8 ideias divertidas de projetos de visão computacional para iniciantes [2022]

A IA e o aprendizado de máquina têm vários ramos, e a visão computacional está entre os mais proeminentes. Uma das melhores maneiras de aprender visão computacional é concluindo projetos de visão computacional. É por isso que, neste artigo, compartilhamos nossas principais ideias de projetos de visão computacional. Eles são para vários níveis de habilidade, então você pode escolher um projeto (ou vários projetos) de acordo com sua experiência. Vamos começar.

Nossas principais ideias de projetos de visão computacional

1. Execute a detecção de rosto em suas fotos de família

A detecção de rosto está entre as ideias de projetos de visão computacional mais populares. Tem aplicações em várias áreas, segurança, redes sociais, saúde, etc. Seja você um desenvolvedor iniciante ou avançado, você pode encontrar um projeto de detecção de rosto para trabalhar com facilidade. A detecção de rosto é uma seção considerável da visão computacional e, se você deseja se tornar um especialista, deve trabalhar em vários projetos de detecção de rosto.

Se você é iniciante, deve começar com a biblioteca Face Recognition em Python . É uma biblioteca fácil de usar com comandos diretos para implementações específicas de reconhecimento de rosto. No entanto, você deve ter experiência em programação em Python para usar esta biblioteca. Essa biblioteca possui um comando simples de reconhecimento de rosto, que permite identificar rostos rapidamente.

Por outro lado, se você é um programador avançado, pode usar o OpenCV para realizar a identificação de rosto em imagens. Você pode combinar a biblioteca Face Recognition com outras bibliotecas Python para criar soluções mais complexas.

Como tornar o projeto mais desafiador

Você pode desenvolver um modelo que identifique rostos em vídeos. Por outro lado, você pode ensinar seu modelo a reconhecer pessoas em fotos de grupo. Isso significa que o modelo deve reconhecer a pessoa presente na foto. Para isso, você teria que treinar o modelo com um conjunto de dados personalizado das imagens das pessoas que você deseja que o modelo reconheça.

2. Crie uma solução de contagem de pessoas

A contagem de pessoas é uma aplicação proeminente da tecnologia de visão computacional. Com a recente pandemia, o valor das soluções de contagem de pessoas aumentou substancialmente. Você pode usar OpenCV e Python para construir um modelo para calcular o número total de pessoas presentes em uma imagem.

Uma solução de contagem de pessoas pode ser fundamental no mundo atual, onde o distanciamento social é vital para a sobrevivência. Como iniciante, você deve primeiro começar com um modelo simples de medição de pessoas que possa contar o número de pessoas presentes em uma imagem.

Como tornar o projeto mais desafiador

Se você quiser tornar este projeto mais complicado ou avançado, você pode adicionar mais funcionalidades. Por exemplo, crie uma solução que conte o número de pessoas presentes em um local público para impor regras de distanciamento social. Haveria uma certa quantidade de pessoas além da qual seria improvável que o distanciamento social adequado fosse seguido.

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3. Pratique o reconhecimento de objetos com o conjunto de dados de imagens abertas

Se você é iniciante e não trabalhou em projetos de processamento de imagens antes, deve se familiarizar com o conjunto de dados de imagens abertas do Google. É uma coleção de cerca de nove milhões de imagens diferentes contendo anotações ricas. As fotos são de vários tipos, e muitas até possuem cenas complexas de múltiplos objetos. Possui caixas delimitadoras de objetos, relações visuais, anotações de rótulos e muitas coisas que o tornam perfeito para qualquer entusiasta de visão computacional.

Você pode treinar seus modelos com o conjunto de dados de imagens abertas.

Aprenda: Classificação de imagens do Tensorflow 2.0

4. Realize a Classificação de Imagens no CIFAR-10

A classificação de imagens é uma aplicação proeminente de aprendizado profundo da visão computacional. Para trabalhar neste projeto, você deve estar familiarizado com Python, Keras e TensorFlow. Você pode usar o conjunto de dados CIFAR-10 para realizar a classificação de imagens. Tem mais de 60.000 fotos com dez classes-alvo.

Cada classe de destino tem 6.000 imagens. As fotos presentes neste conjunto de dados são de resolução relativamente baixa, para que você possa testar vários algoritmos sem enfrentar problemas técnicos. A classificação de imagens se concentra em separar os pixels de uma imagem de acordo com as classes a que pertencem.

Você teria que construir uma rede neural convolucional por meio de Keras para concluir este projeto.

Você não precisará baixar o conjunto de dados CIFAR-10 separadamente se já tiver o Keras. Isso porque ele está presente no módulo de conjuntos de dados.

Ao trabalhar neste projeto, você aprenderá muito sobre classificação de imagens. Você também pode usar o TensorFlow e o Keras, duas das ferramentas de IA mais importantes do setor. Trabalhar neste projeto ajudará você a explorar seus recursos e funcionalidades.

Como tornar o projeto mais desafiador

Para tornar este projeto mais desafiador, você pode adicionar uma GUI à sua solução. A GUI (interface gráfica do usuário) permitiria que um usuário alimentasse imagens no conjunto de dados de teste do modelo para análise. Você deve estar familiarizado com a biblioteca Tkinter do Python para construir a GUI. Dessa forma, você teria uma solução de software funcional que pode realizar a classificação de imagens nos conjuntos de dados desejados.

