V současné době je „zpracování obrazu“ běžně používáno v široké škále aplikací a v různých typech elektroniky, jako jsou počítače, digitální fotoaparáty, mobilní telefony atd. Vlastnosti obrazu lze měnit s minimálními investicemi, jako je vylepšení kontrastu, detekce hran, měření intenzity a použití různých matematických funkcí pro vylepšení snímků. I když tyto metody mohou být velmi vlivné, spotřebitel často ovládá obrázky s výpisem, ale pochopení základních hodnot za rutinou zpracování obrazu bez námahy je vzácné. I když to může být pro některé osoby vhodné, často to vede k obrazu, který je značně poškozen. V tomto článku probereme základy zpracování obrazu a projekty zpracování digitálního obrazu pomocí MATLABu , Krajta , atd.

Co je zpracování obrazu?

Metoda zpracování obrazu se používá k provedení některých procesů na obrázku, jako je vylepšení obrazu, nebo k odstranění některých funkčních dat z obrázku. Zpracování obrazu je jeden druh zpracování signálu , kde vstupem je obrázek i výstup, jsou vlastnosti nebo charakteristiky spojené s obrazem.

Digitální zpracování obrazu

V současné době je technika zpracování obrazu velmi používána v různých průmyslových odvětvích, která se používá k vytvoření základních regionů pro vyšetřování ve strojírenství i v různých oborech. Kroky zpracování obrazu krok za krokem jsou v zásadě popsány níže.

Klikněte na obrázek pomocí digitálních fotoaparátů
Studium a ovládání obrazu
Výstup obrazu lze změnit na základě analýzy obrazu.

Zpracování obrazu lze provést pomocí dvou metod, a to analogového zpracování obrazu i zpracování digitálního obrazu. U fotografií a výtisků se používá primární technika zpracování obrazu (analogová). Atd. Image analytik používá různé základy porozumění při používání některých obrazových technik. Technika sekundárního zpracování obrazu (digitální) pomůže při analýze digitálního obrazu pomocí počítače.

Projekty zpracování obrazu

Následující seznam projektů zpracování obrazu je diskutováno níže.

Projekty zpracování obrazu

1). Robot pro sledování kuliček založený na Raspberry Pi

Tento projekt je zvyklý postavit robota pro sledování koule pomocí Raspberry Pi. Zde tento robot využívá kameru k zachycení obrázků a také k provádění zpracování obrazu pro sledování míče. Tento projekt používá malinová pí kamerový modul jako mikrokontrolér pro sledování koule a umožňuje kód Pythonu pro analýzu obrazu.

2). Kontrola sledování pomocí telefonu Android

Tento projekt je velmi užitečný pro monitorování veřejných míst, jako jsou kanceláře, domy, pomocí aplikace pro Android. Pomocí této funkce můžete pořizovat obrázky, sledovat a nahrávat živá streamovaná videa.

Navrhovaný systém vyžaduje napájení, Raspberry Pi, kameru Pi a telefon s Androidem. A také operační systém založený na Linuxu pro Raspberry Pi a konfiguraci souborů z kamery. Video lze zaznamenat pomocí pohybového softwaru, kde je pohyb přítomen v místnosti.

“obvod ochrany proti přepětí AC ”

3). Detekce padělání lékařského obrazu

Tento projekt se používá v systému zdravotní péče pro falešné rozpoznávání obrazu, aby se potvrdilo, že je obrázek spojen s lékařským obrazem či nikoli.

Princip fungování tohoto projektu je na šumovém grafu obrazu, používá filtr selhání s více rozlišeními a poskytuje výstup klasifikátorům, jako je extrémní učení a vektor podpory.

Hluková mapa je vytvořena ve zdroji hraničního výpočtu, zatímco klasifikace a filtrování jsou dokončeny v základním zdroji cloudového výpočtu. Podobně tento projekt funguje bez námahy. Požadavek na šířku pásma je pro tento projekt také velmi rozumný.

4). Identifikace lidského jednání zpracováním obrazu

Tento projekt slouží k identifikaci lidského aktu zpracováním obrazu v reálném čase a hlavním záměrem je komunikovat identifikovaná gesta pomocí kamerového systému.

