Proyectos de procesamiento de imágenes para estudiantes de ingeniería

Hoy en día, el "procesamiento de imágenes" se usa normalmente en una amplia gama de aplicaciones y en diferentes tipos de dispositivos electrónicos como computadoras, cámaras digitales, teléfonos móviles, etc. Las propiedades de la imagen se pueden cambiar con una inversión mínima, como la mejora del contraste, la detección de bordes, la medición de la intensidad y la aplicación de diferentes funciones matemáticas para mejorar la imagen. Aunque estos métodos pueden ser muy influyentes, el consumidor con frecuencia controla las imágenes con volcado, pero es raro comprender los valores fundamentales detrás de la rutina de procesamiento de imágenes sin esfuerzo. Si bien esto puede estar bien para algunas personas, a menudo conduce a una imagen corrupta en gran medida. En este artículo, cubriremos los conceptos básicos del procesamiento de imágenes y proyectos de procesamiento de imagen digital con MATLAB, Pitónetc.

¿Qué es el procesamiento de imágenes?

El método de procesamiento de imágenes se utiliza para realizar algún procesamiento en una imagen, como la mejora de la imagen, o para eliminar algunos datos funcionales de la imagen. El procesamiento de imágenes es un tipo de procesamiento de señales, donde la entrada es una imagen, así como la salida, son características o características aliadas a la imagen.

En la actualidad, la técnica de procesamiento de imágenes es ampliamente utilizada en diferentes industrias, la cual se utiliza para formar regiones de investigación básica tanto en ingeniería como en diferentes disciplinas. Básicamente, los pasos de procesamiento de imágenes paso a paso se describen a continuación.

• Haga clic en la imagen utilizando cámaras digitales;
• Estudiar y explotar la imagen;
• La salida de la imagen se puede modificar según el análisis de la imagen.

El procesamiento de imágenes se puede realizar utilizando dos métodos, a saber, el procesamiento de imágenes analógicas y el procesamiento de imágenes digitales. La técnica de procesamiento de imágenes primaria (analógica) se utiliza para fotografías, impresiones. Etc. El analista de imágenes utiliza diferentes bases de comprensión al utilizar algunas de las técnicas de imagen. La técnica de procesamiento de imágenes secundarias (digitales) ayudará en el análisis de imágenes digitales usando una PC.

Proyectos de procesamiento de imagen

Lo que sigue lista de proyectos de procesamiento de imágenes se discute a continuación.

1). Robot trazador de bolas basado en Raspberry Pi

Este proyecto se usa para construir un robot para rastrear pelotas usando Raspberry Pi. Aquí, este robot usa una cámara para capturar las imágenes, además de realizar el procesamiento de imágenes para rastrear la pelota. Este proyecto utiliza un módulo de cámara raspberry pi como microcontrolador para rastrear la pelota y habilita el código Python para el análisis de imágenes.

2). Comprobación del seguimiento con un teléfono Android

Este proyecto es muy útil para monitorear lugares públicos como oficinas, hogares, utilizando una aplicación de Android. Al usarlo, puede capturar las imágenes, monitorear y grabar los videos en vivo.

El sistema propuesto requiere una fuente de alimentación, una Raspberry Pi, una cámara Pi y un teléfono Android. Y también un sistema operativo basado en Linux para Raspberry Pi y configuración de archivos de cámara. El video se puede grabar usando el software de movimiento cuando hay movimiento en la habitación.

3). Detección de manipulación de imágenes médicas

Este proyecto se utiliza en el sistema de salud para el reconocimiento de imágenes ficticias para confirmar si la imagen está asociada a la imagen médica o no.

El principio de funcionamiento de este proyecto está en un gráfico de ruido de una imagen, utiliza un filtro de falla de resolución múltiple y entrega la salida a los clasificadores como un vector de soporte y entrenamiento extremo.

El mapa de ruido se entrena en una fuente de cálculo de límites, mientras que la clasificación y el filtrado se realizan en una fuente de cálculo de nube central. Asimismo, este proyecto funciona sin esfuerzo. El requisito de ancho de banda también es muy razonable para este proyecto.

