8 забавных идей проекта компьютерного зрения для начинающих [2022]

У искусственного интеллекта и машинного обучения есть несколько ответвлений, и компьютерное зрение является одним из самых заметных. Один из лучших способов научиться компьютерному зрению — выполнять проекты по компьютерному зрению. Вот почему в этой статье мы поделились нашими основными идеями проектов компьютерного зрения. Они предназначены для разных уровней квалификации, поэтому вы можете выбрать проект (или несколько проектов) в соответствии со своим опытом. Давайте начнем.

Наши лучшие идеи для проектов компьютерного зрения

1. Выполните распознавание лиц на ваших семейных фотографиях

Распознавание лиц — одна из самых популярных идей проектов компьютерного зрения. Он имеет приложения во многих областях, таких как безопасность, социальные сети, здравоохранение и т. д. Независимо от того, являетесь ли вы новичком или продвинутым разработчиком, вы можете легко найти проект по обнаружению лиц, над которым можно работать. Распознавание лиц — значительная часть компьютерного зрения, и если вы хотите стать экспертом, вам следует поработать над несколькими проектами по распознаванию лиц.

Если вы новичок, вам следует начать с библиотеки распознавания лиц в Python . Это простая в использовании библиотека с простыми командами для конкретных реализаций распознавания лиц. Однако для использования этой библиотеки у вас должен быть опыт программирования на Python. В этой библиотеке есть простая команда face_recognition, которая позволяет быстро идентифицировать лица.

С другой стороны, если вы продвинутый программист, вы можете использовать OpenCV для идентификации лица на изображениях. Вы можете комбинировать библиотеку распознавания лиц с другими библиотеками Python для создания более сложных решений.

Как сделать проект более сложным

Вы можете разработать модель, которая идентифицирует лица в видео. С другой стороны, вы можете научить свою модель распознавать людей на групповых фотографиях. Это означает, что модель должна распознавать человека, присутствующего на снимке. Для этого вам нужно будет обучить модель с помощью пользовательского набора изображений людей, которых вы хотите, чтобы модель распознала.

2. Создайте решение для подсчета посетителей

Подсчет людей является важным применением технологии компьютерного зрения. В связи с недавней пандемией ценность решений для подсчета посетителей существенно возросла. Вы можете использовать OpenCV и Python для построения модели для расчета общего количества людей, присутствующих на изображении.

Решение для подсчета людей может сыграть важную роль в нынешнем мире, где социальное дистанцирование жизненно важно для выживания. Как новичок, вы должны сначала начать с простой модели измерения людей, которая может подсчитывать количество людей, присутствующих на изображении.

Как сделать проект более сложным

Если вы хотите сделать этот проект более сложным или продвинутым, вы можете добавить больше функций. Например, создайте решение, которое подсчитывает количество людей, находящихся в общественном месте, чтобы обеспечить соблюдение правил социального дистанцирования. Было бы определенное количество людей, за пределами которого было бы маловероятно соблюдать надлежащее социальное дистанцирование.

Присоединяйтесь к онлайн- курсу машинного обучения в ведущих университетах мира — магистерским программам, программам последипломного образования для руководителей и продвинутой сертификационной программе в области машинного обучения и искусственного интеллекта, чтобы ускорить свою карьеру.

3. Практика распознавания объектов с помощью набора данных Open Images

Если вы новичок и раньше не работали над проектами по обработке изображений, вам следует ознакомиться с набором данных Google Open Images. Это коллекция из примерно девяти миллионов различных изображений, содержащих подробные аннотации. Фотографии бывают разных типов, и на многих даже есть сложные сцены с несколькими объектами. Он имеет ограничивающие рамки объектов, визуальные отношения, аннотации меток и многое другое, что делает его идеальным для любого энтузиаста компьютерного зрения.

Вы можете обучать свои модели с помощью набора данных Open Images.

Узнайте: классификация изображений Tensorflow 2.0

4. Выполните классификацию изображений на CIFAR-10.

Классификация изображений — важное приложение компьютерного зрения для глубокого обучения. Для работы над этим проектом вы должны быть знакомы с Python, Keras и TensorFlow. Вы можете использовать набор данных CIFAR-10 для выполнения классификации изображений. Он содержит более 60 000 изображений с десятью целевыми классами.

Каждый целевой класс имеет 6000 изображений. Фотографии, представленные в этом наборе данных, имеют относительно низкое разрешение, поэтому вы можете протестировать несколько алгоритмов, не сталкиваясь с техническими проблемами. Классификация изображений фокусируется на разделении пикселей изображения в соответствии с классами, к которым они принадлежат.

Для завершения этого проекта вам нужно будет построить свёрточную нейронную сеть через Keras.

Вам не нужно будет загружать набор данных CIFAR-10 отдельно, если у вас уже есть Keras. Это потому, что он присутствует в модуле наборов данных.

Работая над этим проектом, вы многое узнаете о классификации изображений. Вы также сможете использовать TensorFlow и Keras, два самых известных в отрасли инструмента искусственного интеллекта. Работа над этим проектом поможет вам изучить их особенности и функциональные возможности.

Как сделать проект более сложным

Чтобы сделать этот проект более сложным, вы можете добавить к своему решению графический интерфейс. GUI (графический пользовательский интерфейс) позволит пользователю загружать изображения в тестовый набор данных модели для анализа. Вы должны быть знакомы с библиотекой Python Tkinter для создания графического интерфейса. Таким образом, у вас будет работающее программное решение, которое может выполнять классификацию изображений в нужных наборах данных.