5. Detectar cores nas imagens

A detecção de cores em imagens é uma parte crucial da visão computacional. Pode parecer fácil de fazer, mas certamente não é. Existem muitas aplicações para um modelo de detecção de cores. Por exemplo, você pode usá-lo em um software de edição de fotos. A detecção de cores é uma grande parte da triagem verde, que se tornou bastante popular na indústria de mídia e entretenimento.

O objetivo do seu modelo seria detectar todas as cores presentes em uma imagem. Você pode usar o conjunto de dados Google-512 para treinar seu modelo. É uma coleção de imagens da internet separadas de acordo com suas cores primárias, e tem as cores preto, vermelho, branco, amarelo, laranja, azul, cinza, roxo, rosa e marrom. Você pode obter o conjunto de dados Google-512 aqui.

Confira: Ideias de projetos de inteligência artificial

Como tornar o projeto mais desafiador

Como mencionamos anteriormente, a triagem verde é provavelmente a aplicação mais popular da tecnologia de detecção de cores. As telas verdes são, como o nome sugere, são telas de cor verde. Eles permitem que os usuários alterem o plano de fundo de uma imagem ou vídeo para qualquer foto ou vídeo desejado. O software então identificaria a cor verde da tela e a substituiria pela imagem ou vídeo selecionado. Você pode construir um modelo que se assemelhe à tela verde.

6. Aprenda Rastreamento de Objetos

O rastreamento de objetos é uma aplicação de nível avançado de visão computacional. Embora tenhamos discutido principalmente projetos de processamento de imagem em nossa lista, este projeto se concentra na análise de vídeo. Um modelo de rastreamento de objetos identificaria e rastrearia um objeto específico em um vídeo. O modelo executa duas tarefas específicas no rastreamento de objetos. Ele tem que prever o próximo estado do objeto de acordo com o estado atual. Em seguida, o modelo deve corrigir o estado de acordo com a condição real do objeto.

Você pode usar o conjunto de dados TLP para trabalhar neste projeto. Possui 50 vídeos em alta definição de cenários do mundo real. Tem mais de 400 minutos de vários clipes. Os criadores do conjunto de dados TLP também têm um conjunto de dados menor chamado TinyTLP. Ele tem os primeiros 20 segundos de cada clipe presente no conjunto de dados TLP. Você pode saber mais sobre o conjunto de dados TLP aqui .

7. Contagem de Veículos em Imagens e Vídeos

Um sistema de contagem de veículos pode ser muito útil para gerenciar o tráfego. Pode ser útil para carros sem motorista também. Neste projeto, você construiria um modelo de contagem de veículos que pudesse contar o número de carros e bicicletas presentes em uma imagem. Deve ser capaz de contá-los em cenários desafiadores (imagens com altas sombras ou oclusões). Para trabalhar neste projeto, você pode usar o Banco de Imagens de Veículos, uma coleção de mais de 3425 imagens de veículos.

Você pode treinar seu modelo para reconhecer carros usando esse conjunto de dados. Você deve estar familiarizado com o reconhecimento de objetos antes de começar a trabalhar neste projeto. O banco de dados também possui 3.900 imagens de sequências de estradas sem veículos. Existem várias classes disponíveis no banco de dados de imagens do veículo, para que você possa treinar seu modelo com rigor.

8. Crie um scanner de código QR

Você deve ter notado como os códigos QR se tornaram populares nos últimos anos. UPI, Paytm, PhonePe e outros aplicativos de pagamento digital tornaram os códigos QR amplamente populares por causa de suas implementações simples. Os scanners de código QR utilizam visão computacional para análise de imagens. Então, neste projeto, você precisa construir um scanner de código QR.

Você teria que usar o OpenCV para construir o scanner. Isso significa que você também deve estar familiarizado com programação em Python antes de começar a trabalhar neste projeto. Além do OpenCV, você usará pyzbar , neste projeto, uma biblioteca Python dedicada à digitalização de códigos QR e códigos de barras.

Trabalhar neste projeto fará com que você se familiarize com as aplicações reais da visão computacional. Além disso, você teria um scanner de código QR operacional que pode ser integrado a outro projeto.

Como tornar o projeto mais desafiador

Para tornar este projeto mais complicado, você pode adicionar a funcionalidade de escanear códigos de barras em seu modelo. Existem diferenças substanciais entre códigos de barras e códigos QR. Você precisaria usar pyzbar para criar um scanner de código de barras. Você pode levar este projeto um passo adiante combinando o scanner de código QR e o scanner de código de barras em uma solução.

Leia: Ideias de projetos de aprendizado de máquina

Saiba mais sobre IA e aprendizado de máquina

Esperamos que você tenha gostado de ler este artigo sobre ideias de projetos de visão computacional. Se você tiver alguma dúvida ou sugestão sobre este tema, por favor nos avise. Adoraríamos ouvir de você.

Ao trabalhar em vários projetos de visão computacional, você pode desenvolver as habilidades necessárias para se tornar um especialista nesse campo. Os projetos também ajudam você a encontrar suas deficiências. Se você quiser saber mais sobre visão computacional, acesse nosso blog.

Por outro lado, se você deseja uma experiência de aprendizado personalizada, recomendamos fazer um curso de aprendizado de máquina . O curso de aprendizado de máquina permitirá que você aprenda com especialistas do setor por meio de questionários, vídeos e projetos interativos.

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Quais projetos de processamento de imagem você mais gostou? Você está pensando em trabalhar em um projeto? Deixe-nos saber nos comentários.