ایده پروژه بینایی کامپیوتری برای تمامی سطوح

هر پروژه، از وظایف مبتدی مانند طبقه‌بندی تصاویر تا پروژه‌های پیشرفته مانند تشخیص ناهنجاری، شامل لینک‌هایی به مجموعه داده‌ها و کد منبع است تا دسترسی و پیاده‌سازی آن‌ها آسان‌تر شود.

بینایی کامپیوتری یک حوزه جذاب است که یادگیری ماشین و پردازش تصویر را ترکیب می‌کند تا ماشین‌ها بتوانند داده‌های بصری را تفسیر کرده و بر اساس آن‌ها تصمیم‌گیری کنند. چه یک تازه‌کار باشید و چه یک متخصص حرفه‌ای، پروژه‌های متعددی وجود دارند که می‌توانید با انجام آن‌ها یک نمونه‌کار قوی بسازید و تکنیک‌ها، چارچوب‌ها و انواع مسائل بینایی کامپیوتری را یاد بگیرید.

در این مقاله، هفت پروژه بینایی کامپیوتری برای سطوح مبتدی، متوسط و پیشرفته معرفی می‌کنیم. هر پروژه با توضیحات مفصل، کد منبع یا راهنما و مجموعه داده‌ها ارائه شده است تا بتوانید پروژه خود را شروع کنید.

پروژه‌های بینایی کامپیوتری برای مبتدیان

پروژه‌های مبتدی برای تازه‌واردان به حوزه بینایی کامپیوتری ایده‌آل هستند و بر وظایف پایه‌ای مانند طبقه‌بندی تصاویر و تشخیص چهره تمرکز دارند تا مهارت‌های بنیادی را تقویت کنند.

۱. تشخیص بیماری گیاهان

تشخیص بیماری گیاهان یک کاربرد مهم بینایی کامپیوتری در کشاورزی است. در این پروژه، شما یاد می‌گیرید که چگونه یک مجموعه داده را بارگذاری، پردازش و تقویت کنید، یک مدل شبکه عصبی عمیق بسازید و آن را روی مجموعه داده آموزش دهید. این پروژه به شما کمک می‌کند تا با مفاهیم طبقه‌بندی تصاویر آشنا شوید و با امکان تشخیص زودهنگام بیماری‌ها، به کشاورزی پایدار کمک کنید.

منبع کد: کلیک کنید

مجموعه داده: کلیک کنید

۲. تشخیص کاراکتر نوری (انگلیسی)

فناوری تشخیص کاراکتر نوری (OCR) به کامپیوترها اجازه می‌دهد تا اسناد مختلفی مانند اسناد کاغذی اسکن‌شده، فایل‌های PDF یا تصاویر گرفته‌شده توسط دوربین دیجیتال را به داده‌های قابل ویرایش و جستجو تبدیل کنند.

در این پروژه، از مجموعه داده کاراکترهای دست‌نویس انگلیسی استفاده می‌کنید تا یک مدل از پیش آموزش‌دیده را بهبود دهید و توانایی آن را در تشخیص و دیجیتال‌سازی متن دست‌نویس تقویت کنید. هدف این پروژه، بهبود دقت تشخیص است که مهارتی کلیدی برای خودکارسازی فرآیندهای ورود داده محسوب می‌شود.

منبع کد: کلیک کنید

مجموعه داده: کلیک کنید

۳. طبقه‌بندی تصاویر زبان اشاره آمریکایی

این پروژه شامل ساخت یک مدل برای طبقه‌بندی تصاویر حرکات زبان اشاره آمریکایی (ASL) است. با استفاده از مجموعه داده زبان اشاره آمریکایی، می‌توانید سیستمی ایجاد کنید که حرکات ASL را به متن ترجمه کند و به این ترتیب به ارتباط افراد ناشنوا کمک کند. این پروژه راهی عالی برای یادگیری طبقه‌بندی چندکلاسی با استفاده از شبکه‌های کانولوشنی (CNN) است. شما با تحلیل داده‌های تصویری، ارزیابی مدل و روش‌های بهبود مدل آشنا خواهید شد.

منبع کد: کلیک کنید

مجموعه داده: کلیک کنید

پروژه‌های بینایی کامپیوتری برای سطح متوسط

پروژه‌های متوسط، یادگیرندگان را با پردازش بلادرنگ و الگوریتم‌های پیچیده‌تر به چالش می‌کشند. مثال‌هایی مانند ردیابی اشیا و تولید توضیحات متنی برای تصاویر، که یک مسئله چندوجهی است و به دانش در پردازش زبان طبیعی (NLP) و بینایی کامپیوتری نیاز دارد.

