De nos jours, le «traitement d'image» est normalement utilisé par un large éventail d'applications et dans différents types d'électronique comme les ordinateurs, les appareils photo numériques, les téléphones portables, etc. Les propriétés de l'image peuvent être modifiées avec le moindre investissement tel que l'amélioration du contraste, la détection des frontières, mesure de l'intensité et appliquez différentes fonctions mathématiques pour améliorer l'imagerie. Même si ces méthodes peuvent être très influentes, le consommateur contrôle fréquemment les images avec le vidage, mais il est rare de comprendre les valeurs fondamentales derrière la routine de traitement d'image sans effort. Bien que cela puisse convenir à certaines personnes, cela conduit souvent à une image largement corrompue. Dans cet article, nous aborderons les bases du traitement d'image et projets de traitement d'image numérique utilisant MATLAB , Python , etc.

Qu'est-ce que le traitement d'image?

La méthode de traitement d'image est utilisée pour effectuer certains traitements sur une image comme une amélioration d'image ou pour supprimer certaines données fonctionnelles de l'image. Le traitement d'image est un type de traitement de signal , où l'entrée est une image, ainsi que la sortie, sont des caractéristiques ou des caractéristiques associées à l'image.

Traitement d'image numérique

À l'heure actuelle, la technique de traitement d'image est très utilisée dans différentes industries, qui est utilisée pour former des régions d'étude de base dans l'ingénierie ainsi que dans différentes disciplines. Fondamentalement, les étapes de traitement d'image étape par étape sont décrites ci-dessous.

Cliquez sur l'image à l'aide d'appareils photo numériques
Etudier et exploiter l'image
La sortie de l'image peut être modifiée en fonction de l'analyse de l'image.

Le traitement d'image peut être effectué en utilisant deux méthodes à savoir le traitement d'image analogique ainsi que le traitement d'image numérique. La technique de traitement d'image primaire (analogique) est utilisée pour les photographies, les impressions. Etc. L'analyste d'image utilise différentes bases de compréhension tout en utilisant certaines des techniques d'image. La technique de traitement d'image secondaire (numérique) aidera à l'analyse d'image numérique à l'aide d'un PC.

Projets de traitement d'image

Le suivant liste des projets de traitement d'image est discuté ci-dessous.

Projets de traitement d'image

1). Robot de traçage de balle basé sur Raspberry Pi

Ce projet sert à construire un robot pour le traçage de balle à l'aide de Raspberry Pi. Ici, ce robot utilise une caméra pour capturer les images, ainsi que pour effectuer un traitement d'image pour suivre la balle. Ce projet utilise une framboise pi module de caméra comme microcontrôleur pour tracer la balle et permet le code Python pour l'analyse d'image.

2). Contrôle de surveillance avec un téléphone Android

Ce projet est très utile pour surveiller les lieux publics comme les bureaux, les maisons, à l'aide d'une application Android. En utilisant celui-ci, vous pouvez capturer les images, surveiller et enregistrer les vidéos en streaming en direct.

Le système proposé nécessite une alimentation, un Raspberry Pi, une caméra Pi et un téléphone Android. Et aussi un système d'exploitation basé sur Linux pour Raspberry Pi et configuration des fichiers caméra. La vidéo peut être enregistrée à l'aide d'un logiciel de mouvement où le mouvement est présent dans la pièce.

“comment faire une station de radio fm ”

3). Détection de falsification d'une image médicale

Ce projet est utilisé dans le système de santé pour la reconnaissance de fausses images pour confirmer que l'image est associée ou non à l'image médicale.

Le principe de fonctionnement de ce projet est sur un graphique de bruit d'une image, utilise un filtre d'échec multi-résolution et donne la sortie aux classificateurs comme un vecteur d'apprentissage et de support extrême.

La carte du bruit est formée dans une source de calcul des limites, tandis que la classification et le filtrage sont terminés dans une source de cloud computing centrale. De même, ce projet fonctionne sans effort. L'exigence de bande passante est également très raisonnable pour ce projet.

4). Identification de l'acte humain par traitement d'image

Ce projet permet d'identifier l'acte humain par traitement d'image en temps réel, et l'objectif principal est de communiquer les gestes identifiés à l'aide du système de caméra.

