Las 7 mejores ideas de proyectos de procesamiento de imágenes para principiantes

El procesamiento de imágenes es un método tecnológico que permite a los ingenieros, científicos o desarrolladores realizar un conjunto de operaciones a través de las cuales es posible obtener una versión mejorada de la imagen y también extraer esa información útil de ella. Pero, ¿qué pasa si el número de imágenes es mayor (digamos 1K o más)? ¿Seguirá funcionando este método?. Sí, lo hará, con diferentes tipos de procesamiento de imágenes ampliamente adoptados hasta la fecha por Google, Tesla, Uber y otros gigantes tecnológicos de buena reputación para recopilar más y más datos, etiquetándolos en las categorías apropiadas como categoría de mejora/restauración y luego , procesando la información adquirida con exactitud y técnicas de procesamiento basadas en la precisión.  

Pensando ¿por qué es necesario conocer esos tipos? La razón es que comprenderá su uso en diferentes campos de la tecnología y comenzará a desarrollar el proyecto o los proyectos vinculados a ideas como selfies inteligentes, reconocer los gestos y emociones de un individuo, y muchos más. La lista crecerá imparable si no completa -¡¡deténgase!! Aprovechemos esta curiosidad antes de trabajar en estas 7 ideas de proyectos de procesamiento de imágenes a través de las cuales un principiante/principiantes presentará una muestra de contribución en vigilancia, el concepto de hacer que las ciudades sean más inteligentes, la gestión de activos o la conectividad digital.

1. Selfie inteligente con visión artificial

Un proyecto de nivel principiante que pone sobre la mesa una aplicación que toma instantáneas de sus hermosas sonrisas. Con este proyecto, interactuará con varios algoritmos de visión por computadora más un algoritmo de reconocimiento facial, ya que estos son ojos de procesamiento de imágenes. A pesar de todos estos algoritmos, para completar el proyecto, necesita:

• OpenCV: juega un papel importante en el procesamiento de la identidad de varias partes de su rostro, como la nariz, los ojos y los dientes.
• Una cámara web: necesaria para usar sin una cámara web, esperar que se haga clic en sus selfies no dará frutos.
• Numpy: un paquete para realizar funciones matemáticas de alto nivel.
• Dlib: una biblioteca que asigna puntos faciales de la cara de una persona con puntos verdes. 

Todo lo que debe planear por ahora es sonreír a la cámara que exige este proyecto inteligente basado en imágenes y usar el poder de una sonrisa de manera multipropósito al programar la contracción de sus ojos, la medida de sus labios. Esto hará que la aplicación sea flexible y receptiva ajustando las medidas automáticamente y, de acuerdo con tus sonrisas.

2. Sistema de asistencia basado en imágenes en tiempo real

Este proyecto de sistema de asistencia en tiempo real, si se implementa con éxito, brindará un inmenso placer a los miembros de la facultad y los estudios, ya que ahora están libres de la práctica tradicional de marcar a los estudiantes presentes tan pronto como levantan la mano. Hablando más sobre el proyecto, usted mismo:

• Ejecutar los conceptos fundamentales del procesamiento de imágenes utilizando Matlab .
• Y aquí, ¿el uso de un escáner biométrico no es un requisito esencial para que este proyecto sea más inteligente con «Presente, señora» o registros de asistencia de los ausentes?
• El rostro del alumno será reconocido mediante procesamiento de imágenes cuya información se almacena en alguna base de datos. ¿Sigues pensando, “¿Cuáles son esas operaciones básicas que me marcan ausente/presente” ? Es mejor tratarlos con la creación de conjuntos de datos, almacenar el creado en una base de datos preexistente, luego entrenarlo para obtener mejores resultados y, por último, ¡reconocerlo! Felicitaciones , ya que se marca    la asistencia en tiempo real .
• Funciones de Matlab: builddatabase() para crear una base de datos donde se almacenan imágenes de varias características, colordescriptor() para extraer los colores de la imagen con el valor de píxel apropiado, findsimilar(img) que verifica si la imagen en la que se hizo clic coincide con la que ya está almacenada en la base de datos . 

Entonces, con esta idea de proyecto, los estudiantes y otros miembros de la facultad ahora tendrán acceso al poder de un sistema de asistencia inteligente que no exigirá escaneos innecesarios de su pulgar o índice. Todo lo que buscará es su imagen en la que se hizo clic en tiempo real………….