۴. تشخیص پلاک خودرو

سیستم‌های تشخیص خودکار پلاک خودرو (ANPR) به طور گسترده در نظارت ترافیکی، مدیریت پارکینگ و جمع‌آوری عوارض استفاده می‌شوند. این فرآیند شامل جمع‌آوری و برچسب‌گذاری تصاویر برای تشخیص پلاک، پیش‌پردازش داده‌ها، ساخت و آموزش یک مدل یادگیری عمیق برای تشخیص اشیا، استفاده از مدل آموزش‌دیده برای استخراج نواحی پلاک جهت تشخیص متن با مدل OCR و در نهایت، ایجاد یک برنامه کاربردی است که پلاک خودرو را از ویدئو به‌صورت بلادرنگ استخراج می‌کند.

منبع کد: کلیک کنید

مجموعه داده: کلیک کنید

۵. تولید توضیحات متنی برای تصاویر فلیکر

تولید توضیحات متنی برای تصاویر شامل ایجاد توصیف‌های متنی برای محتوای تصاویر است. با استفاده از مجموعه داده تصاویر فلیکر، می‌توانید یک مدل ترنسفورمر را بسازید و آموزش دهید که محتوای یک تصویر را به زبان طبیعی توصیف کند. این پروژه، بینایی کامپیوتری و پردازش زبان طبیعی را ترکیب می‌کند و چالشی هیجان‌انگیز برای افرادی است که می‌خواهند تقاطع این دو حوزه را کاوش کنند.

منبع کد: کلیک کنید

مجموعه داده: کلیک کنید

پروژه‌های بینایی کامپیوتری برای سطح پیشرفته

پروژه‌های پیشرفته نیازمند درک جامع مفاهیم بینایی کامپیوتری و مهارت‌های برنامه‌نویسی هستند و به وظایف پیچیده‌ای مانند ناوبری خودکار وسایل نقلیه و تحلیل تصاویر پزشکی می‌پردازند.

۶. تخمین و ردیابی حالت چندنفره در ویدئوها

تخمین حالت چندنفره در ویدئوها به دلیل چالش‌هایی مانند تاری حرکت و انسداد حالت‌ها دشوار است. این مسائل برای مدل‌های تصاویر ثابت و شبکه‌های عصبی بازگشتی سنتی چالش‌برانگیز هستند. در این پروژه، با مجموعه داده‌هایی مانند PoseTrack کار می‌کنید تا چندین نفر را در ویدئوها ردیابی کنید. شما مکان نقاط کلیدی مانند دست‌ها و آرنج‌ها را پیش‌بینی می‌کنید و همچنین چالش‌های پردازش و درک داده‌های ویدئویی را برطرف می‌کنید.

منبع کد: کلیک کنید

مجموعه داده: کلیک کنید

۷. تشخیص ناهنجاری

تشخیص ناهنجاری در تصاویر برای شناسایی الگوهای غیرمعمولی که با رفتار مورد انتظار مطابقت ندارند، حیاتی است. با استفاده از مجموعه داده MVTec AD، می‌توانید مدل‌هایی را توسعه دهید تا عیوب در فرآیندهای تولیدی یا فعالیت‌های غیرعادی در فیلم‌های نظارتی را تشخیص دهید. این پروژه به‌ویژه در کاربردهای کنترل کیفیت و امنیت مرتبط است.

منبع کد: کلیک کنید

مجموعه داده: کلیک کنید

نتیجه‌گیری

این هفت پروژه یک سفر کامل در دنیای بینایی کامپیوتری ارائه می‌دهند. آن‌ها از طبقه‌بندی ساده تصاویر تا وظایف پیچیده‌تر مانند تخمین حالت و تشخیص ناهنجاری را در بر می‌گیرند. با کار روی این پروژه‌ها، می‌توانید درک عمیقی از تکنیک‌های بینایی کامپیوتری و کاربرد آن‌ها در صنایع مختلف به دست آورید. چه یک مبتدی باشید و چه بخواهید چالش‌های پیشرفته‌تری را امتحان کنید، این پروژه‌ها به شما کمک می‌کنند تا یک نمونه‌کار و رزومه قوی بسازید تا در حرفه خود استخدام شوید و پیشرفت کنید.