Ce système commence par reconnaître l'acte humain donné dans la base de données lorsqu'il transmet les signes d'activation à l'agencement de caméra pour enregistrer et stocker le flux vidéo dans le système.

Le processus de correspondance de modèle est utilisé pour maintenant les actions à partir du contour vidéo enregistré directement. L'image de la vidéo est évaluée en interne par la base de données et enfin, le o / p obtiendra.

Projets de traitement d'image numérique IEEE

La technique de traitement d'image numérique est utilisée pour améliorer la qualité d'une image en appliquant des opérations arithmétiques. Les projets basés sur le traitement d'image impliquent principalement la modification d'image et l'identification du signal bidimensionnel et l'amélioration de celui-ci par contraste avec un signal normal. Les listes de projets de traitement d'images numériques IEEE pour les étudiants en génie sont les suivantes.

Déplacement de véhicules Détection rapide et forte dans des vidéos aériennes avec fenêtres coulissantes
Suppression de la brume pour les images sous-marines basée sur le contraste et l'amélioration de la couleur à l'aide de la méthode de fusion.
Ensemble d'images basé sur la reconnaissance faciale avec apprentissage simultané des fonctionnalités et des dictionnaires
Analyse de la vidéo pour la surveillance du trafic
Analyse et détection des cris infantiles
Protection efficace des palmiers à base de WSN contre les larves de RPW
Reconnaissance de la marche grâce à l'image d'énergie active et à l'ondelette de Gabor
Reconnaissance de l'activité humaine grâce aux réseaux de neurones
Détection du cancer du poumon grâce au traitement numérique des images sur des images tomodensitométriques
Compression basée sur l'interpolation polynomiale d'une image fractale
Technique de clustering hybride basée sur la segmentation de la tumeur cérébrale
La fusion de l'image dans le domaine médical grâce à la combinaison SVD et à la transformation de Shearlet
Comparaison des niveaux de pixels et des fonctionnalités à l'aide des techniques de fusion d'images
Classification des fleurs par traitement d'image basé sur un réseau neuronal
La fusion de l'image dans le domaine médical à l'aide de la technique commune Sparse
Une fusion d'image satellite avec des transformations de curvelet discrètes rapides
Méthode de compression sans perte pour l'image avec des techniques de combinaison
Dépistage de la maladie rétinienne à l'aide de modèles binaires locaux
Classement des grains de riz par traitement d'image
Évaluation de la qualité des grains de riz par des techniques morphologiques

Projets de traitement d'image utilisant MATLAB

MATLAB ou matrice de laboratoire est un langage de programmation de haut niveau qui vous permet d'exécuter des tâches exigeantes en calcul plus rapidement qu'avec d'autres langages de programmation comme C, CPP, etc. Mais MATLAB est très à comprendre et utile pour les calculs matriciels numériques rapides. Les projets de traitement d'image suivants sont basés sur le concept de MATLAB.

Projets MATLAB

1). Système d'identification des devises

L’identification de la monnaie des différents pays est très difficile. L'intention principale de ce projet est d'aider les citoyens à résoudre ce problème. Mais les systèmes d'identification des devises sont basés sur l'analyse d'image et ne suffisent absolument pas.

Le processus de ce projet rend automatique et fort, et ce système utilise comme exemple le renminbi chinois (RMB) et la Suède SEK pour démontrer les techniques.

2). Contrôle intelligent des feux de signalisation à l'aide du traitement d'image

Jour après jour, le problème de la circulation est devenu un problème majeur en Inde en raison de l'augmentation du nombre de véhicules à moteur. Pour cette raison, il faut utiliser les feux de signalisation qui peuvent vérifier en temps réel la compacité du trafic. Ce projet utilise un agencement de traitement d'image pour contrôler le trafic de manière simple en capturant des images de trafic aux carrefours. Une procédure étape par étape pour modifier la durée du feu de signalisation dépend de la densité du trafic des carrefours à un feu de circulation.

3). Curseur d'image utilisant MATLAB

Le projet de curseur d'image est utilisé pour contrôler les fonds d'écran avec le mouvement de la main à l'aide de MATLAB. Cette tâche peut être accomplie en combinant un certain nombre de fonctions.