4). Identificación del acto humano por procesamiento de imágenes

Este proyecto se utiliza para identificar el acto humano mediante el procesamiento de imágenes en tiempo real, y la intención principal es comunicar los gestos identificados utilizando el sistema de cámaras.

Este sistema comienza por reconocer el acto humano indicado en la base de datos cuando transmite las señales de activación al arreglo de cámaras para grabar y almacenar el flujo de video en el sistema.

El proceso de coincidencia de patrones se usa para ahora las acciones del esquema de video grabado directamente. La imagen del video es evaluada internamente por la base de datos y finalmente el o/p la obtendrá.

Proyectos de procesamiento de imágenes digitales IEEE

La técnica de procesamiento de imágenes digitales se utiliza para mejorar la calidad de una imagen mediante la aplicación de operaciones aritméticas. Los proyectos basados ​​en el procesamiento de imágenes consisten principalmente en modificar imágenes e identificar señales bidimensionales y mejorarlas contrastándolas con una señal normal. Las listas de proyectos de procesamiento de imágenes digitales de IEEE para estudiantes de ingeniería incluyen lo siguiente.

• Vehículos en movimiento Detección rápida y potente en videos aéreos con ventanas corredizas
• Eliminación de neblina para imágenes subacuáticas basada en la mejora del contraste y el color mediante el método de fusión.
• Conjunto de imágenes basado en reconocimiento facial con función simultánea y aprendizaje de diccionario
• Análisis de video para monitoreo de tráfico
• Análisis y detección del llanto infantil
• Protección eficaz de palmas basada en WSN contra larvas de RPW
• Reconocimiento de la marcha por Active Energy Image y Gabor wavelet
• Reconocimiento de la actividad humana por redes neuronales
• Detección de cáncer de pulmón con procesamiento digital de imágenes en imágenes de TC
• Compresión de imágenes fractales basada en interpolación polinomial
• Segmentación de tumores cerebrales basada en la técnica de agrupamiento híbrido
• Fusión de la imagen en el campo médico gracias a la combinación SVD y la transformación de Shearlet
• Comparación a nivel de píxel y a nivel de características utilizando técnicas de fusión de imágenes
• Clasificación de flores por procesamiento de imágenes basado en una red neuronal
• Fusión de imágenes en el campo médico mediante la técnica de juntas dispersas
• Una fusión de imágenes satelitales con transformaciones de curvas discretas rápidas
• Método de compresión sin pérdida de imagen con técnicas combinadas
• Detección de enfermedades de la retina mediante modelos binarios locales
• Clasificación de granos de arroz por procesamiento de imágenes.
• Evaluación de la calidad de granos de arroz por técnicas morfológicas

Proyectos de procesamiento de imágenes con MATLAB

MATLAB o Matrix Lab es un lenguaje de programación de alto nivel que le permite realizar tareas computacionalmente exigentes más rápido que con otros lenguajes de programación como C, CPP, etc. Pero MATLAB es muy comprensible y útil para cálculos rápidos de matrices numéricas. Los siguientes proyectos de procesamiento de imágenes se basan en el concepto de MATLAB.

1). Sistema de identificación de moneda

Identificar la moneda de diferentes países es muy difícil. La principal intención de este proyecto es ayudar a los ciudadanos a solucionar este problema. Pero los sistemas de identificación de moneda se basan en el análisis de imágenes y no son suficientes.

El proceso en este proyecto es automático y robusto, y este sistema utiliza el renminbi chino (RMB) y la SEK sueca como ejemplo para demostrar las técnicas.

2). Control inteligente de semáforos mediante procesamiento de imágenes

día siguiente Hoy en día, el problema del tráfico se ha convertido en un problema importante en la India debido al creciente número de vehículos motorizados. Por esta razón, es necesario utilizar los semáforos que pueden realizar la verificación en tiempo real de la compacidad del tráfico. Este proyecto utiliza una disposición de procesamiento de imágenes para controlar el tráfico de una manera sencilla mediante la captura de imágenes de tráfico en las intersecciones. Un procedimiento paso a paso para cambiar la duración del semáforo depende de la densidad del tráfico desde las intersecciones hasta un semáforo.

