В днешно време “Обработката на изображения” обикновено се използва от широк спектър от приложения и в различни видове електроника като компютри, цифрови фотоапарати, мобилни телефони и др. Свойствата на изображението могат да се променят с най-малко инвестиции като подобряване на контраста, откриване на граници, измерване на интензитета и прилагайте различни математически функции, за да подобрите изображенията. Въпреки че тези методи могат да бъдат много влиятелни, потребителят често контролира изображенията с изхвърлянето, но разбирането на основните ценности, които стоят зад рутинната обработка на изображения, е рядкост. Въпреки че това може да е подходящо за някои хора, често води до картина, която е силно повредена. В тази статия ще обсъдим основите на обработката на изображения и проекти за цифрова обработка на изображения с помощта на MATLAB , Python и т.н.

Какво представлява обработката на изображения?

Методът за обработка на изображението се използва за извършване на някои процеси върху картина като подобряване на изображението или за премахване на някои функционални данни от изображението. Обработката на изображения е един вид обработка на сигнала , където входът е картина, както и изходът, са характеристики или характеристики, свързани с изображението.

Цифрова обработка на изображения

Понастоящем техниката за обработка на изображения се използва широко в различни индустрии, която се използва за формиране на основни области на изследване в инженерството, както и в различни дисциплини. По принцип стъпките по стъпка за обработка на изображения са обсъдени по-долу.

Щракнете върху изображението с помощта на цифрови камери
Изучаване и работа с изображението
Изходът на изображението може да бъде променен въз основа на анализа на изображението.

Обработката на изображения може да се извърши чрез два метода, а именно аналогова обработка на изображения, както и цифрова обработка на изображения. Основната техника за обработка на изображения (аналогова) се използва за снимки, разпечатки. И т.н. Анализаторът на изображения използва различни основи на разбиране, докато използва някои от техниките за изображения. Техниката за вторична обработка на изображения (цифрова) ще подпомогне цифровия анализ на изображенията с помощта на компютър.

Проекти за обработка на изображения

Следното списък с проекти за обработка на изображения е обсъдено по-долу.

Проекти за обработка на изображения

1). Робот за проследяване на топки на Raspberry Pi

Този проект е свикнал изграждане на робот за проследяване на топката с помощта на Raspberry Pi. Тук този робот използва камера за заснемане на изображенията, както и за извършване на обработка на изображения за проследяване на топката. Този проект използва малинов пи модул на камерата като микроконтролер за проследяване на топката и позволява кода на Python за анализ на изображения.

2). Проверка за наблюдение с Android телефон

Този проект е много полезен за наблюдение на обществени места като офиси, домове, с помощта на приложение за Android. С помощта на този човек може да заснема изображения, да наблюдава и записва видео на живо.

Предлаганата система изисква захранване, Raspberry Pi, камера Pi и телефон с Android. И също така операционна система, базирана на Linux за Raspberry Pi и конфигуриране на файлове на камерата. Видеото може да бъде записано с помощта на софтуер за движение, когато движението присъства в стаята.

“7 -сегментен дисплей таблица на истината k карта ”

3). Откриване на фалшификат на медицинско изображение

Този проект се използва в здравната система за разпознаване на фалшиви изображения, за да се потвърди, че изображението е свързано с медицинското изображение или не.

Принципът на работа на този проект е върху диаграма на шума на изображение, използва филтър за повреда с много разделителна способност и дава изход на класификаторите като екстремно обучение и вектор за поддръжка.

Картата на шума се формира в граничен изчислителен източник, докато класификацията и филтрирането са завършени в основен източник за изчислителни облаци. По същия начин този проект работи без усилие. Изискването за честотна лента също е много разумно за този проект.

4). Идентифициране на човешкия акт чрез обработка на изображения

Този проект се използва за идентифициране на човешкия акт чрез обработка на изображения в реално време и основното намерение е да се комуникират идентифицираните жестове чрез системата на камерата.

