8 idées de projets de vision par ordinateur amusants pour les débutants [2022]

L'IA et l'apprentissage automatique ont plusieurs branches, et la vision par ordinateur est l'une des plus importantes. L'une des meilleures façons d'apprendre la vision par ordinateur est de réaliser des projets de vision par ordinateur. C'est pourquoi, dans cet article, nous avons partagé nos meilleures idées de projets de vision par ordinateur. Ils sont pour différents niveaux de compétence, vous pouvez donc choisir un projet (ou plusieurs projets) en fonction de votre expertise. Commençons.

Nos meilleures idées de projets de vision par ordinateur

1. Effectuez une détection de visage sur vos photos de famille

La détection de visage fait partie des idées de projets de vision par ordinateur les plus populaires. Il a des applications dans de nombreux domaines, sécurité, médias sociaux, soins de santé, etc. Que vous soyez un développeur débutant ou avancé, vous pouvez trouver un projet de détection de visage sur lequel travailler facilement. La détection de visage est une partie considérable de la vision par ordinateur, et si vous voulez devenir un expert, vous devez travailler sur plusieurs projets de détection de visage.

Si vous êtes débutant, vous devriez commencer par la bibliothèque Face Recognition en Python . Il s'agit d'une bibliothèque facile à utiliser avec des commandes simples pour des implémentations spécifiques de reconnaissance faciale. Cependant, vous devez être expérimenté dans la programmation en Python pour utiliser cette bibliothèque. Cette bibliothèque a une simple commande face_recognition, qui vous permet d'identifier rapidement les visages.

D'autre part, si vous êtes un programmeur avancé, vous pouvez utiliser OpenCV pour effectuer l'identification des visages dans les images. Vous pouvez combiner la bibliothèque Face Recognition avec d'autres bibliothèques Python pour créer des solutions plus complexes.

Comment rendre le projet plus difficile

Vous pouvez développer un modèle qui identifie les visages dans les vidéos. D'autre part, vous pouvez apprendre à votre modèle à reconnaître les personnes sur les photos de groupe. Cela signifie que le modèle doit reconnaître la personne présente sur l'image. Pour cela, vous devez former le modèle avec un ensemble de données personnalisé des images des personnes que vous souhaitez que le modèle reconnaisse.

2. Créer une solution de comptage de personnes

Le comptage de personnes est une application importante de la technologie de vision par ordinateur. Avec la récente pandémie, la valeur des solutions de comptage de personnes a considérablement augmenté. Vous pouvez utiliser OpenCV et Python pour créer un modèle permettant de calculer le nombre total de personnes présentes dans une image.

Une solution de comptage de personnes peut être déterminante dans le monde actuel où la distanciation sociale est vitale pour la survie. En tant que débutant, vous devez d'abord commencer par un simple modèle de mesure de personnes capable de compter le nombre de personnes présentes sur une image.

Comment rendre le projet plus difficile

Si vous souhaitez rendre ce projet plus compliqué ou avancé, vous pouvez ajouter plus de fonctionnalités. Par exemple, créez une solution qui compte le nombre de personnes présentes dans un lieu public pour faire respecter les règles de distanciation sociale. Il y aurait une certaine quantité de personnes au-delà de laquelle il serait improbable de faire suivre une véritable distanciation sociale.

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3. Entraînez-vous à la reconnaissance d'objets avec l'ensemble de données Open Images

Si vous êtes débutant et que vous n'avez jamais travaillé sur des projets de traitement d'images auparavant, vous devriez vous familiariser avec l'ensemble de données Open Images de Google. Il s'agit d'une collection d'environ neuf millions d'images différentes contenant de riches annotations. Les photos sont de différents types, et beaucoup ont même des scènes complexes de plusieurs objets. Il a des boîtes englobantes d'objets, des relations visuelles, des annotations d'étiquettes et bien d'autres choses qui le rendent parfait pour tout amateur de vision par ordinateur.