3). Deslizador de imágenes con MATLAB

El proyecto Image Slider se usa para controlar fondos de pantalla con movimiento de la mano usando MATLAB. Esta tarea se puede lograr mediante la combinación de una serie de funciones.

Este proyecto utiliza una cámara web para capturar la imagen y, si la imagen tiene un fondo uniforme, el resultado será incorrecto. Así que necesitamos mantener el fondo consistentemente. Las aplicaciones de este proyecto incluyen principalmente control de electrodomésticos, electrodomésticos, etc.

4). Sistema automático de estacionamiento de vehículos

Hoy en día, muchas ciudades del mundo enfrentan muchos problemas de estacionamiento de vehículos debido a la menor disponibilidad de estacionamiento, los altos precios de la tierra, etc. Para superar este problema, aquí hay una solución, a saber, un sistema de estacionamiento automático.

El sistema propuesto se utiliza en lugares públicos como hoteles, oficinas, teatros, hogares, hospitales, estadios, aeropuertos, etc. Las ventajas de usar este sistema son varias, como que ocupa menos espacio, toma menos tiempo para recoger y entregar el automóvil, seguridad y protección del vehículo contra robos.

Proyectos de procesamiento de imágenes basados ​​en MATLAB

El término MATLAB significa MATrix LABoratory y es el lenguaje de programación de cuarta generación. Este lenguaje de programación permite funciones, manipulación de matrices, trazado de datos, creación de interfaz de usuario, implementación de algoritmos, etc. Este lenguaje se utiliza en aplicaciones de procesamiento de imágenes, institutos de investigación, etc. La lista de proyectos de procesamiento de imágenes basados ​​en MATLAB se incluye a continuación.

• Reconocimiento de matrículas por procesamiento de imágenes y MATLAB
• Reconocimiento de emociones faciales en tiempo real con MATLAB
• Detección de conductores dormidos en tiempo real con MATLAB
• Reconocimiento de escritura a mano con MATLAB y procesamiento de imágenes
• Detección de cálculos renales basada en MATLAB
• Verificación de firma basada en MATLAB
• Comprimir una imagen en color con MATLAB
• Clasificación de categoría de imagen basada en MATLAB
• Detección de cáncer de piel basada en MATLAB
• Sistema de marcado de asistencia mediante procesamiento de imágenes y MATLAB
• Detección de tumores hepáticos mediante MATLAB
• Segmentación IRIS usando código MATLAB
• Detección de enfermedades de la piel con MATLAB
• Diseño e implementación de una plataforma de bajo costo para diagnóstico por imagen en tiempo real con MATLAB
• Sistema de detección biométrica con unimodal y multimodal con MATLAB
• Análisis de aspecto de punto fijo basado en MATLAB para sistemas de infraestructura inalámbrica con MATLAB
• Comunicaciones de luz basadas en cámaras de teléfonos celulares con MATLAB
• Modelado de distorsión de perspectiva en imágenes de rostros y la biblioteca para seguimiento de objetos con MATLAB
• Control inteligente de semáforos con MATLAB y procesamiento de imágenes
• Control de plagas en campos agrícolas con procesamiento de imágenes y MATLAB

Proyectos de procesamiento de imágenes con Python

Python es un lenguaje de programación de alto nivel y su biblioteca típica es enorme y completa. Lo que sigue Procesando imagen digital los proyectos se basan en el concepto de Python.

1). Reconocimiento de texto en imágenes por Python

El reconocimiento textual de una imagen es un paso muy útil para obtener la recuperación de contenido multimedia. El sistema propuesto se utiliza para detectar automáticamente texto en imágenes y eliminar el texto asociado horizontalmente con fondos desafiantes.

Este proyecto se basa en aplicaciones tales como una técnica de reducción de color, una técnica de reconocimiento de contornos, así como la localización de áreas de texto y membresías geométricas. El texto de la imagen contiene información muy útil para diferentes tipos de documentos.

Eliminar texto de una imagen es un trabajo duro. El texto se detecta y extrae para los lectores sin ningún problema. Este proyecto utiliza una técnica de localización de texto rápida para todos los bordes factibles de la imagen.