Тази система започва с разпознаването на човешкия акт, даден в базата данни, тъй като предава знаците за активиране на устройството на камерата за запис и съхранение на видео потока в системата.

Процесът на съвпадение на шаблони се използва за сега действия от записаното видео контур направо. Изображението от видеото се стартира от базата данни и накрая o / p ще получи.

Проекти за цифрова обработка на изображения IEEE

Техниката на цифрова обработка на изображения се използва за подобряване на качеството на изображението чрез прилагане на аритметични операции. Проектите, базирани на обработка на изображения, включват главно модификация на изображението и двуизмерна идентификация на сигнала и подобряването му чрез контрастиране с нормален сигнал. Списъкът с проекти за цифрова обработка на изображения на IEEE за студенти по инженерство включва следното.

Преместване на превозни средства бързо и силно откриване във въздушни видеоклипове с плъзгащи се прозорци
Премахване на мъгла за подводни изображения въз основа на контраст и подобряване на цвета, използвайки метода на синтеза.
Комплект изображения, базиран на разпознаване на лица, с едновременно обучение на функции и речници
Анализ на видео за наблюдение на трафика
Анализ и откриване на детски плач
WSN базирани на Palms ефективна защита от RPW ларви
Разпознаване на походката чрез Активна енергия Image & Gabor wavelet
Разпознаване на човешката дейност чрез невронни мрежи
Откриване на рак на белия дроб с цифрова обработка на изображения чрез CT сканирани изображения
Компресиране на фрактално изображение въз основа на полиномиална интерполация
Хибридна клъстерна техника, базирана на сегментиране на мозъчен тумор
Сливането на изображението в медицинската област чрез SVD комбиниране и трансформация на Shearlet
Сравнение на ниво пиксел и ниво на функциите, използвайки техниките за сливане на изображения
Класификация на цветя чрез обработка на изображения, базирана на невронна мрежа
Сливането на изображението в медицинската област, използвайки съвместна оскъдна техника
Съчетание на сателитно изображение с бързи дискретни преобразувания на криволичието
Метод за компресиране без загуби за изображение с комбинирани техники
Скрининг на ретинална болест с помощта на локални двоични модели
Класиране на оризови зърна чрез обработка на изображения
Оценка на качеството на зърнените зърна чрез морфологични техники

Проекти за обработка на изображения с помощта на MATLAB

MATLAB или матричната лаборатория е език за програмиране на високо ниво, който ви позволява да изпълнявате изчислително взискателни задачи по-бързо, отколкото с други езици за програмиране като C, CPP и др. Но MATLAB е много разбираем и полезен за бързи изчисления на матрични матрици. Следващите проекти за обработка на изображения се основават на концепцията за MATLAB.

Проекти на MATLAB

1). Система за идентификация на валута

Идентифицирането на валутата на различните държави е много трудно. Основното намерение на този проект е да помогне на гражданите да разрешат този проблем. Но системите за идентификация на валути се основават на анализ на изображения и са напълно недостатъчни.

Процесът на този проект прави както автоматичен, така и силен и тази система използва като пример китайския ренминби (RMB) и Швеция SEK, за да демонстрира техниките.

2). Интелигентен контрол на светофара, използващ обработка на изображения

Ден след ден проблемът с трафика се превръща в основен проблем в Индия поради нарастващия брой моторни превозни средства. Поради тази причина човек трябва да използва пътната сигнализация, която може да извършва проверка в реално време на компактността на трафика. Този проект използва механизъм за обработка на изображения за лесен контрол на трафика чрез улавяне на изображения на трафика на кръстопът. Процедура стъпка по стъпка за промяна на продължителността на светофара зависи от плътността на движението на кръстовищата при светофара.

3). Плъзгач на изображения с помощта на MATLAB

Проектът за плъзгач на изображение се използва за управление на тапетите с движение на ръката с помощта на MATLAB. Тази задача може да бъде изпълнена чрез комбиниране на редица функции.