3. Reconocimiento de matrículas

Este proyecto de Reconocimiento de matrículas es una excelente opción para que los principiantes presenten sus buenos resultados como respuesta a sus tareas, trabajo de proyecto de año final o semifinal. De hecho, el diseño de este sistema de identificación de vehículos que ahorra tiempo está incompleto en ausencia de la técnica OCR porque OCR o reconocimiento óptico de caracteres aquí:

• puede identificar con precisión cualquier vehículo que acaba de entrar en la zona de acantonamiento o cualquier otro lugar de este mundo.
• Y no se preocupe mucho por dicha identificación, ya que se llevará a cabo sin problemas extrayendo datos como números de vehículos alfanuméricos. 
• Posteriormente, este número se cotejará con la información ya presente en la base de datos en forma de datos del vehículo. 

¡Simplemente relájese y abra MATLAB ahora ya instalado en sus estaciones de trabajo personales y comience a probar el rendimiento de este sistema de identificación de vehículos en tiempo real que tiene el potencial de segmentar los datos actuales de la imagen del vehículo para que la gente del tráfico pueda usarlo con fines de seguridad! !

4. Recuperación de imágenes basada en contenido

Proyecto de recuperación de imágenes basada en contenido, una solución todo en uno para un problema de recuperación de imágenes que puede ocurrir en momentos en que no puede recuperar imágenes en la relevancia del contenido de destino. ¡Contemplando qué tipo de imágenes recuperará y de dónde! Entonces, este proyecto:

• recoger bases de datos de imágenes que almacenan una colección más grande de contenido basado en imágenes en forma de imágenes, fotografías de periódicos y archivos recopilados de www, es decir, World Wide Web. 
• Más tarde, utilizando MATLAB o Python, se puede implementar un método para verificar el rendimiento de las bases de datos (este método funciona bien con conjuntos de datos como color, forma, gestos implementados en Matlab 7.3). 

Como resultado de este proyecto, cualquier persona puede recuperar de manera flexible las imágenes deseadas clasificadas por algoritmos de segmentación de imágenes cuya eficiencia y precisión en términos de búsqueda de imágenes diferenciadas por forma, color y textura es el doble que los sistemas tradicionales de recuperación de imágenes.  

5. Sistema de gestión de librerías

¿Eres una persona que piensa que es más inteligente comprar libros en línea simplemente verificando su disponibilidad mientras estás sentado en un sofá? Si es así, entonces este sistema de gestión de librerías está aquí para proporcionarle información como:

• precio 
• nombre del autor 
• registros de ventas y pagos 

de cualquiera de los libros almacenados en las librerías cercanas. Además, este sistema está facilitando a sus usuarios al automatizar todas las operaciones de la librería , desde la gestión de existencias hasta el mantenimiento de registros de clientes y personal. Por lo tanto, con este sistema actual de administración de libros implementado con éxito en Python, ¡tiene la máxima libertad de comprar su libro favorito después de verificar su disponibilidad desde este sistema antes de que se agote!

6. Detección de moneda falsa a través del procesamiento de imágenes

Este proyecto de detección de moneda falsa es una solución a los problemas que surgen debido a la falsificación de billetes. Estas notas son una forma de fraude a través del cual los estafadores pueden engañar fácilmente al destinatario. Además, el proceso de reconocimiento de moneda utilizado en el proyecto puede prohibir dichos fraudes ilegales para que pueda:

• detecte billetes falsos de la moneda india de una manera ordenada y que no requiera mucho tiempo, equipada con muchos beneficios de la automatización. 
• Además, utilizará metodologías como la conversión de RGB a gris, la clasificación a través de la detección de bordes , la gestión de funciones y la adquisición de imágenes. 

De esta manera, el proyecto concluye extrayendo las características primarias de un billete indio real y falso, comparándolas a través de metodologías prácticamente implementadas en Matlab, y luego prediciendo el número de billetes reales y falsos. Por lo tanto, los analistas de seguridad y los programadores con este proyecto ahora pueden prohibir la circulación de billetes falsos en algún lugar, lo que conduce a la pérdida de la confianza del público, el marketing negro y el almacenamiento ilegal de productos.  

7. Reconocimiento de emociones y gestos

El proyecto titulado Emotion and Gesture Recognition cumple el objetivo de predecir las emociones humanas mediante el reconocimiento de gestos que potencialmente pueden comunicar mensajes de forma no verbal. Atentamente, puede implementar esto en tiempo real a través de:

• Python
• Bibliotecas como OpenCV y NumPy
• Conjunto de datos del alfabeto ASL (para realizar cálculos para un mejor reconocimiento de gestos con las manos o cualquier otro)

para obtener una versión mejorada de la imagen extrayendo así alguna información útil de ella identificada bien por los resultados de procesamiento de imágenes viables y válidos . Y si piensa en los beneficios a largo plazo de un proyecto de este tipo, puede contar como una mejor comprensión del comportamiento humano, la interacción flexible entre un ser humano y una máquina, o la detección de varias etapas de trastornos mentales como depresión, ansiedad, etc. A partir de ahora, controlar emociones como la ira, el odio y reemplazarlas con felicidad no será tan difícil.