2). Detección de somnolencia del conductor usando Python

Se espera un nuevo enfoque de la seguridad y protección del automóvil en el ámbito autonómico principalmente en el sistema de automoción. Hoy en día, los accidentes de conducción de automóviles somnolientos han aumentado. Para superar este problema, aquí hay una solución del proyecto, a saber, el sistema de alerta del conductor, que emite una alerta al monitorear los ojos de cada conductor cuando conduce un vehículo.

3). Detección de rostros usando Python

El objetivo principal de este proyecto es detectar el rostro en tiempo real y también realizar un seguimiento continuo del rostro. Este es un ejemplo simple para detectar rostros usando python, y en lugar de detección de rostros, también podemos usar cualquier otro objeto que queramos.

4). Erosión y dilatación de la imagen

Hay varios tipos de operaciones morfológicas disponibles para el procesamiento de imágenes. Pero el procesamiento de imágenes se puede realizar utilizando los tipos más comunes de operaciones morfológicas basadas en la forma de la imagen, como la erosión y la dilatación. Aquí, la erosión se usa para reducir las características de una imagen, mientras que la dilatación se usa para aumentar el área y enfatizar las características de un objeto.

5). Dibujar una imagen en Python

En los últimos años, se ha utilizado software cartomizador de imágenes para convertir la imagen normal en una imagen de dibujos animados. En este proceso, son necesarios la detección de bordes y el filtro bilateral. El filtro bilateral se utiliza para reducir la paleta de colores de una imagen. Luego, podemos aplicar la detección de bordes a esta imagen para generar una imagen de forma oscura. Por lo tanto, finalmente, se pueden aplicar algunos trucos a esta imagen para obtener una imagen de caricatura.

Proyectos de procesamiento de imágenes basados ​​en IoT

La lista de proyectos de procesamiento de imágenes basados ​​en IoT se muestra a continuación.

Seguridad en el hogar mediante IoT y procesamiento digital de imágenes

Este proyecto se utiliza para diseñar un sistema que utiliza IoT y procesamiento de imágenes digitales para asegurar la casa. Este sistema incluye una cámara digital, un sensor, un móvil y un fog con la base de datos. Los sensores están ubicados en el marco de la puerta que alertan a la cámara para que haga clic en la imagen de una persona que ingresa a la casa, luego de lo cual envía la imagen de la persona a la hoja de datos en la niebla.

El análisis de imágenes se puede realizar para detectar y comparar la imagen con la almacenada. Si la imagen capturada y la imagen almacenada no coinciden, se envía una alerta al propietario de la casa.

Detección de grietas en puentes basada en IoT y modelo de red convolucional

El Internet de las cosas se ha desarrollado junto con la tecnología de la información debido a sus fuertes características de permeabilidad, numerosas ventajas y múltiples aplicaciones. En ingeniería estructural, IoT juega un papel clave en el desarrollo de estructuras de red. La amenaza más común es la grieta para salvar la seguridad. A causa de estas grietas se han producido el 90% de los desastres en los puentes. Por lo tanto, la identificación de grietas en puentes es muy importante para reducir el desastre estructural con el tiempo. Para superar esto, se establece este sistema de detección de grietas en puentes basado en IoT para mejorar la se puede reducir la seguridad del puente, así como un factor de riesgo.

Área de detección basada en IoT y descriptor de Fourier del vehículo para la separación

Día a día, los accidentes de tránsito han aumentado seriamente. Por lo tanto, para superar problemas como el exceso de velocidad y los atascos de tráfico, se necesita tecnología. La detección y el seguimiento de vehículos mediante visión por computadora e IoT son partes esenciales del sistema inteligente de monitoreo de tráfico.

Durante la segmentación de la imagen, el ángulo entre el vehículo y la cámara tendrá una conexión para mover el vehículo. Este proyecto mejora la precisión de detección de vehículos utilizando imágenes de cámara. Las áreas en movimiento se extraerán utilizando las diferencias entre imágenes. Si uno o más vehículos se superponen como un área, entonces el área debe dividirse. Esta técnica extrae un área para dividirla del contorno del área. Pero no es posible dividir los vehículos a través del contorno extraído. Así, se implementa una nueva técnica para separar el locus utilizando el descriptor de Fourier. Usando esta técnica, se puede detectar un área.

