適合初學者的 8 個有趣的計算機視覺項目創意 [2022]

人工智能和機器學習有多個分支，其中計算機視覺是最突出的。 學習計算機視覺的最佳方法之一是完成計算機視覺項目。 這就是為什麼在本文中，我們分享了我們的頂級計算機視覺項目理念。 它們適用於各種技能水平，因此您可以根據自己的專業知識選擇一個項目（或多個項目）。 讓我們開始吧。

我們的頂級計算機視覺項目創意

1. 對您的家庭照片執行人臉檢測

人臉檢測是最流行的計算機視覺項目理念之一。 它在安全、社交媒體、醫療保健等許多領域都有應用。無論您是初學者還是高級開發人員，您都可以輕鬆找到一個人臉檢測項目。 人臉檢測是計算機視覺的一個重要部分，如果你想成為專家，你應該從事幾個人臉檢測項目。

如果您是初學者，您應該從Python 中的人臉識別庫開始。 這是一個易於使用的庫，帶有用於特定人臉識別實現的簡單命令。 但是，您應該有使用 Python 編程的經驗才能使用此庫。 這個庫有一個簡單的 face_recognition 命令，可以讓你快速識別人臉。

另一方面，如果您是高級程序員，則可以使用 OpenCV 在圖像中執行人臉識別。 您可以將 Face Recognition 庫與其他 Python 庫結合使用，以製作更複雜的解決方案。

如何讓項目更具挑戰性

您可以開發一個模型來識別視頻中的人臉。 另一方面，您可以教您的模型識別合影中的人物。 這意味著模型應該識別圖片中的人。 為此，您必須使用您希望模型識別的人物圖像的自定義數據集來訓練模型。

2. 構建人數統計解決方案

人數統計是計算機視覺技術的一個突出應用。 隨著最近的大流行，人數統計解決方案的價值大大增加。 您可以使用 OpenCV 和 Python 構建模型來計算圖片中出現的總人數。

在當今社會距離對生存至關重要的世界中，人數統計解決方案可能會有所幫助。 作為初學者，您應該首先從一個簡單的人員測量模型開始，該模型可以計算圖片中出現的人數。

如何讓項目更具挑戰性

如果您想讓這個項目更複雜或更高級，您可以添加更多功能。 例如，創建一個解決方案，計算出現在公共場所的人數，以執行社交距離規則。 會有一定數量的人，超過這個數量就不可能遵循適當的社會距離。

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3. 使用開放圖像數據集練習對象識別

如果您是初學者並且之前沒有從事過圖像處理項目，那麼您應該熟悉 Google 的 Open Images Dataset。 它包含大約 900 萬張包含豐富註釋的不同圖像。 照片種類繁多，很多甚至有多個物體的複雜場景。 它具有對象邊界框、視覺關係、標籤註釋以及許多使其非常適合任何計算機視覺愛好者的東西。

您可以使用 Open Images Dataset 訓練您的模型。

學習： Tensorflow 2.0 圖像分類

4. 在 CIFAR-10 上執行圖像分類

圖像分類是計算機視覺的一個突出的深度學習應用。 要從事這個項目，您應該熟悉 Python、Keras 和 TensorFlow。 您可以使用 CIFAR-10 數據集執行圖像分類。 它有 60,000 多張圖片，有 10 個目標類別。

每個目標類有 6,000 張圖像。 此數據集中的照片分辨率相對較低，因此您可以測試多種算法而不會遇到技術問題。 圖像分類側重於根據它們所屬的類別來分離圖片的像素。

你必須通過 Keras 構建一個卷積神經網絡才能完成這個項目。

如果您已經擁有 Keras，則無需單獨下載 CIFAR-10 數據集。 那是因為它存在於數據集模塊中。

通過從事這個項目，您將學到很多關於圖像分類的知識。 您還可以使用 TensorFlow 和 Keras，這是業界最傑出的兩種 AI 工具。 在這個項目上工作將幫助您探索它們的特性和功能。

如何讓項目更具挑戰性

為了使這個項目更具挑戰性，您可以將 GUI 添加到您的解決方案中。 GUI（圖形用戶界面）將允許用戶將圖像輸入模型的測試數據集中進行分析。 您應該熟悉 Python 的 Tkinter 庫來構建 GUI。 這樣，您將擁有一個可以對所需數據集執行圖像分類的工作軟件解決方案。