Ce projet utilise une webcam pour capturer l'image, et si l'image a un arrière-plan cohérent, le résultat sera faux. Nous devons donc maintenir le contexte de manière cohérente. Les applications de ce projet comprennent principalement la commande d'appareils électroménagers, les appareils électroménagers, etc.

4). Système de stationnement automatique de véhicule

De nos jours, de nombreuses villes dans le monde sont confrontées à de nombreux problèmes de stationnement de véhicules en raison de la moindre disponibilité des places de stationnement, des prix élevés des terrains, etc. Pour surmonter ce problème, voici une solution à savoir un système de parking automatique.

“quelles sont les deux parties principales qui composent un système d'exploitation ? ”

Le système proposé est utilisé dans les lieux publics comme les hôtels, les bureaux, les théâtres, les maisons, les hôpitaux, les stades, les aéroports, etc. Il y a plusieurs avantages à utiliser ce système, car il occupe moins d'espace, prend moins de temps pour prendre et livrer le voiture, sûreté et sécurité du véhicule contre les vols.

Projets de traitement d'images basés sur MATLAB

Le terme MATLAB signifie MATrix LABoratory et c'est le langage de programmation de 4e génération. Ce langage de programmation permet des fonctions, des manipulations matricielles, le traçage de données, la création d'interface utilisateur, l'implémentation d'algorithmes, etc. Ce langage est utilisé dans les applications de traitement d'image, les instituts de recherche, etc.

Reconnaissance de la plaque d'immatriculation via le traitement d'image et MATLAB
Reconnaissance de l'émotion du visage en temps réel avec MATLAB
Détection du conducteur somnolent en temps réel avec MATLAB
Reconnaissance de l'écriture manuscrite avec MATLAB et traitement d'image
Détection des calculs rénaux basée sur MATLAB
Vérification de la signature basée sur MATLAB
Compression d'image couleur à l'aide de MATLAB
Classification basée sur MATLAB de la catégorie d'image
Détection du cancer de la peau basée sur MATLAB
Système de marquage de présence utilisant le traitement d'image et MATLAB
Détection de la tumeur hépatique à l'aide de MATLAB
Segmentation IRIS à l'aide du code MATLAB
Détection des maladies de la peau avec MATLAB
Conception et mise en œuvre de plates-formes à faible coût pour l'imagerie diagnostique en temps réel avec MATLAB
Système de détection biométrique avec unimodal et multimodal avec MATLAB
Analyse de l'aspect des points fixes basée sur MATLAB pour les systèmes d'infrastructure sans fil avec MATLAB
Communications lumineuses basées sur une caméra de téléphone portable avec MATLAB
Modélisation de la distorsion de perspective dans les images de visage et bibliothèque pour le suivi d'objets avec MATLAB
Contrôle des feux de signalisation intelligents avec MATLAB et traitement d'image
Lutte contre les ravageurs dans le domaine agricole avec traitement d'image et MATLAB

Projets de traitement d'image utilisant Python

Python est un langage de programmation de haut niveau et sa bibliothèque typique est énorme et complète. Le suivant Traitement d'image numérique les projets sont basés sur le concept de Python.

Projets de traitement d'image avec Python

1). Reconnaissance de texte dans les images par Python

La reconnaissance textuelle d'une image est une étape très utile pour récupérer du contenu multimédia. Le système proposé permet de détecter automatiquement le texte dans les images et de supprimer le texte associé horizontalement avec des arrière-plans difficiles.

Ce projet est basé sur des applications comme une technique de diminution de la couleur, une technique de reconnaissance des bords, ainsi que la localisation de zones de texte et d'objets géométriques. Le texte sur l'image contient des informations très utiles pour différents types de documents.

La suppression du texte d'une image est une tâche difficile. Le texte est détecté et extrait pour les lecteurs sans aucun problème. Ce projet utilise une technique de localisation de texte rapide pour tous les bords réalisables de l'image.