Kit de salud inteligente que utiliza IoT y procesamiento de imágenes

El concepto principal de este proyecto es proporcionar mejores y más eficientes servicios de atención médica a los pacientes que utilizan IoT. Entonces los médicos podrían usar esta información y dar un resultado efectivo. Este proyecto incluye algunas funciones para observar al paciente por parte del médico desde cualquier lugar y en cualquier momento. En caso de emergencia, se puede enviar un correo electrónico o un mensaje al médico sobre la situación del paciente.

Sistema agrícola inteligente usando IoT

El sistema propuesto, es decir, el sistema de agricultura inteligente, está diseñado con IoT y este sistema es muy útil para los agricultores. Para situaciones climáticas, se pueden establecer valores de umbral como temperatura, humedad dependiendo de las condiciones climáticas de esta área específica. El sistema propuesto generará el cronograma de riego basado en la detección de datos de campo en tiempo real y la línea de base climática.

Proyectos de procesamiento de imágenes basados ​​en un sistema embebido

A continuación se presenta la lista de proyectos de procesamiento de imágenes basados ​​en un sistema embebido.

Automatización de peajes basada en ANPR mediante procesamiento de imágenes

Este proyecto se utiliza para diseñar un sistema de pago de peajes de forma automática utilizando ANPR o Reconocimiento Automático de Matrículas. En este proyecto, se utiliza una técnica de procesamiento de imágenes para hacer clic en la imagen de la matrícula y convertir esta imagen en texto.

Este sistema está diseñado con un microcontrolador para analizar el texto de la matrícula y deducir automáticamente la cantidad ya que los datos ya estarán almacenados en la base de datos. Una vez descontado el importe, el propietario del vehículo recibirá un mensaje.

Reconocimiento de tumores basado en Matlab

El procesamiento de imágenes se utiliza en diferentes aplicaciones médicas. El sistema propuesto se utiliza para diseñar un sistema de detección de posición de tumores basado en proceso de imagen y MATLAB.

Protección multimedia por contenido y huellas dactilares

En la actualidad, la protección multimedia se ha desarrollado para proteger la distribución de multimedia y la propiedad intelectual. Este proyecto utiliza contenido y huellas dactilares para detectar multimedia. Mediante el uso de huellas dactilares de contenido, las violaciones de derechos de autor se pueden detectar una vez que se publican en los sitios web. Una huella digital de contenido captura las propiedades del contenido de los medios, que se pueden usar para identificar de forma única el objeto de los medios. En este proyecto, se diseña un marco modular para modelar y analizar técnicas de huellas dactilares para contenido.

Monitoreo de volcanes usando ARM incorporado en áreas remotas

Este proyecto desarrolla un sistema denominado MVMS (Monitoring Volcanic Multi-parameter System) mediante acceso remoto y diferentes módulos conectados dentro de una red. Este sistema es muy sencillo de configurar para el estudio y seguimiento de la red. Este sistema funciona mediante el uso de un sistema integrado con un sensor y un sistema de comunicación. El sistema MVMS consiste principalmente en una red de módulos remotos (RMN) que recibe datos a través de un enlace de cable/inalámbrico utilizando sensores y los almacena en un medio de gran capacidad.

Usando este proyecto, se puede desarrollar un sistema de parámetros múltiples para monitorear la actividad volcánica. El sistema permite el acceso a módulos remotos y diferentes conectados en red. En este proyecto, se utiliza un procesador ARMTM para brindar una gran flexibilidad en el diseño del hardware. Linux se utiliza como sistema operativo para facilitar el desarrollo de aplicaciones de control de comunicaciones y sensores.

Diseño e implementación de sistemas de control embebidos con Scilab

En este proyecto se desarrolla una plataforma embebida para el diseño de sistemas de control embebidos. Estos sistemas se desarrollan de forma rápida y rentable. Este sistema se puede construir con software de código abierto, a saber, Scilab y Linux, para reducir los costos de desarrollo. Cuando esta plataforma ofrece un entorno combinado, el usuario puede realizar todas las fases del ciclo de desarrollo dentro de los sistemas de control. Por lo tanto, cuando se mejora potencialmente el rendimiento, se puede reducir el tiempo necesario para el desarrollo.

