計算機(jī)視覺是人工智能和圖像處理交集的快速發(fā)展的領(lǐng)域，正在徹底改變醫(yī)療保健，汽車和娛樂等領(lǐng)域。最近的突破，包括OpenAI的GPT-4 Vision和Meta的細(xì)分市場（SAM），使這項強(qiáng)大的技術(shù)比以往任何時候都更容易訪問。到2025年，全球計算機(jī)視覺市場有望超過410億美元，這是由自動駕駛，AR/VR，AI驅(qū)動診斷等方面的進(jìn)步驅(qū)動的。這使得成為開始計算機(jī)視覺事業(yè)的理想時機(jī)。最好的學(xué)習(xí)方法？通過解決現(xiàn)實世界項目！本文介紹了30個對初學(xué)者友好的項目，以幫助您掌握關(guān)鍵技能並保持領(lǐng)先地位。

目錄

• 計算機(jī)視覺項目難度級別
• 入門級計算機(jī)視覺項目
• 中級計算機(jī)視覺項目
• 高級計算機(jī)視覺項目
• 概括

有關(guān)基於視頻的計算機(jī)視覺和深度學(xué)習(xí)的介紹，請參見：使用深學(xué)習(xí)2.0的計算機(jī)視覺。

計算機(jī)視覺項目難度級別

為了簡化項目選擇，我們將項目分類為初學(xué)者，中級和高級級別。選擇與您當(dāng)前的專業(yè)知識和學(xué)習(xí)目標(biāo)保持一致的項目。

入門級計算機(jī)視覺項目

1. 面部識別：根據(jù)面部特徵識別或驗證個人。這涉及學(xué)習(xí)面部嵌入，對齊和驗證 - 至關(guān)重要的安全系統(tǒng)。

   • 技術(shù)： Python，Opencv，F(xiàn)aceNet，mtcnn
   • 資源： [數(shù)據(jù)源鏈接佔位符]，[教程鏈接佔位符]

2. 對象檢測：在圖像中找到並識別多個對象。與分類不同，這需要圍繞檢測到的對象的邊界框。對於自動駕駛汽車和機(jī)器人技術(shù)必不可少的。

   • 技術(shù)： Python，Tensorflow，Yolo，OpenCV
   • 資源： [數(shù)據(jù)源鏈接佔位符]，[教程鏈接佔位符]

3. 面罩檢測：確定圖像或視頻中的個人是否戴著口罩。該項目利用標(biāo)有標(biāo)籤的面部數(shù)據(jù)集，有些掩蓋，有些則沒有。

   • 技術(shù)： Python，Tensorflow，Mobilenet，OpenCV
   • 資源： [數(shù)據(jù)源鏈接佔位符]，[教程鏈接佔位符]

4. 流量標(biāo)誌識別：從圖像或視頻中確定各種流量標(biāo)誌。使用CNN和GTSRB等CNN和數(shù)據(jù)集中的自動駕駛汽車研究中的常見任務(wù)。

   • 技術(shù)： Python，TensorFlow，OpenCV，GTSRB數(shù)據(jù)集
   • 資源： [數(shù)據(jù)源鏈接佔位符]，[教程鏈接佔位符]

5. 植物疾病檢測：使用葉子圖像檢測植物疾病。這涉及基於疾病特異性特徵對圖像進(jìn)行分類。對農(nóng)業(yè)非常有益。

   • 技術(shù)： Python，Tensorflow，Keras，OpenCV
   • 資源： [數(shù)據(jù)源鏈接佔位符]，[教程鏈接佔位符]

6. 手寫文本的光學(xué)字符識別（OCR）：將圖像中的手寫文本轉(zhuǎn)換為數(shù)字文本。該項目涉及角色分割和序列學(xué)習(xí)。

   • 技術(shù)： Python，Tesseract，OpenCV，TensorFlow
   • 資源： [數(shù)據(jù)源鏈接佔位符]，[教程鏈接佔位符]

7. 面部情緒識別：根據(jù)面部表情（例如幸福，悲傷）對圖像進(jìn)行分類。這涉及培訓(xùn)分類器以檢測微妙的面部特徵變化。

   • 技術(shù)： Python，Tensorflow，OpenCV，F(xiàn)ER DataSet
   • 資源： [數(shù)據(jù)源鏈接佔位符]，[教程鏈接佔位符]

8. 蜜蜂檢測：在圖像或視頻中檢測蜜蜂以監(jiān)測蜂巢健康。這重點(diǎn)是在潛在混亂的背景下進(jìn)行小物體檢測。

   • 技術(shù)： Python，Tensorflow，Yolo，OpenCV
   • 資源： [數(shù)據(jù)源鏈接佔位符]，[教程鏈接佔位符]

9. 服裝分類器：對不同的服裝（例如，T卹，褲子）進(jìn)行分類。這使用經(jīng)典數(shù)據(jù)集來練習(xí)CNN體系結(jié)構(gòu)。

   • 技術(shù)： Python，Tensorflow，Keras，時尚MNIST
   • 資源： [數(shù)據(jù)源鏈接佔位符]，[教程鏈接佔位符]

10. 食物和蔬菜圖像分類：對圖像中的不同類型的食物進(jìn)行分類。這涉及識別顏色，紋理和形狀差異。

    • 技術(shù)： Python，Tensorflow，OpenCV，F(xiàn)ood-101數(shù)據(jù)集
    • 資源： [數(shù)據(jù)源鏈接佔位符]，[教程鏈接佔位符]

11. 手語檢測：用手語代表字母或單詞的手勢分類。這重點(diǎn)是靜態(tài)圖像或視頻中的形狀和方向。

    • 技術(shù)： Python，TensorFlow，OpenCV，ASL數(shù)據(jù)集
    • 資源： [數(shù)據(jù)源鏈接佔位符]，[教程鏈接佔位符]

12. 邊緣和輪廓檢測：圖像中檢測邊緣或輪廓以突出對象邊界。這可以使用諸如Canny Edge檢測器或小型CNN之類的過濾器來實現(xiàn)。

    • 技術(shù)： Python，OpenCV，TensorFlow
    • 資源： [數(shù)據(jù)源鏈接佔位符]，[教程鏈接佔位符]

13. 顏色檢測和隱形斗篷：在視頻供稿中檢測特定顏色，並使該區(qū)域“看不見”。這涉及顏色分割和背景圖像轉(zhuǎn)換。

    • 技術(shù)： Python，OpenCV，Numpy
    • 資源： [數(shù)據(jù)源鏈接佔位符]，[教程鏈接佔位符]

（中級和高級級別項目遵循類似的結(jié)構(gòu)，替換了適當(dāng)?shù)捻椖吭敿?xì)信息和技術(shù)。已添加了數(shù)據(jù)源和教程的佔位符，以允許在最終版本中包含相關(guān)鏈接。）

概括

這些計算機(jī)視覺項目提供了各種各樣的挑戰(zhàn)和學(xué)習(xí)機(jī)會。選擇與您的興趣和技能水平保持一致的項目。請記住要徹底記錄您的工作並分享您的成就！這些項目從這些項目中獲得的實踐經(jīng)驗將顯著增強(qiáng)您的計算機(jī)視覺專業(yè)知識。

以上是2025年的30個計算機(jī)視覺項目的詳細(xì)內(nèi)容。更多資訊請關(guān)注PHP中文網(wǎng)其他相關(guān)文章！