8 Ide Proyek Computer Vision yang Menyenangkan Untuk Pemula [2022]

AI dan pembelajaran mesin memiliki banyak cabang, dan visi komputer adalah salah satu yang paling menonjol. Salah satu cara terbaik untuk mempelajari computer vision adalah dengan menyelesaikan proyek computer vision. Itu sebabnya, dalam artikel ini, kami telah membagikan ide proyek visi komputer teratas kami. Mereka untuk berbagai tingkat keahlian, sehingga Anda dapat memilih proyek (atau beberapa proyek) sesuai dengan keahlian Anda. Mari kita mulai.

Ide Proyek Visi Komputer Teratas Kami

1. Lakukan Deteksi Wajah pada Foto Keluarga Anda

Deteksi wajah adalah salah satu ide proyek visi komputer paling populer. Ini memiliki aplikasi di banyak bidang, keamanan, media sosial, perawatan kesehatan, dll. Baik Anda seorang pemula atau pengembang tingkat lanjut, Anda dapat menemukan proyek deteksi wajah untuk dikerjakan dengan mudah. Deteksi wajah adalah bagian yang cukup besar dari visi komputer, dan jika Anda ingin menjadi ahli, Anda harus mengerjakan beberapa proyek deteksi wajah.

Jika Anda seorang pemula, Anda harus mulai dengan perpustakaan Pengenalan Wajah dengan Python . Ini adalah perpustakaan yang mudah digunakan dengan perintah langsung untuk implementasi pengenalan wajah tertentu. Namun, Anda harus berpengalaman dalam pemrograman dengan Python untuk menggunakan perpustakaan ini. Library ini memiliki perintah face_recognition sederhana, yang memungkinkan Anda mengidentifikasi wajah dengan cepat.

Di sisi lain, jika Anda seorang programmer tingkat lanjut, Anda dapat menggunakan OpenCV untuk melakukan identifikasi wajah dalam gambar. Anda dapat menggabungkan perpustakaan Pengenalan Wajah dengan perpustakaan Python lainnya untuk membuat solusi yang lebih kompleks.

Cara Membuat Proyek Lebih Menantang

Anda dapat mengembangkan model yang mengidentifikasi wajah dalam video. Di sisi lain, Anda dapat mengajari model Anda untuk mengenali orang dalam foto grup. Ini berarti model harus mengenali orang yang ada dalam gambar. Untuk itu, Anda harus melatih model dengan kumpulan data khusus dari gambar orang yang ingin dikenali model.

2. Bangun Solusi Penghitungan Orang

Penghitungan orang adalah aplikasi terkemuka dari teknologi visi komputer. Dengan pandemi baru-baru ini, nilai solusi penghitungan orang meningkat secara substansial. Anda dapat menggunakan OpenCV dan Python untuk membangun model untuk menghitung jumlah total orang yang ada dalam sebuah gambar.

Solusi penghitungan orang dapat berperan penting di dunia saat ini di mana jarak sosial sangat penting untuk bertahan hidup. Sebagai pemula, pertama-tama Anda harus memulai dengan model pengukuran orang sederhana yang dapat menghitung jumlah orang yang ada dalam sebuah gambar.

Cara Membuat Proyek Lebih Menantang

Jika Anda ingin membuat proyek ini lebih rumit atau canggih, Anda dapat menambahkan lebih banyak fungsi. Misalnya, buat solusi yang menghitung jumlah orang yang hadir di tempat umum untuk menegakkan aturan jarak sosial. Akan ada sejumlah orang tertentu yang tidak mungkin untuk menerapkan jarak sosial yang tepat.

Bergabunglah dengan Kursus ML online dari Universitas top dunia – Magister, Program Pascasarjana Eksekutif, dan Program Sertifikat Tingkat Lanjut di ML & AI untuk mempercepat karier Anda.

3. Berlatih Pengenalan Objek dengan Kumpulan Data Gambar Terbuka

Jika Anda seorang pemula dan belum pernah mengerjakan proyek pemrosesan gambar sebelumnya, Anda harus terbiasa dengan Open Images Dataset Google. Ini adalah kumpulan sekitar sembilan juta gambar berbeda yang berisi anotasi yang kaya. Foto-foto itu bermacam-macam jenisnya, dan banyak yang bahkan memiliki pemandangan kompleks dari banyak objek. Ini memiliki kotak pembatas objek, hubungan visual, anotasi label, dan banyak hal yang membuatnya sempurna untuk semua penggemar visi komputer.

