초보자를 위한 8가지 재미있는 컴퓨터 비전 프로젝트 아이디어 [2022]

AI와 머신 러닝에는 여러 가지가 있으며 컴퓨터 비전은 가장 눈에 띄는 분야입니다. 컴퓨터 비전을 배우는 가장 좋은 방법 중 하나는 컴퓨터 비전 프로젝트를 완료하는 것입니다. 그렇기 때문에 이 기사에서 최고의 컴퓨터 비전 프로젝트 아이디어를 공유했습니다. 다양한 기술 수준을 위한 것이므로 전문 지식에 따라 프로젝트(또는 여러 프로젝트)를 선택할 수 있습니다. 시작하자.

최고의 컴퓨터 비전 프로젝트 아이디어

1. 가족 사진에서 얼굴 인식 수행

얼굴 감지는 가장 인기 있는 컴퓨터 비전 프로젝트 아이디어 중 하나입니다. 보안, 소셜 미디어, 의료 등 많은 영역에서 응용 프로그램이 있습니다. 초보자이든 고급 개발자이든 상관없이 쉽게 작업할 수 있는 얼굴 감지 프로젝트를 찾을 수 있습니다. 얼굴 감지는 컴퓨터 비전의 상당한 부분이며 전문가가 되려면 여러 얼굴 감지 프로젝트를 수행해야 합니다.

초보자 라면 Python 의 얼굴 인식 라이브러리부터 시작해야 합니다 . 특정 얼굴 인식 구현을 위한 간단한 명령으로 라이브러리를 사용하기 쉽습니다. 그러나 이 라이브러리를 사용하려면 Python 프로그래밍 경험이 있어야 합니다. 이 라이브러리에는 얼굴을 빠르게 식별할 수 있는 간단한 face_recognition 명령이 있습니다.

반면에 고급 프로그래머라면 OpenCV를 사용하여 이미지에서 얼굴 식별을 수행할 수 있습니다. 얼굴 인식 라이브러리를 다른 Python 라이브러리와 결합하여 더 복잡한 솔루션을 만들 수 있습니다.

프로젝트를 더 도전적으로 만드는 방법

비디오에서 얼굴을 식별하는 모델을 개발할 수 있습니다. 반면에 그룹 사진에서 사람을 인식하도록 모델을 가르칠 수 있습니다. 이것은 모델이 사진에 있는 사람을 인식해야 함을 의미합니다. 이를 위해서는 모델이 인식할 인물 이미지의 사용자 정의 데이터 세트로 모델을 훈련시켜야 합니다.

2. 피플 카운팅 솔루션 구축

피플 카운팅은 컴퓨터 비전 기술의 두드러진 응용 프로그램입니다. 최근 팬데믹으로 피플 카운팅 솔루션의 가치가 크게 높아졌습니다. OpenCV 및 Python을 사용하여 사진에 있는 총 사람 수를 계산하는 모델을 구축할 수 있습니다.

피플 카운팅 솔루션은 생존을 위해 사회적 거리두기가 필수적인 현 세상에서 중요한 역할을 할 수 있습니다. 초보자는 먼저 사진에 있는 사람의 수를 셀 수 있는 간단한 사람 측정 모델부터 시작해야 합니다.

프로젝트를 더 도전적으로 만드는 방법

이 프로젝트를 더 복잡하거나 고급스럽게 만들고 싶다면 더 많은 기능을 추가할 수 있습니다. 예를 들어 사회적 거리두기 규칙을 시행하기 위해 공공 장소에 있는 사람의 수를 계산하는 솔루션을 만듭니다. 적절한 사회적 거리두기가 지켜지지 않을 정도의 일정한 수의 사람들이 있을 것입니다.

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3. 열린 이미지 데이터 세트로 객체 인식 연습

초보자이고 이전에 이미지 처리 프로젝트 작업을 한 적이 없다면 Google의 Open Images Dataset에 익숙해져야 합니다. 풍부한 주석이 포함된 약 9백만 개의 서로 다른 이미지 모음입니다. 사진의 유형은 다양하며 여러 개체의 복잡한 장면이 있는 경우가 많습니다. 여기에는 개체 경계 상자, 시각적 관계, 레이블 주석 및 컴퓨터 비전 애호가에게 완벽한 요소가 많이 있습니다.