5. 檢測圖像中的顏色

檢測圖像中的顏色是計算機視覺的關鍵部分。 這似乎很容易做到，但肯定不是。 顏色檢測模型有很多應用。 例如，您可以在照片編輯軟件中使用它。 顏色檢測是綠色篩選的重要組成部分，在媒體和娛樂行業中已經非常流行。

您的模型的目標是檢測圖像中存在的每種顏色。 您可以使用 Google-512 數據集來訓練您的模型。 它是根據原色分離的互聯網圖像集合，有黑色、紅色、白色、黃色、橙色、藍色、灰色、紫色、粉紅色和棕色。 您可以在此處獲取 Google-512 數據集。

結帳：人工智能項目創意

如何讓項目更具挑戰性

正如我們前面提到的，綠色篩選可能是顏色檢測技術最流行的應用。 顧名思義，綠色屏幕是綠色屏幕。 它們允許用戶將圖像或視頻的背景更改為任何所需的照片或視頻。 然後，該軟件將識別屏幕的綠色並將其替換為選定的圖像或視頻。 您可以構建一個類似於綠屏的模型。

6.學習對象跟踪

對象跟踪是計算機視覺的高級應用。 雖然我們在列表中主要討論了圖像處理項目，但該項目側重於視頻分析。 對象跟踪模型將識別和跟踪視頻中的特定對象。 該模型在跟踪對象時執行兩項特定任務。 它必鬚根據當前狀態預測對象的下一個狀態。 然後模型必鬚根據對象的真實情況來修正狀態。

您可以使用 TLP 數據集來處理此項目。 它有 50 個真實場景的高清視頻。 它有超過400分鐘的各種剪輯。 TLP 數據集的創建者還有一個較小的數據集，稱為 TinyTLP。 它包含 TLP 數據集中存在的每個剪輯的前 20 秒。 您可以在此處了解有關 TLP 數據集的更多信息。

7. 計算圖像和視頻中的車輛

車輛計數係統對於管理交通非常有用。 它對無人駕駛汽車也有幫助。 在此項目中，您將構建一個車輛計數模型，該模型可以計算圖像中存在的汽車和自行車的數量。 它應該能夠在具有挑戰性的場景（具有高陰影或遮擋的圖像）下計算它們。 要處理此項目，您可以使用車輛圖像數據庫，該數據庫包含超過 3425 個車輛圖像。

您可以使用該數據集訓練您的模型以識別汽車。 在開始處理此項目之前，您應該熟悉對象識別。 該數據庫還有 3900 張沒有車輛的道路序列圖像。 車輛圖像數據庫中有多個類可用，因此您可以嚴格訓練您的模型。

8.構建一個二維碼掃描器

您一定已經註意到近年來二維碼的流行程度。 UPI、Paytm、PhonePe 和其他數字支付應用程序因其簡單的實現而使二維碼廣受歡迎。 二維碼掃描儀利用計算機視覺進行圖像分析。 所以，在這個項目中，你必須構建一個二維碼掃描器。

您必須使用 OpenCV 來構建掃描儀。 這意味著在您開始從事此項目之前，您還應該熟悉 Python 編程。 除了 OpenCV，您將在這個項目中使用pyzbar ，這是一個專門用於掃描二維碼和條形碼的 Python 庫。

從事這個項目將使您熟悉計算機視覺的實際應用。 此外，您將擁有一個可操作的 QR 碼掃描儀，您可以將其集成到另一個項目中。

如何讓項目更具挑戰性

為了使這個項目更複雜，您可以在模型中添加掃描條形碼的功能。 條形碼和 QR 碼之間存在很大差異。 您需要使用 pyzbar 來創建條形碼掃描儀。 您可以通過將 QR 碼掃描儀和條形碼掃描儀組合到一個解決方案中來進一步推進該項目。

閱讀：機器學習項目理念

了解有關 AI 和機器學習的更多信息

我們希望您喜歡閱讀這篇關於計算機視覺項目創意的文章。 如果您對此主題有任何問題或建議，請告訴我們。 我們很樂意聽取您的意見。

通過從事多個計算機視覺項目，您可以培養成為該領域專家的必要技能。 項目也可以幫助您發現自己的缺點。 如果您想了解有關計算機視覺的更多信息，可以訪問我們的博客。

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您最喜歡哪些圖像處理項目？ 你打算在一個項目上工作嗎？ 讓我們在評論中知道。