Anda dapat melatih model Anda dengan Open Images Dataset.

Pelajari: Klasifikasi Gambar Tensorflow 2.0

4. Lakukan Klasifikasi Gambar pada CIFAR-10

Klasifikasi gambar adalah aplikasi pembelajaran mendalam yang menonjol dari visi komputer. Untuk mengerjakan proyek ini, Anda harus terbiasa dengan Python, Keras, dan TensorFlow. Anda dapat menggunakan kumpulan data CIFAR-10 untuk melakukan klasifikasi gambar. Ini memiliki lebih dari 60.000 gambar dengan sepuluh kelas sasaran.

Setiap kelas target memiliki 6.000 gambar. Foto-foto yang ada dalam kumpulan data ini memiliki resolusi yang relatif rendah, sehingga Anda dapat menguji beberapa algoritme tanpa menghadapi masalah teknis. Klasifikasi gambar berfokus pada pemisahan piksel gambar menurut kelasnya.

Anda harus membangun jaringan saraf convolutional melalui Keras untuk menyelesaikan proyek ini.

Anda tidak perlu mengunduh kumpulan data CIFAR-10 secara terpisah jika Anda sudah memiliki Keras. Itu karena ada di modul dataset.

Dengan mengerjakan proyek ini, Anda akan belajar banyak tentang klasifikasi gambar. Anda juga dapat menggunakan TensorFlow dan Keras, dua alat AI paling terkemuka di industri. Bekerja pada proyek ini akan membantu Anda menjelajahi fitur dan fungsinya.

Cara Membuat Proyek Lebih Menantang

Untuk membuat proyek ini lebih menantang, Anda dapat menambahkan GUI ke solusi Anda. GUI (antarmuka pengguna grafis) akan memungkinkan pengguna untuk memasukkan gambar ke dalam kumpulan data uji model untuk analisis. Anda harus terbiasa dengan pustaka Tkinter Python untuk membangun GUI. Dengan cara ini, Anda akan memiliki solusi perangkat lunak yang berfungsi yang dapat melakukan klasifikasi gambar pada kumpulan data yang diinginkan.

5. Deteksi Warna dalam Gambar

Mendeteksi warna dalam gambar adalah bagian penting dari visi komputer. Ini mungkin tampak mudah dilakukan, tetapi tentu saja tidak. Ada banyak aplikasi untuk model deteksi warna. Misalnya, Anda dapat menggunakannya dalam perangkat lunak pengedit foto. Deteksi warna adalah bagian besar dari penyaringan hijau, yang telah menjadi sangat populer di industri media dan hiburan.

Objek model Anda adalah mendeteksi setiap warna yang ada dalam gambar. Anda dapat menggunakan set data Google-512 untuk melatih model Anda. Ini adalah kumpulan gambar internet yang dipisahkan menurut warna primernya, dan memiliki warna hitam, merah, putih, kuning, oranye, biru, abu-abu, ungu, merah muda, dan coklat. Anda bisa mendapatkan set data Google-512 di sini.

Lihat: Ide Proyek Kecerdasan Buatan

Cara Membuat Proyek Lebih Menantang

Seperti yang kami sebutkan sebelumnya, penyaringan hijau mungkin merupakan aplikasi teknologi deteksi warna yang paling populer. Layar hijau, seperti namanya, adalah layar berwarna hijau. Mereka memungkinkan pengguna untuk mengubah latar belakang gambar atau video menjadi foto atau video yang diinginkan. Perangkat lunak kemudian akan mengidentifikasi warna hijau layar dan menggantinya dengan gambar atau video yang dipilih. Anda dapat membuat model yang menyerupai layar hijau.

6. Pelajari Pelacakan Objek

Pelacakan objek adalah aplikasi visi komputer tingkat lanjut. Meskipun kami sebagian besar membahas proyek pemrosesan gambar dalam daftar kami, proyek ini berfokus pada analisis video. Model pelacakan objek akan mengidentifikasi dan melacak objek tertentu dalam video. Model melakukan dua tugas tertentu dalam melacak objek. Itu harus memprediksi keadaan objek berikutnya sesuai dengan keadaan saat ini. Kemudian model harus mengoreksi keadaan sesuai dengan kondisi objek yang sebenarnya.

Anda dapat menggunakan kumpulan data TLP untuk mengerjakan proyek ini. Ini memiliki 50 video High-Def dari skenario dunia nyata. Ini memiliki lebih dari 400 menit berbagai klip. Pembuat kumpulan data TLP juga memiliki kumpulan data yang lebih kecil yang disebut TinyTLP. Ini memiliki 20 detik pertama dari setiap klip yang ada di dataset TLP. Anda dapat mempelajari lebih lanjut tentang kumpulan data TLP di sini .