Este sistema se utiliza en los campos de la industria, la educación, la instrumentación, la optimización y el procesamiento de imágenes. Además, este sistema se puede desarrollar donde se utilizan sensores y actuadores

Proyectos de Procesamiento de Imágenes en Ingeniería Biomédica

Los proyectos de procesamiento de imágenes biomédicas y los proyectos de procesamiento de imágenes de LabVIEW se analizan a continuación.

Detección de imágenes médicas falsas

El sistema propuesto, a saber, la detección de imágenes falsificadas en el campo médico, se utiliza en el sistema de salud. Usando este sistema, la detección de la imagen se puede realizar tanto si la imagen se modifica como si no. Este proyecto es muy útil, especialmente en el departamento de salud, porque se registran muchos casos sobre el cambio de informes para ocultar ciertas infracciones. Así que usando este proyecto se puede detectar.

Sistema de recuperación de imágenes médicas basado en Hadoop Framework utilizado en Grid

El sistema propuesto se puede implementar usando el framework Apache Hadoop. Es una arquitectura grid con código abierto, que compila una variedad de formatos de imagen y se establece entre diferentes hospitales para almacenar, compartir y recuperar imágenes.

Hay diferentes medidas de rendimiento, como la precisión, la fiabilidad, la privacidad, la interoperabilidad y la seguridad. Con esto, se puede lograr la privacidad del paciente y la autenticación del usuario.

En este proyecto, se utiliza el algoritmo de recuperación de imágenes basada en contenido (CBIR) basado en texturas para una recuperación de imágenes eficiente. Este rendimiento del sistema se puede verificar utilizando Hadoop a través de tres nodos operativos actuales. El tiempo de recuperación del sistema propuesto se puede obtener a través de resultados experimentales.

Un prototipo de tipificación sanguínea utilizando procesamiento de imágenes.

El proceso de tipificación sanguínea es necesario antes de manejar una transfusión de sangre; sin embargo en ciertas situaciones, debido al riesgo para la vida de una persona, es fundamental manejar la sangre rápidamente. En estas circunstancias de crisis, averiguar el tipo de sangre es crítico debido a que requiere menos tiempo.

Para superar este problema, el sistema propuesto se desarrolla utilizando procesamiento de imágenes. Este sistema se utiliza para determinar el grupo sanguíneo en función de la prueba de placa y el método de procesamiento de imágenes. Todo el procedimiento de análisis se puede automatizar utilizando este sistema utilizado para el fenotipado sanguíneo y el tipado sanguíneo ABO-Rh.

Diseño basado en LabVIEW de un controlador de cuadricóptero

El proyecto, concretamente LabVIEW y el diseño de controladores basados ​​en procesamiento de imágenes para el cuadricóptero, se utiliza para diseñar un cuadricóptero autónomo. Es un vehículo de aterrizaje vertical de cuatro rotores. Este cuadricóptero se puede controlar con precisión a través de la programación y el procesamiento de imágenes de LabVIEW.

Robot autónomo recolector de frutas con LabVIEW

El objetivo principal de este proyecto es diseñar un robot autónomo para la recolección de frutas. Este proyecto se puede diseñar con procesamiento de imágenes y LabVIEW para controlar el brazo robótico. Basado en la imagen capturada, este proyecto controla el agarre de los brazos robóticos para recoger las frutas.

Detección de cáncer por muestra de sangre humana usando imágenes microscópicas

Este proyecto se utiliza para detectar el tipo de leucemia a través de la imagen de la muestra de sangre microscópica. El proyecto incluye algunas características de imágenes microscópicas como examinar cambios en textura, colores, geometría, etc. Este sistema debe ser consistente, eficiente, menor tiempo de procesamiento, menos errores, alta precisión, menos costoso y fuerte para diferentes personas al recolectar muestras, etc.

Al extraer información de imágenes de muestras de sangre, hay muchos beneficios para las personas, como predecir, tratar y resolver enfermedades de la sangre sin demora para un paciente.

