使用Python，機器學習和深度學習的5個很棒的計算機視覺項目創(chuàng)意！

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計算機視覺屬于人工智能領域，可以通過處理圖像和圖片來解決現(xiàn)實生活中的視覺問題。計算機識別、理解、識別數(shù)字圖像或視頻以自動執(zhí)行任務的能力是計算機視覺發(fā)展的主要目標。

人類可以輕松識別物體并 他們周圍的環(huán)境。但是，計算機識別和區(qū)分環(huán)境中的各種圖案，視覺效果，圖像和對象并不是一件容易的事。出現(xiàn)這種困難的原因是因為人腦和眼睛的原理與計算機不同，計算機以0或1（即二進制）來解釋大多數(shù)輸出。圖像通常以三維陣列的形式進行轉換，三維陣列由紅色，藍色，綠色組成。它們具有可以在0到255之間計算的值范圍，并且使用這種常規(guī)的數(shù)組方法，我們可以編寫專用于識別和識別圖像的代碼。隨著技術的進步以及機器學習，深度學習和計算機視覺的進步，現(xiàn)代計算機視覺項目可以解決復雜的任務，例如圖像分割和分類，

我們將提供5個項目讓大家對計算機視覺加以了解。通過機器學習和深度學習獲得計算機視覺基礎。

這是初學者入門計算機視覺模塊open-cv的基礎項目。在這里，可以了解如何準確的區(qū)分各種顏色。該項目有助于理解蒙版的概念，非常適合初學者級別的計算機視覺項目。任務是從特定框架中區(qū)分各種顏色，例如紅色，綠色，藍色，黑色，白色等，并僅顯示可見顏色。該項目使用戶可以更好地了解遮罩對于更復雜的圖像分類和圖像分割任務的工作原理。該初學者項目可用于了解有關如何將這些numpy數(shù)組的圖像精確地以RGB圖像形式正確堆疊的更詳細的概念。

通過使用諸如UNET或CANET的深度學習模型來解決更復雜的圖像分割和分類任務以及每個圖像的遮罩，可以用相同的任務完成更復雜的項目。如果想了解更多信息，則可以使用深度學習方法來獲得各種各樣的復雜項目。

這是另一個最適合初學者的基礎項目。光學字符識別是通過使用電子或機械設備將二維文本數(shù)據(jù)轉換為機器編碼文本的形式。我們使用計算機視覺讀取圖像或文本文件。讀取圖像后，使用python的pytesseract模塊讀取圖像或PDF中的文本數(shù)據(jù)，然后將它們轉換為可以在python中顯示的數(shù)據(jù)字符串。

pytesseract模塊的安裝可能會有些復雜，因此請參閱一個好的指南以開始進行安裝過程。直觀了解光學字符識別。一旦對OCR的工作原理和所需的工具有了深入的了解，就可以繼續(xù)計算更復雜的問題?？梢允褂眯蛄袑ψ⒁饬δＰ瓦M行序列化，以將OCR讀取的數(shù)據(jù)從一種語言轉換為另一種語言進行檢測。

人臉識別是對人臉以及用戶授權名稱的程序識別。人臉檢測是一項較簡單的任務，可以視為初學者級項目。人臉檢測是人臉識別所需的步驟之一。人臉檢測是一種將人的臉與身體其他部位和背景區(qū)分開的方法。haar級聯(lián)分類器可用于面部檢測的目的，并準確檢測幀中的多個面部。用于正面人臉的haar級聯(lián)分類器通常是XML文件，可與open-cv模塊一起使用以讀取人臉，然后檢測人臉。機器學習模型（例如定向梯度直方圖（HOG））可與標記數(shù)據(jù)一起使用，并與支持向量機（SVM）一起執(zhí)行此任務。

面部識別的最佳方法是利用DNN（深度神經(jīng)網(wǎng)絡）。在檢測到人臉之后，我們可以使用深度學習的方法來解決人臉識別任務。遷移學習模型種類繁多，例如VGG-16架構，RESNET-50架構，人臉網(wǎng)絡架構等，可以簡化構建深度學習模型的過程，并允許用戶構建高質量的人臉識別系統(tǒng)。我們還可以構建自定義的深度學習模型來解決人臉識別任務。用于人臉識別的現(xiàn)代模型具有很高的準確性，可為標記的數(shù)據(jù)集提供幾乎超過99％的準確性。人臉識別模型的應用程序可用于安全系統(tǒng)，監(jiān)視，考勤系統(tǒng)等。

這個計算機視覺項目很容易被認為是一個相當高級的項目，有太多可用的免費工具和資源，我們可以參考進行學習。對象檢測任務是這樣一種方法：在已識別的對象周圍繪制一個邊界框，并根據(jù)確定的標簽來識別已識別的對象，并以特定的精度對其進行預測。與對象檢測相比，對象跟蹤略有不同，因為我們不僅可以檢測到特定對象，還可以跟隨對象并使其周圍帶有邊界框。物體檢測是一種計算機視覺技術，可讓我們識別和定位圖像或視頻中的物體。通過這種識別和本地化，對象檢測可用于對場景中的對象進行計數(shù)并確定和跟蹤其精確位置，同時還能對它們進行精確標記。這樣的示例可以是沿著道路上的特定車輛行駛，或者是在任何體育比賽中（例如高爾夫，板球，棒球等）跟蹤球。執(zhí)行這些任務的各種算法是R-CNN（基于區(qū)域的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡） ），SSD（單發(fā)檢測器）和YOLO等等。

我們介紹兩種方法，一種方法是像樹莓派這樣的嵌入式系統(tǒng)，，而另一種方法則是與PC相關的實時網(wǎng)絡攝像頭對象檢測。像這樣項目的開源程序及算法大家可以輕易找到，可以參照進行學習。

該項目使用計算機視覺和深度學習來檢測各種面孔并對該特定面孔的情緒進行分類。這些模型不僅可以對情緒進行分類，而且可以相應地檢測并分類識別出的手指的不同手勢。在區(qū)分人類情緒或手勢之后，由訓練模型提供的語音響應分別具有對人類情緒或手勢的準確預測。該項目最好的部分是我們可以使用的多種數(shù)據(jù)集選擇?？梢赃x擇使用計算機視覺，數(shù)據(jù)增強以及TensorFlow和Keras之類的庫來構建深度學習模型的方法完成的一個深度學習項目用。

這些是跨各種難度級別的5個令人敬畏的計算機視覺項目構想。提供了每個概念的簡要理論。希望本文能幫助小伙伴深入研究計算機視覺的驚人領域，并探索計算機視覺的各種項目。