使用Python，機器學習和深度學習的5個很棒的計算機視覺專案創意！

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計算機視覺屬於人工智慧領域，可以透過處理影象和圖片來解決現實生活中的視覺問題。計算機識別、理解、識別數字影象或影片以自動執行任務的能力是計算機視覺發展的主要目標。

人類可以輕鬆識別物體並他們周圍的環境。但是，計算機識別和區分環境中的各種圖案，視覺效果，影象和物件並不是一件容易的事。出現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（即二進位制）來解釋大多數輸出。影象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之間計算的值範圍，並且使用這種常規的陣列方法，我們可以編寫專用於識別和識別影象的程式碼。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，現代計算機視覺專案可以解決複雜的任務，例如影象分割和分類，

我們將提供5個專案讓大家對計算機視覺加以瞭解。透過機器學習和深度學習獲得計算機視覺基礎。

1.顏色檢測-

這是初學者入門計算機視覺模組open-cv的基礎專案。在這裡，可以瞭解如何準確的區分各種顏色。該專案有助於理解蒙版的概念，非常適合初學者級別的計算機視覺專案。任務是從特定框架中區分各種顏色，例如紅色，綠色，藍色，黑色，白色等，並僅顯示可見顏色。該專案使使用者可以更好地瞭解遮罩對於更復雜的影象分類和影象分割任務的工作原理。該初學者專案可用於瞭解有關如何將這些numpy陣列的影象精確地以RGB影象形式正確堆疊的更詳細的概念。

透過使用諸如UNET或CANET的深度學習模型來解決更復雜的影象分割和分類任務以及每個影象的遮罩，可以用相同的任務完成更復雜的專案。如果想了解更多資訊，則可以使用深度學習方法來獲得各種各樣的複雜專案。

2.光學字元識別（OCR）

這是另一個最適合初學者的基礎專案。光學字元識別是透過使用電子或機械裝置將二維文字資料轉換為機器編碼文字的形式。我們使用計算機視覺讀取影象或文字檔案。讀取影象後，使用python的pytesseract模組讀取影象或PDF中的文字資料，然後將它們轉換為可以在python中顯示的資料字串。

pytesseract模組的安裝可能會有些複雜，因此請參閱一個好的指南以開始進行安裝過程。直觀瞭解光學字元識別。一旦對OCR的工作原理和所需的工具有了深入的瞭解，就可以繼續計算更復雜的問題。可以使用序列對注意力模型進行序列化，以將OCR讀取的資料從一種語言轉換為另一種語言進行檢測。

3.使用深度學習進行人臉識別-

人臉識別是對人臉以及使用者授權名稱的程式識別。人臉檢測是一項較簡單的任務，可以視為初學者級專案。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分開的方法。haar級聯分類器可用於面部檢測的目的，並準確檢測幀中的多個面部。用於正面人臉的haar級聯分類器通常是XML檔案，可與open-cv模組一起使用以讀取人臉，然後檢測人臉。機器學習模型（例如定向梯度直方圖（HOG））可與標記資料一起使用，並與支援向量機（SVM）一起執行此任務。

面部識別的最佳方法是利用DNN（深度神經網路）。在檢測到人臉之後，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，人臉網路架構等，可以簡化構建深度學習模型的過程，並允許使用者構建高質量的人臉識別系統。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。用於人臉識別的現代模型具有很高的準確性，可為標記的資料集提供幾乎超過99％的準確性。人臉識別模型的應用程式可用於安全系統，監視，考勤系統等。

4.物件檢測/物件跟蹤-

這個計算機視覺專案很容易被認為是一個相當高階的專案，有太多可用的免費工具和資源，我們可以參考進行學習。物件檢測任務是這樣一種方法：在已識別的物件周圍繪製一個邊界框，並根據確定的標籤來識別已識別的物件，並以特定的精度對其進行預測。與物件檢測相比，物件跟蹤略有不同，因為我們不僅可以檢測到特定物件，還可以跟隨物件並使其周圍帶有邊界框。物體檢測是一種計算機視覺技術，可讓我們識別和定點陣圖像或影片中的物體。透過這種識別和本地化，物件檢測可用於對場景中的物件進行計數並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。執行這些任務的各種演算法是R-CNN（基於區域的卷積神經網路）），SSD（單發檢測器）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，，而另一種方法則是與PC相關的實時網路攝像頭物件檢測。像這樣專案的開源程式及演算法大家可以輕易找到，可以參照進行學習。

5.人類的情感和手勢識別

該專案使用計算機視覺和深度學習來檢測各種面孔並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並分類識別出的手指的不同手勢。在區分人類情緒或手勢之後，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。該專案最好的部分是我們可以使用的多種資料集選擇。可以選擇使用計算機視覺，資料增強以及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專案用。