Този проект използва уеб камера за заснемане на изображението и ако изображението има постоянен фон, резултатът ще бъде невярен. Така че трябва постоянно да поддържаме фона. Приложенията на този проект включват основно управление на домакински уреди, домакински уреди и др.

4). Автоматична система за паркиране на превозни средства

В днешно време има много градове по света, изправени пред много проблеми с паркирането на превозни средства поради по-малко наличност на места за паркиране, високи цени на земята и т.н. За преодоляване на този проблем тук е решение, а именно система за автоматично паркиране на автомобили.

“как работи двупосочният превключвател ”

Предложената система се използва на обществени места като хотели, офиси, театри, домове, болници, стадиони, летища и др. Има няколко предимства при използването на тази система, тъй като тя заема по-малко място, отнема по-малко време за вземане, както и за доставяне на кола, безопасност и сигурност за превозното средство от кражби.

Проекти за обработка на изображения, базирани на MATLAB

Терминът MATLAB означава MATrix LABoratory и е четвърто поколение език за програмиране. Този език за програмиране позволява функции, матрични манипулации, начертаване на данни, създаване на потребителски интерфейс, внедряване на алгоритми и др. Този език се използва в приложенията за обработка на изображения, изследователски институти и др. Списъкът на проектите за обработка на изображения, базирани на MATLAB, е посочен по-долу.

Разпознаване на регистрационния номер чрез обработка на изображения и MATLAB
Разпознаване на Face Emotion в реално време с помощта на MATLAB
Откриване на сънлив драйвер в реално време с MATLAB
Разпознаване на ръкопис с MATLAB и обработка на изображения
Откриване на бъбречен камък на базата на MATLAB
Проверка на подпис, базирана на MATLAB
Компресиране на цветно изображение с помощта на MATLAB
Класификация на категория изображения на базата на MATLAB
Откриване на базата на MATLAB на рак на кожата
Маркираща система за присъствие с помощта на Обработка на изображения и MATLAB
Откриване на чернодробен тумор с помощта на MATLAB
IRIS сегментиране с използване на MATLAB код
Откриване на кожни заболявания с помощта на MATLAB
Евтино проектиране и внедряване на платформа за диагностично изобразяване в реално време с MATLAB
Биометрична сензорна система с унимодал и мултимодал с MATLAB
MATLAB базиран анализ на фиксирана точка на аспекти за инфраструктурни системи безжично с MATLAB
Мобилни телефони, базирани на светлинни комуникации с MATLAB
Моделиране на изкривяването на перспективата в рамките на изображения на лица и библиотека за проследяване на обекти с MATLAB
Управление на интелигентен светофар с MATLAB и обработка на изображения
Борба с вредителите в селското стопанство с обработка на изображения и MATLAB

Проекти за обработка на изображения с помощта на Python

Python е език за програмиране на високо ниво и типичната му библиотека е огромна, както и изчерпателна. Следното цифрова обработка на изображения проектите се основават на концепцията на Python.

Проекти за обработка на изображения с Python

1). Разпознаване на текст в изображения от Python

Разпознаването на текст на изображение е много полезна стъпка за възстановяване на мултимедийно съдържание. Предложената система се използва за автоматично откриване на текст в изображения и премахване на хоризонтално свързан текст с труден фон.

Този проект се основава на приложения като техника за намаляване на цвета, техника за разпознаване на ръбове, както и локализиране на текстови области и геометрични принадлежности. Текстът на изображението съдържа много полезна информация за различни видове документи.

Премахването на текст от изображение е трудна работа. Текстът се открива и се извлича за читателите без никакви проблеми. Този проект използва бърза техника за локализиране на текст за всички постижими ръбове в изображението.