Tento systém začíná rozpoznáváním lidského aktu daného v databázi, když přenáší aktivační znaky do kamerového uspořádání pro záznam a ukládání video streamu v systému.

Proces porovnávání vzorů se využívá k přímému provádění akcí z nahraného obrysu videa. Obrázek z videa je interně vyhodnocován databází a nakonec získá o / p.

Projekty IEEE pro digitální zpracování obrazu

Technika digitálního zpracování obrazu se používá ke zvýšení kvality obrazu použitím aritmetických operací. Projekty založené na zpracování obrazu zahrnují hlavně úpravu obrazu a identifikaci dvourozměrného signálu a jeho zlepšení kontrastem s normálním signálem. Seznamy projektů zpracování digitálního obrazu IEEE pro studenty inženýrství zahrnují následující.

Rychlá a silná detekce pohybujících se vozidel v leteckých videích s posuvnými okny
Odstranění zákalu pro snímky pod vodou na základě kontrastu a vylepšení barev pomocí metody fúze.
Sada obrázků založená na rozpoznávání tváře se simultánním učením funkcí a slovníkem
Analýza videa pro monitorování provozu
Analýza a detekce kojeneckého pláče
Efektivní ochrana dlaní na bázi WSN před larvami RPW
Rozpoznávání chůze pomocí Active Energy Image & Gaborovy vlnky
Uznání lidské činnosti prostřednictvím neuronových sítí
Detekce rakoviny plic s digitálním zpracováním obrazu přes CT snímky
Polynomiální interpolace založená na kompresi fraktálního obrazu
Hybridní klastrová technika založená na segmentaci mozkového nádoru
Fúze obrazu v lékařském oboru prostřednictvím kombinace SVD a transformace Shearlet
Porovnání na úrovni pixelů a úrovní funkcí pomocí technik Image Fusion
Klasifikace květin prostřednictvím zpracování obrazu pomocí neuronových sítí
Fúze obrazu v lékařském oboru pomocí techniky Joint Sparse Technique
Spojení satelitního obrazu s rychlými diskrétními křivkovými transformacemi
Bezztrátová metoda komprese obrazu s kombinovanými technikami
Screening nemoci sítnice pomocí lokálních binárních vzorců
Rýže zrna třídění prostřednictvím zpracování obrazu
Hodnocení kvality rýžových zrn pomocí morfologických technik

Projekty zpracování obrazu pomocí MATLABu

MATLAB nebo maticová laboratoř je programovací jazyk na vysoké úrovni, který umožňuje provádět výpočetně náročné úkoly rychleji než v jiných programovacích jazycích, jako je C, CPP atd. Ale MATLAB je velmi srozumitelný a užitečný pro rychlé numerické maticové výpočty. Následující projekty zpracování obrazu jsou založeny na konceptu MATLAB.

Projekty MATLAB

1). Systém identifikace měny

Identifikace měny různých zemí je velmi obtížná. Hlavním záměrem tohoto projektu je pomoci občanům vyřešit tento problém. Systémy identifikace měny jsou však založeny na obrazové analýze a zcela nestačí.

Proces tohoto projektu je automatický i silný a tento systém používá jako ukázku čínských renminbi (RMB) a Sweden SEK k předvedení technik.

2). Inteligentní ovládání semaforu pomocí zpracování obrazu

Ze dne na den se problém dopravy stal v Indii velkým problémem kvůli rostoucímu počtu motorových vozidel. Z tohoto důvodu je třeba využít dopravní signály, které mohou provádět kontrolu kompaktnosti provozu v reálném čase. Tento projekt využívá uspořádání zpracování obrazu pro snadné řízení provozu pořizováním snímků provozu na křižovatce. Podrobný postup pro změnu doby trvání semaforu závisí na hustotě provozu křižovatky na dopravním signálu.

3). Posuvník obrázků pomocí MATLABu

Projekt posuvníku obrázků slouží k ovládání tapet pomocí pohybu ruky pomocí MATLABu. Tuto úlohu lze dokončit kombinací řady funkcí.

