8 idei distractive de proiecte de viziune pe computer pentru începători [2022]

AI și învățarea automată au mai multe ramuri, iar viziunea computerizată este printre cele mai proeminente. Una dintre cele mai bune modalități de a învăța viziunea computerizată este finalizarea proiectelor de viziune computerizată. De aceea, în acest articol, am împărtășit ideile noastre de top pentru proiecte de viziune computerizată. Sunt pentru diferite niveluri de calificare, așa că puteți alege un proiect (sau mai multe proiecte) în funcție de expertiza dvs. Să începem.

Cele mai bune idei de proiecte de computer Vision

1. Efectuați Detectarea feței pe fotografiile dvs. de familie

Detectarea feței este printre cele mai populare idei de proiecte de viziune computerizată. Are aplicații în multe domenii, securitate, social media, asistență medicală etc. Fie că ești un începător sau un dezvoltator avansat, poți găsi un proiect de detectare a feței la care să lucrezi cu ușurință. Detectarea feței este o secțiune considerabilă a vederii computerizate și, dacă doriți să deveniți un expert, ar trebui să lucrați la mai multe proiecte de detectare a feței.

Dacă sunteți începător, ar trebui să începeți cu biblioteca de recunoaștere a feței din Python . Este o bibliotecă ușor de utilizat, cu comenzi simple pentru implementări specifice de recunoaștere a feței. Cu toate acestea, ar trebui să aveți experiență în programarea în Python pentru a utiliza această bibliotecă. Această bibliotecă are o comandă simplă de recunoaștere a feței, care vă permite să identificați rapid fețele.

Pe de altă parte, dacă sunteți un programator avansat, puteți utiliza OpenCV pentru a efectua identificarea feței în imagini. Puteți combina biblioteca de recunoaștere a feței cu alte biblioteci Python pentru a crea soluții mai complexe.

Cum să faci proiectul mai provocator

Puteți dezvolta un model care identifică fețele în videoclipuri. Pe de altă parte, vă puteți învăța modelul să recunoască oamenii din fotografiile de grup. Aceasta înseamnă că modelul ar trebui să recunoască persoana prezentă în imagine. Pentru asta, ar trebui să antrenați modelul cu un set de date personalizat cu imaginile persoanelor pe care doriți să le recunoască modelul.

2. Construiți o soluție de numărare a oamenilor

Numărarea oamenilor este o aplicație proeminentă a tehnologiei vizualizării computerizate. Odată cu recenta pandemie, valoarea oamenilor care numără soluții a crescut substanțial. Puteți folosi OpenCV și Python pentru a construi un model pentru calcularea numărului total de persoane prezente într-o imagine.

O soluție de numărare a oamenilor poate fi esențială în lumea actuală în care distanțarea socială este vitală pentru supraviețuire. Ca începător, ar trebui să începeți mai întâi cu un model simplu de măsurare a persoanelor care poate număra numărul de persoane prezente într-o imagine.

Cum să faci proiectul mai provocator

Dacă doriți să faceți acest proiect mai complicat sau mai avansat, puteți adăuga mai multe funcționalități. De exemplu, creați o soluție care numără numărul de persoane prezente într-un loc public pentru a aplica regulile de distanțare socială. Ar exista o anumită cantitate de oameni dincolo de care ar fi improbabil să se respecte distanțarea socială corespunzătoare.

Alăturați-vă cursului de ML online de la cele mai bune universități din lume - Master, Programe Executive Postuniversitare și Program de Certificat Avansat în ML și AI pentru a vă accelera cariera.

3. Exersați recunoașterea obiectelor cu setul de date Open Images

Dacă sunteți începător și nu ați lucrat înainte la proiecte de procesare a imaginilor, ar trebui să vă familiarizați cu setul de date Open Images de la Google. Este o colecție de aproximativ nouă milioane de imagini diferite care conțin adnotări bogate. Fotografiile sunt de diferite tipuri și multe chiar au scene complexe cu mai multe obiecte. Are casete de delimitare a obiectelor, relații vizuale, adnotări de etichete și multe lucruri care îl fac perfect pentru orice pasionat de viziune computerizată.

Vă puteți antrena modelele cu setul de date Open Images.