2). Откриване на сънливост на водача с помощта на Python

Нов подход към автомобилната безопасност и сигурност в автономна област се очаква предимно в автомобилната система. В днешно време автомобилният сънлив инцидент е увеличен. За да се преодолее този проблем, ето проектно решение, а именно системата за предупреждение на водача, която дава предупреждение, като наблюдава очите на всеки водач, докато шофира превозно средство.

3). Разпознаване на лица с помощта на Python

Основната цел на този проект е да открива лицето в реално време, а също и да го проследява непрекъснато. Това е лесен пример за откриване на лицето с помощта на python и вместо разпознаване на лица можем да използваме и всеки друг обект по наш избор.

4). Ерозия и разширяване на изображения

Има няколко вида морфологични операции за обработка на изображения. Но обработката на изображението може да се извърши, като се използват най-често срещаните видове морфологични операции, базирани на формата на изображението, като Ерозия и разширяване. Тук ерозията се използва за намаляване на характеристиката на изображението, докато разширяването се използва за увеличаване на площта и подчертаване на характеристиките на обект.

5). Карикатура на изображение с помощта на Python

През последните няколко години се използва софтуер за картомайзер за преобразуване на нормалното изображение в карикатурен образ. В този процес се изискват откриване на ръбове и двустранен филтър. Двустранният филтърът се използва за намаляване на цветовата палитра на изображение. След това можем да приложим откриване на ръбове към това изображение за генериране на изображение с тъмна форма. Ето защо, накрая, някои трикове могат да се прилагат за това изображение, за да се получи карикатурен образ.

IoT базирани проекти за обработка на изображения

Списъкът с проекти за обработка на изображения, базирани на IoT, е обсъден по-долу.

Домашна сигурност с помощта на IoT и цифрова обработка на изображения

Този проект се използва за проектиране на система, използваща IoT и цифрова обработка на изображения за осигуряване на дом. Тази система включва цифров фотоапарат, сензор, мобилен телефон и мъгла с базата данни. Сензорите са разположени в рамката на вратата, което предупреждава камерата да щракне върху изображението на човек, който влиза в къщата, след което изпраща изображението на човека в листа с данни в мъглата.

Анализът на изображенията може да се извърши за откриване, както и за сравняване на изображението със съхраненото. Ако заснетото изображение и съхраненото изображение не съвпадат, то дава сигнал за собственика на къщата.

IoT & Convolutional Network Model, базиран на Bridge Crack Detection

Интернет на нещата се развива заедно с информационните технологии поради силните характеристики на пропускливост, много предимства и няколко приложения. В структурното инженерство IoT играе ключова роля в развитието на мрежовите структури. Най-честата заплаха е пукнатината за безопасност на моста. Поради тези пукнатини са се случили 90% от бедствията на моста. Така че, идентифицирането на пукнатините на моста е много важно за намаляване на структурната катастрофа във времето. За да се преодолее това, тази IoT базирана система за откриване на пукнатини е създадена, за да подобри безопасността на моста, както и рисков фактор може да бъде намален.

IoT & Fourier Descriptor базирана зона за откриване на превозно средство за разделяне

Ден след ден пътнотранспортните произшествия се увеличават сериозно. За да се преодолеят тези проблеми като превишена скорост, както и задръствания, са необходими технологии. Откриването и проследяването на превозното средство с помощта на компютърно зрение и IoT са много важни елементи в интелигентната система за наблюдение на трафика.

По време на сегментирането на изображението ъгълът между превозното средство и камерата ще има връзка за преместване на превозното средство. Този проект подобрява точността на откриване на превозни средства, използващи изображения от камерата. Областите, които се движат, ще бъдат извлечени чрез междукадрови разлики. Ако едно или повече превозни средства се припокриват като една област, тогава трябва да разделите зоната. Тази техника ще извлече област, която ще бъде разделена от контура на зоната. Но не е възможно да се разделят превозните средства чрез извлечения контур. И така, внедрена е нова техника за разделяне на мястото с помощта на дескриптора на Фурие. С помощта на тази техника може да се открие област.