Tento projekt používá k zachycení obrázku webovou kameru, a pokud má obrázek konzistentní pozadí, bude výsledek nepravdivý. Musíme tedy důsledně udržovat pozadí. Aplikace tohoto projektu zahrnují hlavně ovládání domácích spotřebičů, domácí spotřebiče atd.

4). Automatický parkovací systém vozidla

V současné době existuje mnoho měst po celém světě, které čelí mnoha problémům s parkováním vozidel kvůli menší dostupnosti parkovacích míst, vysokým cenám pozemků atd. K překonání tohoto problému je zde řešení, konkrétně automatický systém parkování automobilů.

“měnič napětí na frekvenci pomocí časovače 555 ”

Navrhovaný systém se používá na veřejných místech, jako jsou hotely, kanceláře, divadla, domy, nemocnice, stadiony, letiště atd. Použití tohoto systému má několik výhod, protože zabírá méně místa, zabere méně času a přináší i auto, bezpečnost a zabezpečení vozidla před krádeží.

Projekty zpracování obrazu založené na MATLABu

Termín MATLAB znamená MATrix LABoratory a je to programovací jazyk 4. generace. Tento programovací jazyk umožňuje funkce, manipulace s maticemi, vykreslování dat, vytváření uživatelského rozhraní, implementaci algoritmů atd. Tento jazyk se používá v aplikacích zpracování obrazu, výzkumných ústavech atd. Seznam projektů zpracování obrazu založených na MATLABu je uveden níže.

Uznání poznávací značky prostřednictvím zpracování obrazu a MATLABu
Rozpoznávání emocí obličeje v reálném čase pomocí MATLABu
Detekce ospalého ovladače v reálném čase s MATLABem
Uznání rukopisu s MATLAB & zpracování obrazu
Detekce ledvinového kamene založená na MATLABu
Ověření podpisu založené na MATLABu
Komprese barevného obrazu pomocí MATLABu
Klasifikace kategorie obrázků založená na MATLABu
Detekce rakoviny kůže založená na MATLABu
Systém značení docházky pomocí zpracování obrazu a MATLABu
Detekce nádoru jater pomocí MATLABu
Segmentace IRIS pomocí kódu MATLAB
Detekce kožních onemocnění pomocí MATLABu
Low-Cost Platform Design & Implementation for Diagnostic Imaging in Real-Time with MATLAB
Biometrický snímací systém s Unimodal & Multimodal s MATLAB
Analýza aspektů fixních bodů na základě MATLAB pro systémy infrastruktury bezdrátově s MATLAB
Světelná komunikace založená na fotoaparátu z mobilního telefonu s MATLAB
Modelování perspektivního zkreslení v rámci Face Images & Library pro sledování objektů pomocí MATLABu
Ovládání inteligentního semaforu pomocí MATLABu a zpracování obrazu
Kontrola škůdců v oblasti zemědělství se zpracováním obrazu a MATLAB

Projekty zpracování obrazu pomocí Pythonu

Python je programovací jazyk na vysoké úrovni a jeho typická knihovna je obrovská a komplexní. Následující digitální zpracování obrazu projekty jsou založeny na konceptu Pythonu.

Projekty zpracování obrazu v Pythonu

1). Rozpoznávání textu v obrázcích od Pythonu

Rozpoznávání textu obrázku je velmi užitečný krok k obnovení multimediálního obsahu. Navrhovaný systém se používá k automatické detekci textu v obrázcích a odstranění vodorovně přidruženého textu s obtížným pozadím.

Tento projekt je založen na aplikacích, jako je technika snižování barev, technika rozpoznávání hran a lokalizace textových oblastí a geometrických prvků. Text na obrázku obsahuje velmi užitečné informace pro různé typy dokumentů.

Odebrání textu z obrázku je obtížná práce. Text je detekován a je bez problémů extrahován pro čtenáře. Tento projekt používá techniku rychlé lokalizace textu pro všechny dosažitelné hrany v obrázku.