Aflați: Clasificarea imaginilor Tensorflow 2.0

4. Efectuați Clasificarea imaginilor pe CIFAR-10

Clasificarea imaginilor este o aplicație proeminentă de învățare profundă a vederii computerizate. Pentru a lucra la acest proiect, ar trebui să fiți familiarizat cu Python, Keras și TensorFlow. Puteți utiliza setul de date CIFAR-10 pentru a efectua clasificarea imaginilor. Are peste 60.000 de imagini cu zece clase țintă.

Fiecare clasă țintă are 6.000 de imagini. Fotografiile prezente în acest set de date sunt de rezoluție relativ scăzută, așa că puteți testa mai mulți algoritmi fără a vă confrunta cu probleme tehnice. Clasificarea imaginilor se concentrează pe separarea pixelilor unei imagini în funcție de clasele cărora le aparțin.

Ar trebui să construiți o rețea neuronală convoluțională prin Keras pentru a finaliza acest proiect.

Nu va trebui să descărcați separat setul de date CIFAR-10 dacă aveți deja Keras. Asta pentru că este prezent în modulul seturi de date.

Lucrând la acest proiect, veți învăța multe despre clasificarea imaginilor. De asemenea, veți putea folosi TensorFlow și Keras, două dintre cele mai importante instrumente AI din industrie. Lucrul la acest proiect vă va ajuta să explorați caracteristicile și funcționalitățile acestora.

Cum să faci proiectul mai provocator

Pentru a face acest proiect mai provocator, puteți adăuga o interfață grafică la soluția dvs. Interfața grafică cu utilizatorul (GUI) ar permite unui utilizator să introducă imagini în setul de date de testare al modelului pentru analiză. Ar trebui să fiți familiarizați cu biblioteca Python Tkinter pentru a construi interfața grafică. În acest fel, veți avea o soluție software funcțională care poate efectua clasificarea imaginilor pe seturile de date dorite.

5. Detectează culorile în imagini

Detectarea culorilor în imagini este o parte crucială a vederii computerizate. Poate părea ușor de făcut, dar cu siguranță nu este. Există multe aplicații pentru un model de detectare a culorii. De exemplu, îl puteți utiliza în software-ul de editare foto. Detectarea culorilor este o parte importantă a screening-ului verde, care a devenit destul de popular în industria mass-media și a divertismentului.

Obiectivul modelului dumneavoastră ar fi să detecteze fiecare culoare prezentă într-o imagine. Puteți folosi setul de date Google-512 pentru a vă antrena modelul. Este o colecție de imagini de internet separate în funcție de culorile lor primare și are culori negru, roșu, alb, galben, portocaliu, albastru, gri, violet, roz și maro. Puteți obține setul de date Google-512 aici.

Checkout: Idei de proiecte de inteligență artificială

Cum să faci proiectul mai provocator

După cum am menționat mai devreme, screening-ul verde este probabil cea mai populară aplicație a tehnologiei de detectare a culorii. Ecranele verzi sunt, după cum sugerează și numele, ecrane de culoare verde. Acestea permit utilizatorilor să schimbe fundalul unei imagini sau al unui videoclip în orice fotografie sau videoclip dorit. Software-ul va identifica apoi culoarea verde a ecranului și o va înlocui cu imaginea sau videoclipul selectat. Puteți construi un model care să semene cu ecranul verde.

6. Învață Urmărirea obiectelor

Urmărirea obiectelor este o aplicație la nivel avansat de viziune computerizată. Deși am discutat în mare parte despre proiectele de procesare a imaginilor în lista noastră, acest proiect se concentrează pe analiza video. Un model de urmărire a obiectelor ar identifica și urmări un anumit obiect dintr-un videoclip. Modelul îndeplinește două sarcini particulare în urmărirea obiectelor. Trebuie să prezică următoarea stare a obiectului în funcție de starea curentă. Apoi modelul trebuie să corecteze starea în funcție de starea reală a obiectului.

Puteți utiliza setul de date TLP pentru a lucra la acest proiect. Are 50 de videoclipuri de înaltă definiție cu scenarii din lumea reală. Are mai mult de 400 de minute de diferite clipuri. Creatorii setului de date TLP au și un set de date mai mic numit TinyTLP. Are primele 20 de secunde din fiecare clip prezent în setul de date TLP. Puteți afla mai multe despre setul de date TLP aici .

