适合初学者的 8 个有趣的计算机视觉项目创意 [2022]

人工智能和机器学习有多个分支，其中计算机视觉是最突出的。 学习计算机视觉的最佳方法之一是完成计算机视觉项目。 这就是为什么在本文中，我们分享了我们的顶级计算机视觉项目理念。 它们适用于各种技能水平，因此您可以根据自己的专业知识选择一个项目（或多个项目）。 让我们开始吧。

我们的顶级计算机视觉项目创意

1. 对您的家庭照片执行人脸检测

人脸检测是最流行的计算机视觉项目理念之一。 它在安全、社交媒体、医疗保健等许多领域都有应用。无论您是初学者还是高级开发人员，您都可以轻松找到一个人脸检测项目。 人脸检测是计算机视觉的一个重要部分，如果你想成为专家，你应该从事几个人脸检测项目。

如果您是初学者，您应该从Python 中的人脸识别库开始。 这是一个易于使用的库，带有用于特定人脸识别实现的简单命令。 但是，您应该有使用 Python 编程的经验才能使用此库。 这个库有一个简单的 face_recognition 命令，可以让你快速识别人脸。

另一方面，如果您是高级程序员，则可以使用 OpenCV 在图像中执行人脸识别。 您可以将 Face Recognition 库与其他 Python 库结合使用，以制作更复杂的解决方案。

如何让项目更具挑战性

您可以开发一个模型来识别视频中的人脸。 另一方面，您可以教您的模型识别合影中的人物。 这意味着模型应该识别图片中的人。 为此，您必须使用您希望模型识别的人物图像的自定义数据集来训练模型。

2. 构建人数统计解决方案

人数统计是计算机视觉技术的一个突出应用。 随着最近的大流行，人数统计解决方案的价值大大增加。 您可以使用 OpenCV 和 Python 构建模型来计算图片中出现的总人数。

在当今社会距离对生存至关重要的世界中，人数统计解决方案可能会有所帮助。 作为初学者，您应该首先从一个简单的人员测量模型开始，该模型可以计算图片中出现的人数。

如何让项目更具挑战性

如果您想让这个项目更复杂或更高级，您可以添加更多功能。 例如，创建一个解决方案，计算出现在公共场所的人数，以执行社交距离规则。 会有一定数量的人，超过这个数量就不可能遵循适当的社会距离。

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3. 使用开放图像数据集练习对象识别

如果您是初学者并且之前没有从事过图像处理项目，那么您应该熟悉 Google 的 Open Images Dataset。 它包含大约 900 万张包含丰富注释的不同图像。 照片种类繁多，很多甚至有多个物体的复杂场景。 它具有对象边界框、视觉关系、标签注释以及许多使其非常适合任何计算机视觉爱好者的东西。

您可以使用 Open Images Dataset 训练您的模型。

学习： Tensorflow 2.0 图像分类

4. 在 CIFAR-10 上执行图像分类

图像分类是计算机视觉的一个突出的深度学习应用。 要从事这个项目，您应该熟悉 Python、Keras 和 TensorFlow。 您可以使用 CIFAR-10 数据集执行图像分类。 它有 60,000 多张图片，有 10 个目标类别。

每个目标类有 6,000 张图像。 此数据集中的照片分辨率相对较低，因此您可以测试多种算法而不会遇到技术问题。 图像分类侧重于根据它们所属的类别来分离图片的像素。

你必须通过 Keras 构建一个卷积神经网络才能完成这个项目。

如果您已经拥有 Keras，则无需单独下载 CIFAR-10 数据集。 那是因为它存在于数据集模块中。

通过从事这个项目，您将学到很多关于图像分类的知识。 您还可以使用 TensorFlow 和 Keras，这是业界最杰出的两种 AI 工具。 在这个项目上工作将帮助您探索它们的特性和功能。

如何让项目更具挑战性

为了使这个项目更具挑战性，您可以将 GUI 添加到您的解决方案中。 GUI（图形用户界面）将允许用户将图像输入模型的测试数据集中进行分析。 您应该熟悉 Python 的 Tkinter 库来构建 GUI。 这样，您将拥有一个可以对所需数据集执行图像分类的工作软件解决方案。