5. Обнаружение цветов в изображениях

Распознавание цветов на изображениях является важной частью компьютерного зрения. Может показаться, что это легко сделать, но это, конечно, не так. Модель определения цвета имеет множество применений. Например, вы можете использовать его в программном обеспечении для редактирования фотографий. Распознавание цвета является важной частью зеленого скрининга, который стал довольно популярным в индустрии СМИ и развлечений.

Целью вашей модели будет обнаружение каждого цвета, присутствующего в изображении. Вы можете использовать набор данных Google-512 для обучения вашей модели. Это коллекция интернет-изображений, разделенных в соответствии с их основными цветами, и имеет черный, красный, белый, желтый, оранжевый, синий, серый, фиолетовый, розовый и коричневый цвета. Вы можете получить набор данных Google-512 здесь.

Оформить заказ: идеи проекта искусственного интеллекта

Как сделать проект более сложным

Как мы упоминали ранее, зеленый экран, вероятно, является самым популярным применением технологии обнаружения цвета. Зеленые экраны, как следует из названия, представляют собой экраны зеленого цвета. Они позволяют пользователям изменять фон изображения или видео на любое желаемое фото или видео. Затем программа определяла зеленый цвет экрана и заменяла его выбранным изображением или видео. Вы можете построить модель, напоминающую зеленый экран.

6. Изучите отслеживание объектов

Отслеживание объектов — это приложение компьютерного зрения продвинутого уровня. Хотя в нашем списке мы в основном обсуждали проекты обработки изображений, этот проект посвящен анализу видео. Модель отслеживания объектов будет идентифицировать и отслеживать конкретный объект в видео. Модель выполняет две конкретные задачи по отслеживанию объектов. Он должен предсказать следующее состояние объекта в соответствии с текущим состоянием. Затем модель должна скорректировать состояние в соответствии с реальным состоянием объекта.

Вы можете использовать набор данных TLP для работы над этим проектом. Он содержит 50 видеороликов в высоком разрешении с реальными сценариями. В нем более 400 минут различных клипов. Создатели набора данных TLP также имеют меньший набор данных под названием TinyTLP. В нем есть первые 20 секунд каждого клипа, присутствующего в наборе данных TLP. Подробнее о наборе данных TLP можно узнать здесь .

7. Подсчитайте транспортные средства на изображениях и видео

Система подсчета транспортных средств может быть очень полезна для управления дорожным движением. Это может быть полезно и для беспилотных автомобилей. В этом проекте вы создадите модель подсчета транспортных средств, которая может подсчитывать количество автомобилей и мотоциклов, представленных на изображении. Он должен уметь подсчитывать их в сложных сценариях (изображения с сильными тенями или окклюзиями). Для работы над этим проектом вы можете использовать базу данных изображений транспортных средств, состоящую из более чем 3425 изображений транспортных средств.

Вы можете обучить свою модель распознавать автомобили, используя этот набор данных. Вы должны быть знакомы с распознаванием объектов, прежде чем приступить к работе над этим проектом. База данных также содержит 3900 изображений дорожных последовательностей без транспортных средств. В базе данных изображений транспортных средств доступно несколько классов, поэтому вы можете тщательно обучать свою модель.

8. Создайте сканер QR-кода

Вы, должно быть, заметили, насколько популярными в последние годы стали QR-коды. UPI, Paytm, PhonePe и другие приложения для цифровых платежей сделали QR-коды широко популярными из-за их простой реализации. Сканеры QR-кода используют компьютерное зрение для анализа изображений. Итак, в этом проекте вам нужно создать сканер QR-кода.

Вам нужно будет использовать OpenCV для создания сканера. Это означает, что вы также должны быть знакомы с программированием на Python, прежде чем приступить к работе над этим проектом. Помимо OpenCV, в этом проекте вы будете использовать pyzbar — библиотеку Python, предназначенную для сканирования QR-кодов и штрих-кодов.

Работая над этим проектом, вы познакомитесь с реальными приложениями компьютерного зрения. Также у вас будет работающий сканер QR-кода, который вы сможете интегрировать в другой проект.

Как сделать проект более сложным

Чтобы усложнить этот проект, вы можете добавить в свою модель функцию сканирования штрих-кодов. Существуют существенные различия между штрих-кодами и QR-кодами. Вам нужно будет использовать pyzbar для создания сканера штрих-кода. Вы можете продвинуть этот проект на шаг вперед, объединив сканер QR-кода и сканер штрих-кода в одно решение.

Читайте: Идеи проекта машинного обучения

Узнайте больше об искусственном интеллекте и машинном обучении

Мы надеемся, что вам понравилось читать эту статью об идеях проектов компьютерного зрения. Если у вас есть какие-либо вопросы или предложения по этой теме, сообщите нам об этом. Мы хотели бы услышать от вас.

Работая над несколькими проектами компьютерного зрения, вы можете развить необходимые навыки, чтобы стать экспертом в этой области. Проекты также помогают вам найти свои недостатки. Если вы хотите узнать больше о компьютерном зрении, вы можете посетить наш блог.

С другой стороны, если вам нужен персонализированный опыт обучения, мы рекомендуем пройти курс машинного обучения . Курс машинного обучения позволит вам учиться у отраслевых экспертов с помощью интерактивных викторин, видеороликов и проектов.

Ознакомьтесь с программой продвинутой сертификации в области машинного обучения и облачных вычислений от IIT Madras, лучшей инженерной школы в стране, чтобы создать программу, которая научит вас не только машинному обучению, но и его эффективному развертыванию с использованием облачной инфраструктуры. Наша цель в этой программе - открыть двери самого избирательного института в стране и предоставить учащимся доступ к замечательным преподавателям и ресурсам, чтобы овладеть навыком, который находится на высоком и растущем уровне.

Какие проекты по обработке изображений вам понравились больше всего? Вы планируете работать над проектом? Дайте нам знать об этом в комментариях.