Vous pouvez former vos modèles avec l'ensemble de données Open Images.

Apprendre : Classification d'images Tensorflow 2.0

4. Effectuez la classification des images sur CIFAR-10

La classification d'images est une application d'apprentissage en profondeur de premier plan de la vision par ordinateur. Pour travailler sur ce projet, vous devez être familiarisé avec Python, Keras et TensorFlow. Vous pouvez utiliser le jeu de données CIFAR-10 pour effectuer la classification des images. Il contient plus de 60 000 images avec dix classes cibles.

Chaque classe cible contient 6 000 images. Les photos présentes dans cet ensemble de données sont de résolution relativement faible, vous pouvez donc tester plusieurs algorithmes sans rencontrer de problèmes techniques. La classification des images consiste à séparer les pixels d'une image en fonction des classes auxquelles ils appartiennent.

Vous devrez créer un réseau de neurones convolutifs via Keras pour mener à bien ce projet.

Vous n'aurez pas à télécharger le jeu de données CIFAR-10 séparément si vous avez déjà Keras. C'est parce qu'il est présent dans le module des ensembles de données.

En travaillant sur ce projet, vous en apprendrez beaucoup sur la classification des images. Vous pourrez également utiliser TensorFlow et Keras, deux des outils d'IA les plus importants du secteur. Travailler sur ce projet vous aidera à explorer leurs caractéristiques et fonctionnalités.

Comment rendre le projet plus difficile

Pour rendre ce projet plus difficile, vous pouvez ajouter une interface graphique à votre solution. L'interface utilisateur graphique (GUI) permettrait à un utilisateur d'introduire des images dans l'ensemble de données de test du modèle à des fins d'analyse. Vous devez être familiarisé avec la bibliothèque Tkinter de Python pour créer l'interface graphique. De cette façon, vous disposez d'une solution logicielle fonctionnelle capable d'effectuer une classification d'images sur les ensembles de données souhaités.

5. Détecter les couleurs dans les images

La détection des couleurs dans les images est un élément crucial de la vision par ordinateur. Cela peut sembler facile à faire, mais ce ne l'est certainement pas. Il existe de nombreuses applications à un modèle de détection de couleur. Par exemple, vous pouvez l'utiliser dans un logiciel de retouche photo. La détection des couleurs est une partie importante du filtrage vert, qui est devenu très populaire dans l'industrie des médias et du divertissement.

L'objet de votre modèle serait de détecter toutes les couleurs présentes dans une image. Vous pouvez utiliser l'ensemble de données Google-512 pour entraîner votre modèle. Il s'agit d'une collection d'images Internet séparées en fonction de leurs couleurs primaires, et elle a des couleurs noir, rouge, blanc, jaune, orange, bleu, gris, violet, rose et marron. Vous pouvez obtenir le jeu de données Google-512 ici.

Checkout : Idées de projets d'intelligence artificielle

Comment rendre le projet plus difficile

Comme nous l'avons mentionné précédemment, le tramage vert est probablement l'application la plus populaire de la technologie de détection des couleurs. Les écrans verts sont, comme leur nom l'indique, des écrans de couleur verte. Ils permettent aux utilisateurs de changer l'arrière-plan d'une image ou d'une vidéo en n'importe quelle photo ou vidéo souhaitée. Le logiciel identifierait alors la couleur verte de l'écran et la remplacerait par l'image ou la vidéo sélectionnée. Vous pouvez construire un modèle qui ressemble à l'écran vert.

6. Apprenez le suivi des objets

Le suivi d'objets est une application de niveau avancé de la vision par ordinateur. Bien que nous ayons principalement discuté des projets de traitement d'images dans notre liste, ce projet se concentre sur l'analyse vidéo. Un modèle de suivi d'objets identifierait et suivrait un objet spécifique dans une vidéo. Le modèle effectue deux tâches particulières dans le suivi des objets. Il doit prédire le prochain état de l'objet en fonction de l'état actuel. Ensuite, le modèle doit corriger l'état en fonction de l'état réel de l'objet.