5. 检测图像中的颜色

检测图像中的颜色是计算机视觉的关键部分。 这似乎很容易做到，但肯定不是。 颜色检测模型有很多应用。 例如，您可以在照片编辑软件中使用它。 颜色检测是绿色筛选的重要组成部分，在媒体和娱乐行业中已经非常流行。

您的模型的目标是检测图像中存在的每种颜色。 您可以使用 Google-512 数据集来训练您的模型。 它是根据原色分离的互联网图像集合，有黑色、红色、白色、黄色、橙色、蓝色、灰色、紫色、粉红色和棕色。 您可以在此处获取 Google-512 数据集。

结帐：人工智能项目创意

如何让项目更具挑战性

正如我们前面提到的，绿色筛选可能是颜色检测技术最流行的应用。 顾名思义，绿色屏幕是绿色屏幕。 它们允许用户将图像或视频的背景更改为任何所需的照片或视频。 然后，该软件将识别屏幕的绿色并将其替换为选定的图像或视频。 您可以构建一个类似于绿屏的模型。

6.学习对象跟踪

对象跟踪是计算机视觉的高级应用。 虽然我们在列表中主要讨论了图像处理项目，但该项目侧重于视频分析。 对象跟踪模型将识别和跟踪视频中的特定对象。 该模型在跟踪对象时执行两项特定任务。 它必须根据当前状态预测对象的下一个状态。 然后模型必须根据对象的真实情况来修正状态。

您可以使用 TLP 数据集来处理此项目。 它有 50 个真实场景的高清视频。 它有超过400分钟的各种剪辑。 TLP 数据集的创建者还有一个较小的数据集，称为 TinyTLP。 它包含 TLP 数据集中存在的每个剪辑的前 20 秒。 您可以在此处了解有关 TLP 数据集的更多信息。

7. 计算图像和视频中的车辆

车辆计数系统对于管理交通非常有用。 它对无人驾驶汽车也有帮助。 在此项目中，您将构建一个车辆计数模型，该模型可以计算图像中存在的汽车和自行车的数量。 它应该能够在具有挑战性的场景（具有高阴影或遮挡的图像）下计算它们。 要处理此项目，您可以使用车辆图像数据库，该数据库包含超过 3425 个车辆图像。

您可以使用该数据集训练您的模型以识别汽车。 在开始处理此项目之前，您应该熟悉对象识别。 该数据库还有 3900 张没有车辆的道路序列图像。 车辆图像数据库中有多个类可用，因此您可以严格训练您的模型。

8.构建一个二维码扫描器

您一定已经注意到近年来二维码的流行程度。 UPI、Paytm、PhonePe 和其他数字支付应用程序因其简单的实现而使二维码广受欢迎。 二维码扫描仪利用计算机视觉进行图像分析。 所以，在这个项目中，你必须构建一个二维码扫描器。

您必须使用 OpenCV 来构建扫描仪。 这意味着在您开始从事此项目之前，您还应该熟悉 Python 编程。 除了 OpenCV，您将在这个项目中使用pyzbar ，这是一个专门用于扫描二维码和条形码的 Python 库。

从事这个项目将使您熟悉计算机视觉的实际应用。 此外，您将拥有一个可操作的 QR 码扫描仪，您可以将其集成到另一个项目中。

如何让项目更具挑战性

为了使这个项目更复杂，您可以在模型中添加扫描条形码的功能。 条形码和 QR 码之间存在很大差异。 您需要使用 pyzbar 来创建条形码扫描仪。 您可以通过将 QR 码扫描仪和条形码扫描仪组合到一个解决方案中来进一步推进该项目。

阅读：机器学习项目理念

了解有关 AI 和机器学习的更多信息

我们希望您喜欢阅读这篇关于计算机视觉项目创意的文章。 如果您对此主题有任何问题或建议，请告诉我们。 我们很乐意听取您的意见。

通过从事多个计算机视觉项目，您可以培养成为该领域专家的必要技能。 项目也可以帮助您发现自己的缺点。 如果您想了解有关计算机视觉的更多信息，可以访问我们的博客。

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您最喜欢哪些图像处理项目？ 你打算在一个项目上工作吗？ 让我们在评论中知道。