2). Detekce ospalosti řidiče pomocí Pythonu

U automobilového systému se primárně očekává nový přístup k bezpečnosti a zabezpečení automobilů v autonomní oblasti. V dnešní době se zvýšila ospalost při autonehodě. K překonání tohoto problému je zde projektové řešení, jmenovitě varovný systém řidiče, který poskytuje varování sledováním očí každého řidiče při řízení vozidla.

3). Detekce obličeje pomocí Pythonu

Hlavním cílem tohoto projektu je detekce obličeje v reálném čase a také nepřetržité sledování obličeje. Jedná se o snadný příklad detekce obličeje pomocí pythonu a místo detekce obličeje můžeme použít i jakýkoli jiný objekt podle našeho výběru.

4). Eroze a dilatace obrázků

Pro zpracování obrazu je k dispozici několik typů morfologických operací. Zpracování obrazu však lze provést pomocí nejběžnějších typů morfologických operací založených na tvaru obrazu, jako je Eroze a dilatace. Zde se eroze používá ke snížení vlastností obrazu, zatímco dilatace se používá ke zvětšení plochy a zdůraznění vlastností objektu.

5). Karikatura obrázku pomocí Pythonu

V posledních několika letech se software ke snímkování obrázků používal ke konverzi normálního obrazu na kreslený. V tomto procesu je nutná detekce hran a bilaterální filtr. Bilaterální filtr je zvyklý zmenšit paletu barev obrázku. Poté můžeme na tento obrázek použít detekci hran pro generování tmavého obrazu. Proto konečně pro tento obrázek lze použít některé triky, které vám pomohou získat kreslený obrázek.

Projekty zpracování obrazu založené na IoT

Seznam projektů zpracování obrazu založených na IoT je popsán níže.

Zabezpečení domácnosti pomocí IoT a digitálního zpracování obrazu

Tento projekt se používá k návrhu systému využívajícího IoT a digitální zpracování obrazu pro zabezpečení domova. Tento systém zahrnuje digitální fotoaparát, senzor, mobilní zařízení a mlhu s databází. Senzory jsou umístěny v rámu dveří, které upozorňují kameru, aby klikla na obrázek osoby, která vstoupila do domu, poté odešle obrázek osoby do datového listu v mlze.

Analýzu obrazů lze provést pro detekci i porovnání obrazu s uloženým. Pokud se zachycený i uložený obrázek neshodují, upozorní majitele domu.

Detekce mostních trhlin založená na IoT a konvolučním síťovém modelu

Internet věcí se vyvíjí společně s informačními technologiemi díky silným charakteristikám propustnosti, mnoha výhodám a několika aplikacím. Ve stavebnictví hraje IoT klíčovou roli při vývoji síťových struktur. Nejčastější hrozbou je crack pro bezpečnost mostu. Kvůli těmto trhlinám došlo k 90% katastrof na mostech. Identifikace trhlin mostu je tedy velmi důležitá pro včasné snížení strukturální katastrofy. K překonání tohoto problému je tento systém detekce trhlin mostů založen na IoT, aby se zvýšila bezpečnost mostu a zároveň lze snížit rizikový faktor.

Detekční oblast vozidla pro separaci založená na IoT a Fourierově deskriptoru

Denně se dopravní nehody vážně zvýšily. K překonání těchto problémů, jako je překročení rychlosti nebo přetížení, je zapotřebí technologie. Detekce a sledování vozidel pomocí počítačového vidění a IoT jsou velmi důležitými prvky inteligentního systému sledování dopravy.

Během segmentace obrazu bude úhel mezi vozidlem a kamerou spojen s pohybem vozidla. Tento projekt zvyšuje přesnost detekce vozidel pomocí kamerových snímků. Plochy, které se pohybují, budou extrahovány prostřednictvím mezisnímkových rozdílů. Pokud se jedno nebo více vozidel překrývá jako jedna oblast, je třeba oblast rozdělit. Tato technika extrahuje oblast, která má být rozdělena z obrysu oblasti. Není však možné rozdělit vozidla přes extrahovaný obrys. Je tedy implementována nová technika k oddělení místa pomocí Fourierova deskriptoru. Pomocí této techniky lze detekovat oblast.