Vous pouvez utiliser le jeu de données TLP pour travailler sur ce projet. Il contient 50 vidéos haute définition de scénarios réels. Il contient plus de 400 minutes de clips variés. Les créateurs de l'ensemble de données TLP ont également un ensemble de données plus petit appelé TinyTLP. Il contient les 20 premières secondes de chaque clip présent dans l'ensemble de données TLP. Vous pouvez en savoir plus sur l'ensemble de données TLP ici .

7. Comptez les véhicules dans les images et les vidéos

Un système de comptage de véhicules peut être très utile pour gérer le trafic. Cela peut également être utile pour les voitures sans conducteur. Dans ce projet, vous allez créer un modèle de comptage de véhicules capable de compter le nombre de voitures et de vélos présents dans une image. Il devrait être capable de les compter dans des scénarios difficiles (images avec de fortes ombres ou des occlusions). Pour travailler sur ce projet, vous pouvez utiliser la base de données d'images de véhicules, une collection de plus de 3425 images de véhicules.

Vous pouvez entraîner votre modèle à reconnaître les voitures en utilisant cet ensemble de données. Vous devez être familiarisé avec la reconnaissance d'objets avant de commencer à travailler sur ce projet. La base de données contient également 3900 images de séquences de routes sans véhicules. Plusieurs classes sont disponibles dans la base de données d'images de véhicules, vous pouvez donc entraîner votre modèle de manière rigoureuse.

8. Construire un scanner de code QR

Vous avez dû remarquer à quel point les codes QR sont devenus populaires ces dernières années. UPI, Paytm, PhonePe et d'autres applications de paiement numérique ont rendu les codes QR très populaires en raison de leurs implémentations simples. Les scanners de code QR utilisent la vision par ordinateur pour l'analyse d'images. Donc, dans ce projet, vous devez construire un scanner de code QR.

Vous devrez utiliser OpenCV pour construire le scanner. Cela signifie que vous devez également être familiarisé avec la programmation en Python avant de commencer à travailler sur ce projet. Outre OpenCV, vous utiliserez pyzbar , dans ce projet, une bibliothèque Python dédiée à la numérisation de QR-codes et de codes-barres.

Travailler sur ce projet vous familiarisera avec les applications réelles de la vision par ordinateur. De plus, vous auriez un scanner de code QR opérationnel que vous pouvez intégrer dans un autre projet.

Comment rendre le projet plus difficile

Pour compliquer ce projet, vous pouvez ajouter la fonctionnalité de numérisation de codes-barres dans votre modèle. Il existe des différences substantielles entre les codes-barres et les codes QR. Vous devez utiliser pyzbar pour créer un lecteur de codes-barres. Vous pouvez aller plus loin dans ce projet en combinant le scanner de code QR et le scanner de code-barres en une seule solution.

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En savoir plus sur l'IA et l'apprentissage automatique

Nous espérons que vous avez apprécié la lecture de cet article sur les idées de projets de vision par ordinateur. Si vous avez des questions ou des suggestions à ce sujet, n'hésitez pas à nous en faire part. Nous aimerions recevoir de vos nouvelles.

En travaillant sur plusieurs projets de vision par ordinateur, vous pouvez développer les compétences nécessaires pour devenir un expert dans ce domaine. Les projets vous aident également à trouver vos lacunes. Si vous voulez en savoir plus sur la vision par ordinateur, vous pouvez vous diriger vers notre blog.

D'autre part, si vous souhaitez une expérience d'apprentissage personnalisée, nous vous recommandons de suivre un cours d'apprentissage automatique . Le cours d'apprentissage automatique vous permettra d'apprendre des experts de l'industrie grâce à des quiz interactifs, des vidéos et des projets.

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Quels projets de traitement d'images avez-vous le plus aimé ? Vous envisagez de travailler sur un projet ? Faites le nous savoir dans les commentaires.