2). Détection de la somnolence du pilote à l'aide de Python

Une nouvelle approche de la sûreté et de la sécurité automobile dans une zone autonome est principalement attendue sur le système automobile. De nos jours, un accident de conduite avec somnolence automobile a augmenté. Pour pallier ce problème, voici une solution projet à savoir le système d’alerte du conducteur, qui donne une alerte en observant les yeux de chaque conducteur au volant d’un véhicule.

3). Détection de visage à l'aide de Python

L'objectif principal de ce projet est de détecter le visage en temps réel et également de suivre le visage en continu. Ceci est un exemple simple pour détecter le visage à l'aide de python, et au lieu de la détection de visage, nous pouvons également utiliser tout autre objet de notre choix.

4). Érosion et dilatation des images

Il existe plusieurs types d'opérations morphologiques disponibles pour le traitement d'images. Mais, le traitement d'image peut être effectué en utilisant les types les plus courants d'opérations morphologiques basées sur la forme de l'image telles que l'érosion et la dilatation. Ici, l'érosion est utilisée pour réduire la caractéristique d'une image tandis que la dilatation est utilisée pour augmenter la zone et mettre en valeur les caractéristiques d'un objet.

5). Dessin d'une image avec Python

Ces dernières années, un logiciel de cartomiseur d'image a été utilisé pour convertir l'image normale en image de dessin animé. Dans ce processus, une détection de bord et un filtre bilatéral sont nécessaires. Le bilatéral le filtre est utilisé pour réduire la palette de couleurs d'une image. Ensuite, nous pouvons appliquer la détection des contours à cette image pour générer une image de forme sombre. Par conséquent, enfin, quelques astuces peuvent s'appliquer à cette image pour obtenir une image de dessin animé.

Projets de traitement d'images basés sur l'IoT

La liste des projets de traitement d'image basés sur l'IoT est présentée ci-dessous.

Sécurité à domicile grâce à l'IoT et au traitement d'image numérique

Ce projet est utilisé pour concevoir un système utilisant l'IoT et le traitement d'image numérique pour sécuriser la maison. Ce système comprend un appareil photo numérique, un capteur, un mobile et un brouillard avec la base de données. Des capteurs sont situés dans le cadre de la porte qui avertissent la caméra de cliquer sur l'image d'une personne qui entre dans la maison, après quoi elle envoie l'image de la personne à la fiche technique dans le brouillard.

L'analyse des images peut être effectuée pour détecter ainsi que pour comparer l'image avec celle stockée. Si l'image capturée et l'image stockée ne correspondent pas, cela envoie une alerte au propriétaire de la maison.

Détection des fissures de pont basée sur l'IoT et le modèle de réseau convolutionnel

L'Internet des objets s'est développé avec la technologie de l'information en raison de ses fortes caractéristiques de perméabilité, de ses nombreux avantages et de plusieurs applications. En ingénierie structurelle, l'IoT joue un rôle clé dans le développement des structures de réseau. La menace la plus fréquente est le crack pour la sécurité des ponts. En raison de ces fissures, 90% des catastrophes liées aux ponts se sont produites. Ainsi, l'identification des fissures du pont est très importante pour réduire le désastre structurel dans le temps. Pour surmonter cela, ce système de détection des fissures de pont basé sur l'IoT est mis en place pour améliorer la sécurité du pont, et un facteur de risque peut être réduit.

Zone de détection du véhicule pour la séparation basée sur l'IoT et le descripteur de Fourier

Jour après jour, les accidents de la route se sont considérablement multipliés. Donc, pour surmonter ces problèmes comme la vitesse et la congestion, la technologie est nécessaire. La détection et le suivi des véhicules à l'aide de la vision par ordinateur et de l'IoT sont des éléments très essentiels du système intelligent de surveillance du trafic.

Pendant la segmentation de l'image, l'angle entre le véhicule et la caméra aura une connexion pour déplacer le véhicule. Ce projet améliore la précision de détection des véhicules à l'aide d'images de caméras. Les zones qui se déplacent seront extraites par des différences inter-images. Si un ou plusieurs véhicules se chevauchent comme une zone, vous devez alors diviser la zone. Cette technique extraira une zone à diviser du contour de la zone. Mais, il n'est pas possible de diviser les véhicules à travers le contour extrait. Ainsi, une nouvelle technique est mise en œuvre pour séparer le lieu à l'aide du descripteur de Fourier. En utilisant cette technique, la zone peut être détectée.