7. Numărați vehiculele în imagini și videoclipuri

Un sistem de numărare a vehiculelor poate fi foarte util pentru gestionarea traficului. Poate fi util și pentru mașinile fără șofer. În acest proiect, ați construi un model de numărare a vehiculelor care poate număra numărul de mașini și biciclete prezente într-o imagine. Ar trebui să le poată număra în scenarii provocatoare (imagini cu umbre mari sau ocluzii). Pentru a lucra la acest proiect, puteți utiliza Baza de date de imagini ale vehiculelor, o colecție de peste 3425 de imagini ale vehiculelor.

Vă puteți antrena modelul să recunoască mașinile utilizând acel set de date. Ar trebui să vă familiarizați cu recunoașterea obiectelor înainte de a începe să lucrați la acest proiect. Baza de date are și 3900 de imagini cu secvențe de drum fără vehicule. Există mai multe clase disponibile în baza de date de imagini pentru vehicule, astfel încât să vă puteți antrena modelul riguros.

8. Construiți un scaner de coduri QR

Trebuie să fi observat cât de populare au devenit codurile QR în ultimii ani. UPI, Paytm, PhonePe și alte aplicații de plată digitală au făcut codurile QR foarte populare datorită implementărilor lor simple. Scanerele de coduri QR utilizează viziunea computerizată pentru analiza imaginilor. Deci, în acest proiect, trebuie să construiți un scanner de coduri QR.

Ar trebui să utilizați OpenCV pentru a construi scanerul. Aceasta înseamnă că ar trebui să fiți familiarizat și cu programarea în Python înainte de a începe să lucrați la acest proiect. În afară de OpenCV, veți folosi pyzbar , în acest proiect, o bibliotecă Python dedicată scanării codurilor QR și codurilor de bare.

Lucrul la acest proiect vă va familiariza cu aplicațiile din lumea reală ale vederii computerizate. De asemenea, ai avea un scanner de coduri QR operațional pe care îl poți integra într-un alt proiect.

Cum să faci proiectul mai provocator

Pentru a face acest proiect mai complicat, puteți adăuga funcționalitatea de scanare a codurilor de bare în modelul dvs. Există diferențe substanțiale între codurile de bare și codurile QR. Ar trebui să utilizați pyzbar pentru a crea un scaner de coduri de bare. Puteți duce acest proiect cu un pas mai departe combinând scanerul de coduri QR și scanerul de coduri de bare într-o singură soluție.

Citiți: Idei de proiecte de învățare automată

Aflați mai multe despre AI și Machine Learning

Sperăm că v-a plăcut să citiți acest articol despre ideile de proiecte de viziune computerizată. Dacă aveți întrebări sau sugestii cu privire la acest subiect, vă rugăm să ne anunțați. Ne-am bucura sa primim vesti de la tine.

Lucrând la mai multe proiecte de viziune computerizată, vă puteți dezvolta abilitățile necesare pentru a deveni un expert în acest domeniu. Proiectele vă ajută și să vă găsiți deficiențele. Dacă doriți să aflați mai multe despre viziunea computerizată, puteți accesa blogul nostru.

Pe de altă parte, dacă doriți o experiență de învățare personalizată, vă recomandăm să urmați un curs de învățare automată . Cursul de învățare automată vă va permite să învățați de la experții din industrie prin chestionare interactive, videoclipuri și proiecte.

Consultați Programul de certificare avansată în Machine Learning și Cloud cu IIT Madras, cea mai bună școală de inginerie din țară pentru a crea un program care vă învață nu numai învățarea automată, ci și implementarea eficientă a acestuia folosind infrastructura cloud. Scopul nostru cu acest program este de a deschide ușile celui mai selectiv institut din țară și de a oferi cursanților acces la facultăți și resurse uimitoare pentru a stăpâni o abilitate care este în creștere și în creștere.

Ce proiecte de procesare a imaginilor v-au plăcut cel mai mult? Ai de gând să lucrezi la un proiect? Spune-ne în comentarii.