Интелигентен комплект за здравни грижи, използващ IoT и обработка на изображения

Основната концепция на този проект е да предоставя ефективни и по-добри здравни услуги на пациентите, използващи IoT. Така че лекарите биха могли да използват тази информация и дават ефективен резултат. Този проект включва някои функции за наблюдение на пациента от лекаря от всяко място и по всяко време. В извънредна ситуация може да се изпрати имейл или съобщение до лекаря относно положението на пациента.

Система за интелигентно земеделие, използващо IoT

Предложената система, а именно системата за интелигентно земеделие, е проектирана с IoT и е много полезна за фермерите. За климатичните ситуации праговите стойности могат да бъдат фиксирани като температура и влажност в зависимост от метеорологичните условия на конкретния район. Предложената система ще генерира графика за напояване в зависимост от откриването на данни в реално време от полето и хранилището за времето.

Вградени системни проекти за обработка на изображения

Списъкът на вградени системни проекти за обработка на изображения са разгледани по-долу.

Автоматизация на пътните такси, базирана на ANPR, използваща обработка на изображения

Този проект се използва за автоматично проектиране на система за плащане на пътни такси, използвайки ANPR или автоматично разпознаване на регистрационния номер. В този проект се използва техника за обработка на изображения, за да щракнете върху изображението на табелката с номера и да преобразувате това изображение в текст.

Тази система е проектирана с микроконтролер за анализ на текста на регистрационния номер и автоматично приспада сумата, тъй като данните вече ще се съхраняват в базата данни. След като сумата бъде приспадната, собственикът на превозното средство ще получи съобщение.

Разпознаване на тумор на базата на Matlab

Обработката на изображения се използва в различни медицински приложения. Предложената система се използва за проектиране на система за откриване на положението на тумора въз основа на процеса на изображение и MATLAB.

Защита на мултимедия чрез съдържание и пръстови отпечатъци

В момента мултимедийната защита се увеличава, за да защити разпространението на мултимедия и интелектуална собственост. Този проект използва съдържание, както и пръстови отпечатъци за откриване на мултимедия. Чрез използване на пръстови отпечатъци на съдържание могат да бъдат открити нарушения на авторските права, след като бъдат публикувани на уебсайтове. Отпечатъкът на съдържанието улавя свойствата на мултимедийното съдържание, които могат да се използват за уникална идентификация на мултимедийния обект. В този проект е проектирана модулна структура за моделиране и анализ на техники за пръстови отпечатъци за съдържание.

Мониторинг на вулкан с помощта на вграден ARM в отдалечени райони

Този проект разработва система, а именно MVMS (Мониторинг на вулканична многопараметрична система) чрез отдалечен достъп и различни модули, свързани в мрежа. Тази система е много лесна за настройка както за мрежата за разследване, така и за наблюдение. Тази система работи, като използва вградена система заедно със сензор и комуникационна система. Системата MVMS включва главно мрежа от отдалечени модули (RMN), която приема данните чрез кабелна / безжична връзка с помощта на сензори и ги съхранява на поддръжка с огромен капацитет.

Чрез използването на този проект може да бъде разработена многопараметрична система за наблюдение на дейността на вулкана. Системата позволява достъп до отдалечени и различни модули, свързани в мрежа. В този проект се използва ARM ™ процесор, за да осигури огромна гъвкавост в хардуерния дизайн. Linux се използва като операционна система за лесното разработване на приложението за управление на комуникации, както и сензори.

Проектиране и внедряване на вградени системи за управление с помощта на Scilab

В този проект е разработена вградена платформа за проектиране на вградени системи за управление. Тези системи са разработени по бърз и рентабилен начин. Тази система може да бъде изградена със софтуер с отворен код, а именно Scilab & Linux, за да се намалят разходите за разработка. Когато тази платформа дава комбинирана среда, тогава потребителят може да изпълни всички фази на цикъла на разработка в рамките на системите за управление. Така че, когато производителността се подобри потенциално, времето, необходимо за разработката, може да бъде намалено.