Kit de soins de santé intelligent utilisant l'IoT et le traitement d'image

Le concept principal de ce projet est de fournir des services de santé efficaces et de meilleure qualité aux patients utilisant un IoT. Ainsi, les médecins pourraient utiliser ces informations et donner un résultat efficace. Ce projet comprend certaines fonctionnalités pour observer le patient par le médecin de n'importe où et à tout moment. Dans une situation d'urgence, un e-mail ou un message peut être envoyé au médecin concernant la situation du patient.

Smart Farming System utilisant l'IoT

Le système proposé, à savoir le système d'agriculture intelligente, est conçu avec l'IoT et ce système est très utile pour les agriculteurs. Pour les situations climatiques, les valeurs de seuil peuvent être fixées comme la température, l'humidité en fonction des conditions météorologiques de cette zone spécifique. Le système proposé générera le programme d'irrigation en fonction de la détection des données en temps réel du terrain et du référentiel météorologique.

Projets de traitement d'image basés sur le système intégré

La liste des projets de traitement d'image basés sur un système intégré est présentée ci-dessous.

Automatisation des péages basée sur ANPR utilisant le traitement d'image

Ce projet permet de concevoir automatiquement un système de paiement de péage utilisant l'ANPR ou la reconnaissance automatique des plaques d'immatriculation. Dans ce projet, une technique de traitement d'image est utilisée pour cliquer sur l'image de la plaque d'immatriculation et convertir cette image en texte.

Ce système est conçu avec un microcontrôleur pour analyser le texte de la plaque d'immatriculation et en déduit automatiquement le montant car les données seront déjà stockées dans la base de données. Une fois le montant déduit, le propriétaire du véhicule recevra un message.

Reconnaissance de la tumeur basée sur Matlab

Le traitement d'image est utilisé dans différentes applications médicales. Le système proposé est utilisé pour concevoir un système de détection de la position de la tumeur basé sur le processus d'image et MATLAB.

Protection du multimédia par le contenu et les empreintes digitales

À l'heure actuelle, la protection multimédia a augmenté pour protéger la distribution du multimédia et de la propriété intellectuelle. Ce projet utilise du contenu ainsi que des empreintes digitales pour détecter le multimédia. En utilisant les empreintes digitales de contenu, les violations de droits d'auteur peuvent être détectées une fois publiées sur des sites Web. Une empreinte de contenu capture les propriétés du contenu multimédia, qui peuvent être utilisées pour identifier de manière unique l'objet multimédia. Dans ce projet, une structure modulaire est conçue pour la modélisation et l'analyse des techniques d'empreintes digitales pour le contenu.

Surveillance du volcan à l'aide de l'ARM intégré dans les zones éloignées

Ce projet développe un système à savoir MVMS (Monitoring Volcanic Multi-parameter System) via un accès à distance et différents modules connectés au sein d'un réseau. Ce système est très simple à mettre en place pour le réseau d'investigation et de surveillance. Ce système fonctionne en utilisant un système embarqué avec un capteur et un système de communication. Le système MVMS comprend principalement un réseau de modules distants (RMN) qui reçoit les données via un câble / liaisons sans fil à l'aide de capteurs et les stocke sur un support de capacité énorme.

En utilisant ce projet, un système multi-paramètres peut être développé pour surveiller l'activité des volcaniques. Le système permet d'accéder à des modules distants et différents connectés dans un réseau. Dans ce projet, un processeur ARMTM est utilisé pour offrir une grande flexibilité dans la conception matérielle. Linux est utilisé comme système d'exploitation pour le développement facile de l'application de contrôle des communications ainsi que des capteurs.

Conception et mise en œuvre de systèmes de contrôle embarqués avec Scilab

Dans ce projet, une plateforme embarquée est développée pour la conception de systèmes de contrôle embarqués. Ces systèmes sont développés de manière rapide et rentable. Ce système peut être construit avec un logiciel open source, à savoir Scilab & Linux, pour réduire le coût de développement. Lorsque cette plate-forme offre un environnement combiné, l'utilisateur peut alors effectuer toutes les phases du cycle de développement au sein des systèmes de contrôle. Ainsi, lorsque les performances sont potentiellement améliorées, le temps nécessaire au développement peut être réduit.