Smart Health Care Kit využívající IoT a zpracování obrazu

Hlavním konceptem tohoto projektu je poskytnout efektivní a lepší zdravotní služby pacientům využívajícím IoT. Lékaři tedy mohli tyto informace použít a poskytnout efektivní výsledek. Tento projekt obsahuje některé funkce pro sledování pacienta lékařem odkudkoli a kdykoli. V nouzové situaci lze lékaři zaslat e-mail nebo zprávu o situaci pacienta.

Smart Farming System využívající IoT

Navrhovaný systém, konkrétně systém inteligentního zemědělství, je navržen s IoT a tento systém je pro zemědělce velmi užitečný. Pro klimatické situace lze prahové hodnoty stanovit jako teplota a vlhkost v závislosti na povětrnostních podmínkách dané konkrétní oblasti. Navrhovaný systém vygeneruje plán zavlažování v závislosti na detekci dat v reálném čase z pole a úložiště počasí.

Projekty zpracování obrazu založené na integrovaném systému

Seznam projektů zpracování obrazu založených na integrovaném systému je popsán níže.

Automatizace mýtného založená na ANPR pomocí zpracování obrazu

Tento projekt slouží k automatickému návrhu systému placení mýtného pomocí ANPR nebo automatického rozpoznávání SPZ. V tomto projektu se používá technika zpracování obrazu ke kliknutí na obrázek poznávací značky a převedení tohoto obrázku na text.

Tento systém je navržen s mikrokontrolérem pro analýzu textu poznávací značky a automaticky odečte částku, protože data budou již uložena v databázi. Po odečtení částky obdrží majitel vozidla zprávu.

Rozpoznávání nádoru založené na Matlabu

Zpracování obrazu se používá v různých lékařských aplikacích. Navrhovaný systém se používá k návrhu systému pro detekci polohy nádoru na základě obrazového procesu a MATLABu.

Ochrana multimédií prostřednictvím obsahu a otisků prstů

V současnosti se ochrana multimédií zvyšuje, aby chránila distribuci multimédií a duševního vlastnictví. Tento projekt využívá k detekci multimédií obsah i otisky prstů. Pomocí otisků obsahu lze zjistit porušení autorských práv, jakmile budou zveřejněna na webových stránkách. Otisk obsahu zachycuje vlastnosti multimediálního obsahu, které lze použít k jedinečné identifikaci multimediálního objektu. V tomto projektu je navržena modulární struktura pro modelování a analýzu technik otisků prstů pro obsah.

Monitorování sopky pomocí vestavěného ARM ve vzdálených oblastech

Tento projekt vyvíjí systém, zejména MVMS (Monitoring Volcanic Multi-parameter System) prostřednictvím vzdáleného přístupu a různých modulů připojených v síti. Tento systém je velmi snadné nastavit jak pro vyšetřovací, tak pro monitorovací síť. Tento systém funguje pomocí zabudovaného systému spolu se senzorovým a komunikačním systémem. Systém MVMS zahrnuje hlavně síť vzdálených modulů (RMN), která přijímá data prostřednictvím kabelového / bezdrátového spojení pomocí senzorů a ukládá je na velkou kapacitu podpory.

“4bitové sčítací adaptéry ”

Pomocí tohoto projektu lze vyvinout víceparametrový systém pro monitorování aktivity vulkanické energie. Systém umožňuje přístup ke vzdáleným a různým modulům připojeným k síti. V tomto projektu se používá procesor ARMTM, který poskytuje obrovskou flexibilitu při návrhu hardwaru. Linux se používá jako operační systém pro snadný vývoj aplikace pro řízení komunikace i senzorů.

Návrh a implementace vestavěných řídicích systémů pomocí Scilab

V tomto projektu je vyvinuta vestavěná platforma pro návrh vestavěných řídicích systémů. Tyto systémy jsou vyvíjeny rychle a nákladově efektivním způsobem. Tento systém lze postavit pomocí softwaru s otevřeným zdrojovým kódem, konkrétně Scilab a Linux, aby se snížily náklady na vývoj. Když tato platforma poskytuje kombinované prostředí, může uživatel provádět všechny fáze vývojového cyklu v rámci řídicích systémů. Když se tedy výkon potenciálně zvýší, lze čas potřebný pro vývoj zkrátit.