Тази система се използва в областта на промишлеността, образованието, инструментите, оптимизацията и обработката на изображения. Освен това тази система може да бъде разработена там, където се използват сензори и изпълнителни механизми

Проекти за обработка на изображения в биомедицинското инженерство

Проектите за обработка на изображения в биомедицински и LabVIEW проекти за обработка на изображения са разгледани по-долу.

Откриване на фалшифициран медицински образ

Предложената система, а именно откриването на фалшиви изображения в медицинската област, се използва в здравната система. Чрез използването на тази система откриването на изображението може да се извърши независимо дали изображението е променено или не. Този проект е много полезен, особено в здравния отдел, тъй като има много регистрирани случаи за промяна в докладите, за да се скрият някои нарушения. Така че с помощта на този проект това може да бъде открито.

Hadoop Framework базирана система за извличане на медицински изображения, използвана в мрежата

Предложената система може да бъде внедрена с помощта на рамката Apache Hadoop. Това е мрежова архитектура с отворен код, която компилира разнообразни формати на изображения и установени между различни болници за съхранение, споделяне и извличане на изображения.

Съществуват различни показатели за производителност като точност, надеждност, поверителност, оперативна съвместимост и повишена сигурност. Чрез използването на това може да се постигне поверителност на пациента и удостоверяване на потребителя.

В този проект се използва алгоритъмът CBIR (Content-Based Image Retrieval), базиран на текстура, за извличане на ефективно изображение. Тази ефективност на системата може да се провери с помощта на Hadoop чрез три текущи оперативни възли. Предложеното време за извличане на системата може да бъде постигнато чрез експериментални резултати.

Прототип за типизиране на кръв, използващ обработка на изображения

Процесът на определяне на кръвна група е необходим преди управление на кръвопреливането, но в някои ситуации, поради риска за живота на човек, е важно бързото управление на кръвта. При тези кризисни обстоятелства установете, че видът на кръвта е критичен поради по-малко време.

За да се преодолее този проблем, предложената система се разработва чрез използване на обработка на изображения. Тази система се използва за определяне на кръвната група въз основа на теста на плочата и метода за обработка на изображения. Цялата процедура за анализ може да бъде автоматизирана с помощта на тази система, използвана за фенотипиране на кръвта и ABO-Rh типизиране на кръвта.

Проектиране на контролер за Quadcopter, базиран на LabVIEW

Проектът, а именно LabVIEW и дизайн на контролер, базиран на обработка на изображения за квадрокоптера, се използва за проектиране на автономен квадрокоптер. Това е вертикално кацащо превозно средство с четири ротора. Този квадрокоптер може да се управлява прецизно чрез програмиране и обработка на изображения LabVIEW.

Автономен робот за бране на плодове с помощта на LabVIEW

Основната цел на този проект е да се проектира автономен робот за бране на плодове. Този проект може да бъде проектиран с обработка на изображения и LabVIEW за управление на рамото на робота. Въз основа на заснетото изображение, този проект контролира роботизираната ръкохватка за събиране на плодовете.

“еднофазно срещу трифазно окабеляване ”

Откриване на рак чрез проба от човешка кръв с помощта на микроскопски изображения

Този проект се използва за откриване на вида на левкемия чрез образцово изображение на микроскопска кръв. Проектът включва някои характеристики на микроскопични изображения като изследване на промени в текстурата, цветовете, геометрията и др. Тази система трябва да бъде последователна, ефективна, времето за обработка е по-малко, по-малка грешка, точността е висока, по-ниска цена и силна за различни индивиди при събиране проби и др.

Чрез извличане на информацията от изображения на кръвни проби, има много ползи за хората като прогнозиране, лечение и решаване на кръвни заболявания без забавяне за пациента.