Ce système est utilisé dans les domaines de l'industrie, de l'éducation, des instruments, de l'optimisation et du traitement d'image. De plus, ce système peut être développé là où des capteurs et des actionneurs sont utilisés

“qu'est-ce qu'un capteur de lumière ambiante ”

Projets de traitement d'image en génie biomédical

Les projets de traitement d'image dans les projets biomédicaux et de traitement d'image LabVIEW sont décrits ci-dessous.

Détection d'une image médicale falsifiée

Le système proposé à savoir la détection d'images contrefaites dans le domaine médical est utilisé dans le système de santé. En utilisant ce système, la détection de l'image peut être effectuée que l'image soit modifiée ou non. Ce projet est très utile en particulier dans le service de santé car de nombreux cas sont enregistrés concernant la modification des rapports pour masquer certaines infractions. Donc, en utilisant ce projet, cela peut être détecté.

Système de récupération basé sur Hadoop Framework pour l'image médicale utilisé dans la grille

Le système proposé peut être implémenté à l'aide du framework Apache Hadoop. Il s'agit d'une architecture de grille avec une source ouverte, qui compile une variété de formats d'image et établie entre différents hôpitaux pour stocker, partager et récupérer des images.

Il existe différentes mesures de performance telles que la précision, la fiabilité, la confidentialité, l'interopérabilité et la sécurité. En utilisant cela, la confidentialité du patient et l'authentification de l'utilisateur peuvent être obtenues.

Dans ce projet, l'algorithme CBIR (Content-Based Image Retrieval) basé sur la texture est utilisé pour récupérer une image efficace. Ces performances du système peuvent être vérifiées à l'aide de Hadoop via trois nœuds opérationnels actuels. Le temps de récupération du système proposé peut être atteint grâce à des résultats expérimentaux.

Un prototype de typage sanguin utilisant le traitement d'image

Le processus de détermination du groupe sanguin est nécessaire avant de gérer une transfusion sanguine, mais dans certaines situations, en raison du risque de mort d’une personne, il est essentiel de gérer rapidement le sang. Dans ces circonstances de crise, découvrir le type de sang est essentiel en raison de moins de temps.

Pour surmonter ce problème, le système proposé est développé en utilisant un traitement d'image. Ce système est utilisé pour déterminer le groupe sanguin en fonction du test de plaque et de la méthode de traitement d'image. L'ensemble de la procédure d'analyse peut être automatisé à l'aide de ce système utilisé pour le phénotypage sanguin et le groupe sanguin ABO-Rh.

Conception de contrôleur pour quadricoptère basée sur LabVIEW

Le projet à savoir la conception de contrôleur basé sur LabVIEW et le traitement d'image pour le quadricoptère est utilisé pour concevoir un quadcoptère autonome. Il s'agit d'un véhicule à atterrissage vertical à quatre rotors. Ce quadricoptère peut être contrôlé avec précision grâce à la programmation LabVIEW et au traitement d'image.

Robot de cueillette de fruits autonome utilisant LabVIEW

L'objectif principal de ce projet est de concevoir un robot autonome pour la cueillette des fruits. Ce projet peut être conçu avec un traitement d'image et LabVIEW pour contrôler le bras du robot. Sur la base de l'image capturée, ce projet contrôle la poignée du bras robotique pour ramasser les fruits.

Détection du cancer grâce à un échantillon de sang humain à l'aide d'images microscopiques

Ce projet est utilisé pour détecter le type de leucémie à travers l'image d'échantillon de sang microscopique. Le projet comprend certaines caractéristiques des images microscopiques comme l'examen des changements de texture, de couleurs, de géométrie, etc. Ce système doit être cohérent, efficace, le temps de traitement est moindre, moins d'erreur, la précision est élevée, moins coûteuse et forte pour différentes personnes lors de la collecte échantillons, etc.

En extrayant les informations des images d'échantillons de sang, il y a de nombreux avantages pour les gens comme la prédiction, le traitement et la résolution des maladies du sang sans délai pour un patient.