Tento systém se používá v oblastech průmyslu, vzdělávání, přístrojové techniky, optimalizace a zpracování obrazu. Kromě toho lze tento systém vyvinout tam, kde se používají senzory a akční členy

Projekty zpracování obrazu v biomedicínském inženýrství

Níže jsou diskutovány projekty zpracování obrazu v biomedicínských projektech a projektech zpracování obrazu LabVIEW.

Detekce padělaného lékařského obrazu

Navrhovaný systém, konkrétně detekce padělaných obrazů v lékařské oblasti, se používá v systému zdravotní péče. Pomocí tohoto systému lze detekci obrazu provést bez ohledu na to, zda je obraz změněn či nikoli. Tento projekt je velmi nápomocný zejména ve zdravotnickém oddělení, protože je zaznamenáno mnoho případů, kdy došlo ke změně hlášení za účelem skrytí některých přestupků. Pomocí tohoto projektu to tedy lze zjistit.

Systém načítání založený na Hadoop Framework pro medicínský obraz používaný v mřížce

Navrhovaný systém lze implementovat pomocí rámce Apache Hadoop. Jedná se o architekturu mřížky s otevřeným zdrojovým kódem, který kompiluje různé formáty obrázků a je založen mezi různými nemocnicemi pro ukládání, sdílení a načítání obrázků.

Existují různé metriky výkonu, jako je přesnost, spolehlivost, důvěrnost, interoperabilita a zabezpečení jsou vylepšeny. Tímto způsobem lze dosáhnout soukromí pacientů a autentizace uživatelů.

V tomto projektu se pro načítání efektivního obrazu používá algoritmus CBIR (Content-Based Image Retrieval) založený na struktuře. Výkon tohoto systému lze zkontrolovat pomocí Hadoopu prostřednictvím tří aktuálních funkčních uzlů. Navrhovaného času načtení systému lze dosáhnout pomocí experimentálních výsledků.

Prototyp psaní krve pomocí zpracování obrazu

Proces stanovení krevní skupiny je nezbytný před řízením krevní transfuze, avšak v některých situacích je z důvodu rizika života člověka nezbytné rychle zvládnout krev. Za těchto krizových okolností zjistěte, jaký typ krve je kritický kvůli kratší době.

K překonání tohoto problému je navrhovaný systém vyvinut pomocí zpracování obrazu. Tento systém se používá k určení krevního typu na základě metody destičkového testu a zpracování obrazu. Celý postup analýzy lze automatizovat pomocí tohoto systému používaného pro fenotypizaci krve a typizaci krve ABO-Rh.

LabVIEW založené Návrh řadiče pro Kvadrokoptéru

K návrhu autonomní kvadrokoptéry se používá projekt LabVIEW a návrh řadiče založený na zpracování obrazu pro kvadrokoptéru. Jedná se o vertikálně přistávající vozidlo se čtyřmi rotory. Tuto kvadrokoptéru lze přesně ovládat pomocí programování LabVIEW a zpracování obrazu.

Autonomní robot na sběr ovoce pomocí LabVIEW

Hlavním cílem tohoto projektu je navrhnout autonomního robota pro sběr ovoce. Tento projekt lze navrhnout pomocí zpracování obrazu a LabVIEW pro ovládání robotického ramene. Na základě zachyceného obrazu tento projekt řídí uchopení robotických paží pro sběr ovoce.

Detekce rakoviny prostřednictvím vzorku lidské krve pomocí mikroskopických snímků

Tento projekt se používá k detekci typu leukémie prostřednictvím ukázkového obrazu mikroskopické krve. Projekt zahrnuje některé funkce mikroskopických obrazů, jako je zkoumání změn textury, barev, geometrie atd. Tento systém musí být konzistentní, efektivní, doba zpracování je menší, menší chyba, přesnost je vysoká, nižší cena a silná pro různé jednotlivce při sběru vzorky atd.

Extrahováním informací ze snímků krevních vzorků existuje mnoho výhod pro lidi, jako je předvídání, léčba a řešení krevních chorob bez prodlení pro pacienta.