Някои други проекти за обработка на изображения в медицинската област са

Класификация на кръвните клетки, базирана на CNN
Ендоскопия на базата на Raspberry Pi с ниска цена
Откриване на рак на кожата
Ретинопатия на диабетик с дълбоко обучение
FPGA базирана сегментация на мозъчен тумор
Image Fusion в медицинската област чрез FPGA
Компресиране на медицински образ без загуба
Откриване на глаукома с помощта на Opencv & MATLAB
Откриване на бъбречни камъни чрез ултразвук
Откриване на туберкулоза в рентгенови лъчи
Откриване на рак на гърдата чрез дълбоко обучение
Matlab откриване на белодробен възел

Списъкът на мини проекти за обработка на изображения включва следното.

Изображения Ерозия и разширяване
Проект за мишка, базиран на Computer Vision
Автоматична система за паркиране на автомобила, използваща обработка на изображения
Текстов скенер, базиран на Computer Vision
Идентификация на човешкия акт чрез обработка на изображения
Интелигентно селфи с помощта на Computer Vision
Изображение Карикатура с Python
Робот за проследяване на топки с помощта на Raspberry Pi
База на Python за откриване на сънливост на водача
Обработка на изображения, базирана на управление на интелигентен светофар

Проекти за обработка на изображения IEEE, базирани на Python

Списъкът на IEEE проекти за обработка на изображения, базирани на Python, включва следното.

Смесена конволюция и остатъчно мрежово разпознаване на окото
Концептуален изглед за разпознаване на IRIS чрез техники за обработка на изображения
Прогноза за скрита стойност на пръстови отпечатъци
Невронни мрежи с дълбока конволюция за разпознаване на човешкото действие с дълбочинни карти и пози
Разработване на LSB метод в цветни изображения с маска
Техника на MSB, базирана на прогнози за обратимо скриване на данни с голям капацитет за криптирани изображения
Скриване на информацията за ефективен квант, използван за споделяне на медицински изображения от разстояние
Откриване на маларийни паразити чрез цифрова обработка на изображения
Идентифициране на хора от разходки в свободен стил с характеристика на походката въз основа на позата
Намаляване на нелинейната размерност за класификация на изображенията въз основа на обучението в колектори
Класификация на животинските образи на лицето със сливане на ниво точки
Споделяне на визуални тайни схеми чрез криптиране на множество изображения
Софтуер за проектиране на система за биометрично разпознаване чрез обработка на изображения
Откриване на усмивка в дивата природа чрез трансферно обучение
Сегментиране на изображения от палмовия печат с помощта на компютър за биометрични изследвания
Система за идентификация на болестта на листата на растенията
Малки деца Идентификация на пръстови отпечатъци
Дигитална дерматология
Оценка на невронни мрежи с дълбока конволюция за класификация на материалите
Разпознаване на изражението на лицето с 2D филтър Gabor

Проекти за обработка на изображения, базирани на Android

Списъкът с проекти за обработка на изображения, базирани на Android, включва следното.

Разпознаване на лица въз основа на Android & Обработка на изображения
Телемедицинска система, използваща мобилен сърдечен
Сравнение на резултатите в методите за намаляване на данните
Безопасно изпращане на видео през WiMAX в рамките на автомобилните комуникации
Управление на робот за локализация с помощта на Android смартфон
Проектиране на система с ниска мощност за засичане на хора
Оценка на подходите за разпознаване на цифри с помощта на Android
Система за интелигентно земеделие, използващо IoT и Android

-Така, всичко е свързано с дигиталното теми за проекти за обработка на изображения , обработка на изображения с помощта на Matlab , и Python . Има няколко IEEE документи за обработка на изображения , които се предлагат на пазара, и приложенията за обработка на изображения, включени в медицината, подобряване и възстановяване, предаване на изображения, обработка на цвят на изображението, зрението на робот и др. Ето въпрос за вас, какви са стъпките, свързани с цифрова обработка на изображения?