Open Images Dataset을 사용하여 모델을 훈련할 수 있습니다.

학습: Tensorflow 2.0 이미지 분류

4. CIFAR-10에서 이미지 분류 수행

이미지 분류는 컴퓨터 비전의 탁월한 딥 러닝 응용 프로그램입니다. 이 프로젝트에서 작업하려면 Python, Keras 및 TensorFlow에 익숙해야 합니다. CIFAR-10 데이터 세트를 사용하여 이미지 분류를 수행할 수 있습니다. 10개의 대상 클래스가 있는 60,000개 이상의 사진이 있습니다.

모든 대상 클래스에는 6,000개의 이미지가 있습니다. 이 데이터 세트에 있는 사진은 상대적으로 저해상도이므로 기술적인 문제 없이 여러 알고리즘을 테스트할 수 있습니다. 이미지 분류는 속하는 클래스에 따라 그림의 픽셀을 분리하는 데 중점을 둡니다.

이 프로젝트를 완료하려면 Keras를 통해 컨볼루션 신경망을 구축해야 합니다.

이미 Keras가 있는 경우 CIFAR-10 데이터 세트를 별도로 다운로드할 필요가 없습니다. 그것은 datasets 모듈에 있기 때문입니다.

이 프로젝트에서 작업함으로써 이미지 분류에 대해 많은 것을 배우게 될 것입니다. 또한 업계에서 가장 유명한 두 가지 AI 도구인 TensorFlow 및 Keras를 사용할 수 있습니다. 이 프로젝트에서 작업하면 해당 기능을 탐색하는 데 도움이 됩니다.

프로젝트를 더 도전적으로 만드는 방법

이 프로젝트를 더 어렵게 만들기 위해 솔루션에 GUI를 추가할 수 있습니다. GUI(그래픽 사용자 인터페이스)를 통해 사용자는 분석을 위해 모델의 테스트 데이터 세트에 이미지를 입력할 수 있습니다. GUI를 빌드하려면 Python의 Tkinter 라이브러리에 익숙해야 합니다. 이렇게 하면 원하는 데이터 세트에서 이미지 분류를 수행할 수 있는 작동하는 소프트웨어 솔루션을 갖게 됩니다.

5. 이미지의 색상 감지

이미지에서 색상을 감지하는 것은 컴퓨터 비전의 중요한 부분입니다. 하는 것이 쉬워 보일 수 있지만 확실히 그렇지 않습니다. 색상 감지 모델에는 많은 응용 프로그램이 있습니다. 예를 들어 사진 편집 소프트웨어에서 사용할 수 있습니다. 색상 감지는 미디어 및 엔터테인먼트 산업에서 널리 보급된 그린 스크리닝의 큰 부분입니다.

모델의 목적은 이미지에 있는 모든 색상을 감지하는 것입니다. Google-512 데이터세트를 사용하여 모델을 학습할 수 있습니다. 인터넷상의 이미지를 원색에 따라 구분한 모음으로 검정, 빨강, 흰색, 노랑, 주황, 파랑, 회색, 자주색, 분홍색, 갈색이 있습니다. 여기에서 Google-512 데이터세트를 얻을 수 있습니다.

확인: 인공 지능 프로젝트 아이디어

프로젝트를 더 도전적으로 만드는 방법

앞에서 언급했듯이 그린 스크리닝은 아마도 색상 감지 기술의 가장 인기 있는 응용 프로그램일 것입니다. 녹색 화면은 이름에서 알 수 있듯이 녹색 화면입니다. 사용자가 이미지 또는 비디오의 배경을 원하는 사진 또는 비디오로 변경할 수 있습니다. 그러면 소프트웨어가 화면의 녹색을 식별하고 선택한 이미지나 비디오로 교체합니다. 그린 스크린과 유사한 모델을 구축할 수 있습니다.

6. 물체 추적 배우기

개체 추적은 컴퓨터 비전의 고급 수준 응용 프로그램입니다. 목록에서 이미지 처리 프로젝트에 대해 주로 논의했지만 이 프로젝트는 비디오 분석에 중점을 둡니다. 개체 추적 모델은 비디오의 특정 개체를 식별하고 추적합니다. 모델은 개체 추적에서 두 가지 특정 작업을 수행합니다. 현재 상태에 따라 객체의 다음 상태를 예측해야 합니다. 그런 다음 모델은 객체의 실제 조건에 따라 상태를 수정해야 합니다.