Některé další projekty zpracování obrazu v lékařské oblasti jsou

CNN klasifikace krevních buněk
Endoskopie založená na Raspberry Pi s nízkými náklady
Detekce rakoviny kůže
Retinopatie diabetika s hlubokým učením
Segmentace mozku založená na FPGA
Fúze obrazu v lékařském oboru prostřednictvím FPGA
Komprese lékařského obrazu bez ztráty
Detekce glaukomu pomocí Opencv a MATLAB
Detekce ledvinových kamenů pomocí ultrazvuku
Detekce tuberkulózy v rentgenových paprskech
Detekce rakoviny prsu prostřednictvím hlubokého učení
Detekce plicního uzlu založená na Matlabu

Seznam mini projekty pro zpracování obrazu zahrnuje následující.

Obrázky Eroze a dilatace
Myší projekt založený na počítačovém vidění
Parkovací systém vozidla automaticky pomocí zpracování obrazu
Textový skener založený na počítačovém vidění
Identifikace člověka podle zpracování obrazu
Inteligentní selfie pomocí počítačového vidění
Kreslení obrázků pomocí Pythonu
Robot pro sledování míče pomocí Raspberry Pi
Detekce ospalosti řidiče založená na Pythonu
Řízení inteligentního semaforu založené na zpracování obrazu

Projekty zpracování obrázků IEEE založené na Pythonu

Seznam projektů zpracování obrázků IEEE založených na Pythonu zahrnuje následující.

Mixed Convolution & Residual Network-based Recognition of Eye
IRIS Recognition Konceptuální pohled prostřednictvím technik zpracování obrazu
Predikce hodnoty skrytého otisku prstu
Neuronové sítě s hlubokou konvolucí pro rozpoznávání lidské činnosti pomocí hloubkových map a pozic
Vývoj metody LSB v barevných obrazech s maskou
Technika MSB Predikce pro reverzibilní skrývání dat s vysokou kapacitou pro šifrované obrázky
Skrytí informací o efektivním kvantu použitém pro vzdálené sdílení lékařských snímků
Detekce parazitů malárie prostřednictvím digitálního zpracování obrazu
Identifikace člověka z procházek volným stylem s funkcí chůze založenou na držení těla
Snížení nelineární rozměrnosti pro klasifikaci obrázků na základě učení potrubí
Klasifikace zvířat prostřednictvím obličejových obrazů s fúzí na úrovni skóre
Sdílení schémat vizuálního tajemství šifrováním četných obrázků
Software pro návrh systému biometrického rozpoznávání prostřednictvím zpracování obrazu
Detekce úsměvu ve volné přírodě prostřednictvím přenosu učení
Palm Print Segmentation Images Aided by Computer for Biometric Research
Systém identifikace nemoci listů rostlin
Identifikace otisků prstů malých dětí
Digitální dermatologie
Vyhodnocení hlubokých konvolučních neuronových sítí pro klasifikaci materiálu
Rozpoznání výrazu obličeje pomocí 2D Gaborova filtru

Projekty na zpracování obrazu založené na Androidu

Seznam projektů pro zpracování obrázků založených na systému Android zahrnuje následující.

Rozpoznávání tváře založené na Androidu a zpracování obrázků
Systém telemedicíny využívající mobilní srdce
Porovnání výkonů v metodách redukce dat
Bezpečnostní video odesílání přes WiMAX v rámci komunikace vozidla
Ovládání robota pro lokalizaci pomocí smartphonu Android
Návrh nízkoenergetického systému pro snímání z člověka
Vyhodnocení empirických přístupů k rozpoznávání číslic pomocí systému Android
Smart Farming System využívající IoT a Android

-To je tedy všechno o digitálech zpracování projektových témat , zpracování obrazu pomocí Matlabu , a Krajta . Je jich několik IEEE papíry na zpracování obrazu které jsou k dispozici na trhu, a aplikace zpracování obrazu zahrnující lékařství, vylepšení a restaurování, přenos obrazu, zpracování barvy obrazu, vidění robota atd. Zde je otázka, jaké kroky zahrnují digitální zpracování obrazu?