7. Hitung Kendaraan di Gambar dan Video

Sistem penghitungan kendaraan bisa sangat berguna untuk mengatur lalu lintas. Ini dapat membantu untuk mobil tanpa pengemudi juga. Dalam proyek ini, Anda akan membuat model penghitungan kendaraan yang dapat menghitung jumlah mobil dan sepeda yang ada dalam sebuah gambar. Itu harus dapat menghitungnya di bawah skenario yang menantang (gambar dengan bayangan atau oklusi tinggi). Untuk mengerjakan proyek ini, Anda dapat menggunakan Database Gambar Kendaraan, kumpulan lebih dari 3425 gambar kendaraan.

Anda dapat melatih model Anda untuk mengenali mobil dengan menggunakan kumpulan data tersebut. Anda harus terbiasa dengan pengenalan objek sebelum mulai mengerjakan proyek ini. Database memiliki 3900 gambar urutan jalan tanpa kendaraan juga. Ada beberapa kelas yang tersedia di Basis Data Gambar Kendaraan, sehingga Anda dapat melatih model Anda secara ketat.

8. Buat Pemindai Kode QR

Anda pasti memperhatikan betapa populernya kode QR dalam beberapa tahun terakhir. UPI, Paytm, PhonePe, dan aplikasi pembayaran digital lainnya telah membuat kode QR sangat populer karena implementasinya yang sederhana. Pemindai kode QR menggunakan visi komputer untuk analisis gambar. Jadi, dalam proyek ini, Anda harus membangun pemindai kode QR.

Anda harus menggunakan OpenCV untuk membuat pemindai. Ini berarti Anda juga harus terbiasa dengan pemrograman dengan Python sebelum Anda mulai mengerjakan proyek ini. Selain OpenCV, Anda akan menggunakan pyzbar , dalam proyek ini, pustaka Python yang didedikasikan untuk memindai kode QR dan kode batang.

Mengerjakan proyek ini akan membuat Anda terbiasa dengan aplikasi visi komputer di dunia nyata. Juga, Anda akan memiliki pemindai kode QR operasional yang dapat Anda integrasikan ke dalam proyek lain.

Cara Membuat Proyek Lebih Menantang

Untuk membuat proyek ini lebih rumit, Anda dapat menambahkan fungsionalitas pemindaian kode batang di model Anda. Ada perbedaan substansial antara kode batang dan kode QR. Anda harus menggunakan pyzbar untuk membuat pemindai kode batang. Anda dapat mengambil proyek ini selangkah lebih maju dengan menggabungkan pemindai kode QR dan pemindai kode batang menjadi satu solusi.

Baca: Ide Proyek Pembelajaran Mesin

Pelajari Lebih Lanjut Tentang AI dan Pembelajaran Mesin

Kami harap Anda menikmati membaca artikel ini tentang ide proyek visi komputer. Jika Anda memiliki pertanyaan atau saran tentang topik ini, beri tahu kami. Kami akan senang mendengar dari Anda.

Dengan mengerjakan beberapa proyek visi komputer, Anda dapat mengembangkan keterampilan yang diperlukan untuk menjadi ahli di bidang ini. Proyek membantu Anda menemukan kekurangan Anda juga. Jika Anda ingin mempelajari lebih lanjut tentang visi komputer, Anda dapat mengunjungi blog kami.

Di sisi lain, jika Anda menginginkan pengalaman belajar yang dipersonalisasi, sebaiknya ikuti kursus machine learning . Kursus pembelajaran mesin akan memungkinkan Anda untuk belajar dari pakar industri melalui kuis interaktif, video, dan proyek.

Lihat Program Sertifikasi Lanjutan dalam Pembelajaran Mesin & Cloud dengan IIT Madras, sekolah teknik terbaik di negara ini untuk membuat program yang mengajarkan Anda tidak hanya pembelajaran mesin tetapi juga penerapannya secara efektif menggunakan infrastruktur cloud. Tujuan kami dengan program ini adalah untuk membuka pintu institut paling selektif di negara ini dan memberi pelajar akses ke fakultas & sumber daya yang luar biasa untuk menguasai keterampilan yang tinggi & berkembang

Proyek pemrosesan gambar mana yang paling Anda sukai? Apakah Anda berencana mengerjakan sebuah proyek? Beri tahu kami di komentar.