TLP 데이터 세트를 사용하여 이 프로젝트에서 작업할 수 있습니다. 실제 시나리오에 대한 50개의 고화질 비디오가 있습니다. 400분 이상의 다양한 클립이 있습니다. TLP 데이터 세트의 작성자는 TinyTLP라는 더 작은 데이터 세트도 가지고 있습니다. TLP 데이터 세트에 있는 모든 클립의 처음 20초가 있습니다. 여기에서 TLP 데이터 세트에 대해 자세히 알아볼 수 있습니다 .

7. 이미지 및 비디오에서 차량 수 세기

차량 카운팅 시스템은 트래픽 관리에 매우 유용할 수 있습니다. 무인 자동차에도 도움이 될 수 있습니다. 이 프로젝트에서는 이미지에 있는 자동차와 자전거의 수를 계산할 수 있는 차량 계산 모델을 빌드합니다. 어려운 시나리오(높은 그림자 또는 폐색이 있는 이미지)에서 셀 수 있어야 합니다. 이 프로젝트에서 작업하기 위해 3425개 이상의 차량 이미지 모음인 차량 이미지 데이터베이스를 사용할 수 있습니다.

해당 데이터 세트를 사용하여 자동차를 인식하도록 모델을 훈련할 수 있습니다. 이 프로젝트 작업을 시작하기 전에 객체 인식에 익숙해야 합니다. 데이터베이스에는 차량이 없는 도로 시퀀스의 3900개 이미지도 있습니다. 차량 이미지 데이터베이스에는 여러 클래스가 있으므로 모델을 엄격하게 훈련할 수 있습니다.

8. QR 코드 스캐너 구축

최근 몇 년 동안 QR 코드가 얼마나 인기를 얻었는지 눈치채셨을 것입니다. UPI, Paytm, PhonePe 및 기타 디지털 결제 앱은 간단한 구현으로 인해 QR 코드를 널리 보급했습니다. QR 코드 스캐너는 이미지 분석을 위해 컴퓨터 비전을 활용합니다. 따라서 이 프로젝트에서는 QR 코드 스캐너를 빌드해야 합니다.

스캐너를 빌드하려면 OpenCV를 사용해야 합니다. 즉, 이 프로젝트 작업을 시작하기 전에 Python 프로그래밍에도 익숙해야 합니다. OpenCV 외에도 이 프로젝트에서는 QR 코드 및 바코드 스캔 전용 Python 라이브러리인 pyzbar 를 사용합니다.

이 프로젝트에서 작업하면 컴퓨터 비전의 실제 응용 프로그램에 익숙해질 것입니다. 또한 다른 프로젝트에 통합할 수 있는 작동 가능한 QR 코드 스캐너가 있습니다.

프로젝트를 더 도전적으로 만드는 방법

이 프로젝트를 더 복잡하게 만들기 위해 모델에 바코드 스캔 기능을 추가할 수 있습니다. 바코드와 QR 코드 사이에는 상당한 차이가 있습니다. 바코드 스캐너를 만들려면 pyzbar를 사용해야 합니다. QR 코드 스캐너와 바코드 스캐너를 하나의 솔루션으로 결합하여 이 프로젝트를 한 단계 더 발전시킬 수 있습니다.

읽기: 기계 학습 프로젝트 아이디어

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컴퓨터 비전 프로젝트 아이디어에 대한 이 기사를 재미있게 읽으셨기를 바랍니다. 이 주제에 대해 질문이나 제안 사항이 있으면 알려주십시오. 여러분의 의견을 듣고 싶습니다.

여러 컴퓨터 비전 프로젝트에 참여함으로써 이 분야의 전문가가 되기 위해 필요한 기술을 개발할 수 있습니다. 프로젝트는 단점을 찾는 데에도 도움이 됩니다. 컴퓨터 비전에 대해 자세히 알아보려면 블로그를 방문하십시오.

반면에 개인화된 학습 경험을 원한다면 머신 러닝 과정 을 수강하는 것이 좋습니다 . 기계 학습 과정을 통해 대화형 퀴즈, 비디오 및 프로젝트를 통해 업계 전문가로부터 배울 수 있습니다.

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