Certains autres projets de traitement d'image dans le domaine médical sont

Classification basée sur CNN des cellules sanguines
Endoscopie basée sur Raspberry Pi à faible coût
Détection du cancer de la peau
Rétinopathie des diabétiques avec apprentissage en profondeur
Segmentation basée sur FPGA de la tumeur cérébrale
Fusion d'images dans le domaine médical via FPGA
Compression de l'image médicale sans perte
Détection du glaucome à l'aide d'Opencv & MATLAB
Détection des calculs rénaux par échographie
Détection de la tuberculose dans les rayons X
Détection du cancer du sein grâce à l'apprentissage en profondeur
Détection de nodule pulmonaire basée sur Matlab

La liste de mini-projets de traitement d'image comprend les éléments suivants.

Images Erosion & Dilatation
Projet de souris basé sur la vision par ordinateur
Système de stationnement du véhicule utilisant automatiquement le traitement d'image
Scanner de texte basé sur la vision par ordinateur
Identification des actes humains grâce au traitement d'images
Selfie intelligent à l'aide de la vision par ordinateur
Dessin d'images avec Python
Robot pour le suivi de balle à l'aide de Raspberry Pi
Détection de la somnolence du conducteur basée sur Python
Contrôle basé sur le traitement d'image des feux de signalisation intelligents

Projets de traitement d'image IEEE basés sur Python

La liste des projets de traitement d'image IEEE basés sur Python comprend les éléments suivants.

Reconnaissance de l'œil par convolution mixte et réseau résiduel
Vue conceptuelle de reconnaissance IRIS grâce aux techniques de traitement d'image
Prédiction de la valeur d'empreinte digitale cachée
Réseaux de neurones à convolution profonde pour la reconnaissance de l'action humaine avec cartes de profondeur et postures
Développement de méthode LSB dans des images colorées avec masque
Technique basée sur la prédiction MSB pour le masquage réversible des données avec haute capacité pour les images cryptées
Masquer les informations d'un quantum efficace utilisé pour le partage d'images médicales à distance
Détection des parasites du paludisme grâce au traitement numérique de l'image
Identification de l'humain à partir de promenades acrobatiques avec fonction de marche basée sur la posture
Réduction de la dimensionnalité non linéaire pour la classification d'images basée sur l'apprentissage multiple
Classification des animaux à travers des images faciales avec fusion au niveau des scores
Partage de schémas secrets visuels en cryptant de nombreuses images
Logiciel de conception de système de reconnaissance biométrique par traitement d'image
Détection du sourire dans la nature grâce à l'apprentissage par transfert
Segmentation des images Palm Print assistée par ordinateur pour la recherche biométrique
Système d'identification de la maladie des feuilles des plantes
Identification d'empreintes digitales pour jeunes enfants
Dermatologie numérique
Évaluation des réseaux neuronaux à convolution profonde pour la classification des matériaux
Reconnaissance de l'expression faciale avec le filtre de Gabor 2D

Projets de traitement d'image basés sur Android

La liste des projets de traitement d'image basés sur Android comprend les éléments suivants.

Reconnaissance faciale basée sur Android et traitement d'image
Système de télémédecine utilisant un cœur mobile
Comparaison des performances dans les méthodes de réduction des données
Envoi de vidéos de sécurité via WiMAX dans les communications de véhicule
Contrôle du robot pour la localisation à l'aide d'un smartphone Android
Conception d'un système à faible consommation d'énergie pour la détection de l'humain
Évaluation des approches empiriques de reconnaissance des chiffres à l'aide d'Android
Système d'agriculture intelligent utilisant l'IoT et Android

-Ainsi, tout est question de numérique sujets de projet de traitement d'image , traitement d'image avec Matlab , et Python . Il y a plusieurs Articles IEEE sur le traitement d'image disponibles sur le marché, et les applications du traitement d'image impliquées dans le médical, l'amélioration et la restauration, la transmission d'image, le traitement de la couleur de l'image, la vision d'un robot, etc. Voici une question pour vous, quelles sont les étapes impliquées dans Traitement d'image numérique?