ボックス、視覚的な関係、ラベルの注釈、およびコンピュータビジョン愛好家に最適な多くのものがあります。

OpenImagesデータセットを使用してモデルをトレーニングできます。

学習： Tensorflow2.0画像分類

4.CIFAR-10で画像分類を実行します

画像分類は、コンピュータービジョンの著名な深層学習アプリケーションです。 このプロジェクトに取り組むには、Python、Keras、TensorFlowに精通している必要があります。 CIFAR-10データセットを使用して、画像分類を実行できます。 10のターゲットクラスを持つ60,000以上の写真があります。

すべてのターゲットクラスには6,000枚の画像があります。 このデータセットにある写真は比較的低解像度であるため、技術的な問題に直面することなく複数のアルゴリズムをテストできます。 画像分類は、画像のピクセルをそれらが属するクラスに従って分離することに焦点を当てています。

このプロジェクトを完了するには、Kerasを介して畳み込みニューラルネットワークを構築する必要があります。

Kerasを既にお持ちの場合は、CIFAR-10データセットを個別にダウンロードする必要はありません。 これは、データセットモジュールに存在するためです。

このプロジェクトに取り組むことで、画像分類について多くを学ぶことができます。 また、業界で最も有名なAIツールの2つであるTensorFlowとKerasを使用することもできます。 このプロジェクトに取り組むことは、あなたが彼らの特徴と機能を探求するのを助けるでしょう。

プロジェクトをより挑戦的なものにする方法

このプロジェクトをより困難にするために、ソリューションにGUIを追加できます。 GUI（グラフィカルユーザーインターフェイス）を使用すると、ユーザーは分析のためにモデルのテストデータセットに画像をフィードできます。 GUIを構築するには、PythonのTkinterライブラリに精通している必要があります。 このようにして、目的のデータセットで画像分類を実行できる実用的なソフトウェアソリューションが得られます。

5.画像の色を検出する

画像の色を検出することは、コンピュータビジョンの重要な部分です。 簡単に思えるかもしれませんが、そうではありません。 色検出モデルには多くの用途があります。 たとえば、写真編集ソフトウェアで使用できます。 色の検出は、メディアやエンターテインメント業界で非常に人気のあるグリーンスクリーニングの大きな部分を占めています。

モデルの目的は、画像に存在するすべての色を検出することです。 Google-512データセットを使用して、モデルをトレーニングできます。 原色別に分けられたインターネット画像のコレクションで、黒、赤、白、黄色、オレンジ、青、灰色、紫、ピンク、茶色の色があります。 ここでGoogle-512データセットを取得できます。

チェックアウト：人工知能プロジェクトのアイデア

プロジェクトをより挑戦的なものにする方法

先に述べたように、グリーンスクリーニングはおそらく色検出技術の最も人気のあるアプリケーションです。 緑色の画面は、その名前が示すように、緑色の画面です。 これにより、ユーザーは画像やビデオの背景を任意の写真やビデオに変更できます。 次に、ソフトウェアは画面の緑色を識別し、選択した画像またはビデオに置き換えます。 緑色の画面に似たモデルを作成できます。

6.オブジェクトトラッキングを学ぶ

オブジェクトトラッキングは、コンピュータビジョンの高度なアプリケーションです。 私たちのリストでは主に画像処理プロジェクトについて説明してきましたが、このプロジェクトはビデオ分析に焦点を当てています。 オブジェクトトラッキングモデルは、ビデオ内の特定のオブジェクトを識別して追跡します。 モデルは、オブジェクトの追跡で2つの特定のタスクを実行します。 現在の状態に応じて、オブジェクトの次の状態を予測する必要があります。 次に、モデルはオブジェクトの実際の状態に従って状態を修正する必要があります。

TLPデータセットを使用して、このプロジェクトで作業できます。 実世界のシナリオの50本の高解像度ビデオがあります。 400分以上のさまざまなクリップがあります。 TLPデータセットの作成者は、TinyTLPと呼ばれる小さなデータセットも持っています。 TLPデータセットに存在するすべてのクリップの最初の20秒があります。 TLPデータセットについて詳しくは、こちらをご覧ください。

7.画像とビデオで車両を数える

車両カウントシステムは、交通の管理に非常に役立ちます。 自動運転車にも役立ちます。 このプロジェクトでは、画像に存在する車と自転車の数をカウントできる車両カウントモデルを構築します。 困難なシナリオ（高い影やオクルージョンのある画像）の下でそれらを数えることができるはずです。 このプロジェクトに取り組むには、3425を超える車両画像のコレクションである車両画像データベースを使用できます。

そのデータセットを使用して、車を認識するようにモデルをトレーニングできます。 このプロジェクトに取り掛かる前に、オブジェクトの認識に精通している必要があります。 データベースには、車両のない道路シーケンスの3900枚の画像もあります。 Vehicle Image Databaseには複数のクラスが用意されているため、モデルを厳密にトレーニングできます。

8.QRコードスキャナーを作成します

近年、QRコードの人気が高まっていることに気づいたはずです。 UPI、Paytm、PhonePe、およびその他のデジタル決済アプリは、そのシンプルな実装により、QRコードを広く普及させています。 QRコードスキャナーは、画像分析にコンピュータービジョンを利用します。 したがって、このプロジェクトでは、QRコードスキャナーを構築する必要があります。

スキャナーを構築するには、OpenCVを使用する必要があります。 つまり、このプロジェクトに取り掛かる前に、Pythonでのプログラミングにも精通している必要があります。 OpenCVとは別に、このプロジェクトでは、QRコードとバーコードのスキャン専用のPythonライブラリであるpyzbarを使用します。

このプロジェクトに取り組むことで、コンピュータビジョンの実際のアプリケーションに慣れることができます。 また、別のプロジェクトに統合できる操作可能なQRコードスキャナーがあります。

プロジェクトをより挑戦的なものにする方法

このプロジェクトをより複雑にするために、モデルにバーコードをスキャンする機能を追加できます。 バーコードとQRコードには大きな違いがあります。 バーコードスキャナーを作成するには、pyzbarを使用する必要があります。 QRコードスキャナーとバーコードスキャナーを1つのソリューションに組み合わせることで、このプロジェクトをさらに一歩進めることができます。

読む：機械学習プロジェクトのアイデア

AIと機械学習の詳細

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複数のコンピュータービジョンプロジェクトに取り組むことで、この分野の専門家になるために必要なスキルを身に付けることができます。 プロジェクトは、欠点を見つけるのにも役立ちます。 コンピュータビジョンについて詳しく知りたい場合は、ブログにアクセスしてください。

一方、個別学習体験が必要な場合は、機械学習コースを受講することをお勧めします。 機械学習コースでは、インタラクティブなクイズ、ビデオ、プロジェクトを通じて業界の専門家から学ぶことができます。

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どの画像処理プロジェクトが一番好きでしたか？ プロジェクトに取り組むことを計画していますか？ コメントで教えてください。