Otros proyectos de procesamiento de imágenes en el campo médico son

• Clasificación de células sanguíneas basada en CNN
• Endoscopia basada en Raspberry Pi de bajo costo
• Detección de cáncer de piel
• Retinopatía diabética con aprendizaje profundo
• Segmentación basada en FPGA de tumores cerebrales
• Fusión de imágenes en el campo médico vía FPGA
• Compresión de imágenes médicas sin pérdida
• Detección de glaucoma usando Opencv y MATLAB
• Detección de cálculos renales por ecografía
• Detección de tuberculosis en rayos X.
• Detección de cáncer de mama por aprendizaje profundo
• Detección de nódulos pulmonares basada en Matlab

La lista de miniproyectos de procesamiento de imágenes entiende lo siguiente.

• Imágenes Erosión y dilatación
• Proyecto de ratón basado en visión artificial
• Sistema de estacionamiento de vehículos automáticamente usando procesamiento de imágenes
• Escáner de texto basado en visión artificial
• Identificación de actos humanos por procesamiento de imágenes.
• Selfie inteligente usando visión por computadora
• Caricaturas de imágenes con Python
• Robot para seguimiento de balones con Raspberry Pi
• Detección de somnolencia del controlador basada en Python
• Control basado en procesamiento de imágenes de semáforos inteligentes

Proyectos de procesamiento de imágenes IEEE basados ​​en Python

La lista de proyectos de procesamiento de imágenes IEEE basados ​​en Python incluye lo siguiente.

• Reconocimiento ocular basado en red residual y convolución mixta
• Visión conceptual del reconocimiento IRIS a través de técnicas de procesamiento de imágenes
• Predicción del valor oculto de las huellas dactilares
• Redes neuronales convolucionales profundas para el reconocimiento de acciones humanas con mapas de profundidad y posturas
• Desarrollo del método LSB en imágenes coloreadas con máscara
• Técnica basada en predicción MSB para enmascaramiento de datos reversible con alta capacidad para imágenes encriptadas
• Ocultación de información cuántica eficiente utilizada para compartir imágenes médicas remotas
• Detección de parásitos de la malaria mediante procesamiento digital de imágenes
• Identificación humana a partir de caminatas libres con función de caminar basada en la postura
• Reducción de dimensionalidad no lineal para clasificación de imágenes basada en aprendizaje múltiple
• Clasificación de animales a través de imágenes faciales con fusión a nivel de puntuación
• Compartir patrones secretos visuales cifrando muchas imágenes
• Software de diseño de sistemas de reconocimiento biométrico por procesamiento de imágenes
• Detección de sonrisas en la naturaleza mediante el aprendizaje por transferencia
• Segmentación de imágenes de huellas palmares asistida por computadora para investigación biométrica
• Sistema de identificación de enfermedades de hojas de plantas
• Identificación de huellas dactilares de niños pequeños
• Dermatología digital
• Evaluación de Redes Neuronales Convolucionales Profundas para Clasificación de Materiales
• Reconocimiento de expresiones faciales con filtro Gabor 2D

Proyectos de procesamiento de imágenes basados ​​en Android

La lista de proyectos de procesamiento de imágenes basados ​​en Android incluye lo siguiente.

• Reconocimiento facial y procesamiento de imágenes basados ​​en Android
• Sistema de telemedicina con corazón móvil
• Comparación de rendimiento de los métodos de reducción de datos
• Envío de vídeos de seguridad vía WiMAX en comunicaciones vehiculares
• Control del robot para la localización mediante un teléfono inteligente Android
• Diseño de un sistema de bajo consumo para la detección de origen humano
• Evaluación de enfoques empíricos para el reconocimiento de dígitos usando Android
• Sistema agrícola inteligente usando IoT y Android

-Así que todo se trata de digital temas de proyectos de procesamiento de imágenes, procesamiento de imagen en matlaby Pitón. Hay varios Documentos IEEE sobre procesamiento de imágenes que están disponibles en el mercado, y las aplicaciones de procesamiento de imágenes involucradas en medicina, mejora y restauración, transmisión de imágenes, procesamiento de color de imágenes, visión robótica, etc. Aquí hay una pregunta para usted, ¿cuáles son los pasos involucrados en el procesamiento de imágenes digitales?