Al giorno d'oggi, l ''elaborazione delle immagini' è normalmente utilizzata da un'ampia gamma di applicazioni e in diversi tipi di elettronica come computer, fotocamere digitali, telefoni cellulari, ecc. Le proprietà dell'immagine possono essere modificate con il minimo investimento come miglioramento del contrasto, rilevamento dei bordi, misurazione dell'intensità e applicazione di diverse funzioni matematiche per migliorare le immagini. Anche se questi metodi possono essere molto influenti, il consumatore controlla spesso le immagini con la discarica, ma la comprensione dei valori fondamentali dietro la routine di elaborazione delle immagini senza sforzo è raro. Sebbene questo possa essere adatto per alcune persone, spesso porta a un'immagine ampiamente danneggiata. In questo articolo, discuteremo le basi dell'elaborazione delle immagini e progetti di elaborazione di immagini digitali utilizzando MATLAB , Pitone , eccetera.

Cos'è l'elaborazione delle immagini?

Il metodo di elaborazione delle immagini viene utilizzato per eseguire alcuni processi su un'immagine come un miglioramento dell'immagine o per rimuovere alcuni dati funzionali dall'immagine. L'elaborazione delle immagini è un tipo di elaborazione del segnale , dove l'input è un'immagine, così come l'output, sono caratteristiche o caratteristiche alleate con l'immagine.

Elaborazione digitale delle immagini

Al momento, la tecnica di elaborazione delle immagini è ampiamente utilizzata in diversi settori, che viene utilizzata per formare regioni di indagine fondamentali nell'ingegneria e anche in diverse discipline. Fondamentalmente, le fasi di elaborazione delle immagini passo dopo passo sono discusse di seguito.

Fare clic sull'immagine utilizzando fotocamere digitali
Studiare e gestire l'immagine
L'output dell'immagine può essere modificato in base all'analisi dell'immagine.

L'elaborazione delle immagini può essere eseguita utilizzando due metodi, ovvero l'elaborazione delle immagini analogiche e l'elaborazione delle immagini digitali. La tecnica di elaborazione dell'immagine primaria (analogica) viene utilizzata per fotografie, stampe. Etc. L'analista di immagini utilizza diverse basi di comprensione durante l'utilizzo di alcune delle tecniche di immagine. La tecnica di elaborazione dell'immagine secondaria (digitale) assisterà nell'analisi dell'immagine digitale utilizzando un PC.

Progetti di elaborazione delle immagini

Il seguente elenco dei progetti di elaborazione delle immagini è discusso di seguito.

Progetti di elaborazione delle immagini

1). Robot di tracciamento della palla basato su Raspberry Pi

Questo progetto è abituato costruire un robot per il tracciamento delle palline utilizzando Raspberry Pi. Qui questo robot utilizza una telecamera per catturare le immagini, nonché per eseguire l'elaborazione delle immagini per il tracciamento della palla. Questo progetto utilizza un lampone pi modulo fotocamera come un microcontrollore per tracciare la palla e consente il codice Python per l'analisi delle immagini.

2). Controllo di sorveglianza con il telefono Android

Questo progetto è molto utile per monitorare luoghi pubblici come uffici, case, utilizzando un'app Android. Utilizzando questo è possibile catturare le immagini, monitorare e registrare i video in streaming live.

Il sistema proposto richiede un alimentatore, un Raspberry Pi, una fotocamera Pi e un telefono Android. E anche un file sistema operativo basato su Linux per Raspberry Pi e configurazione dei file della fotocamera. Il video può essere registrato con l'aiuto di software di movimento dove il movimento è presente nella stanza.

“qual è la differenza tra un segnale digitale e un segnale analogico? ”

3). Rilevamento di falsificazioni di immagini mediche

Questo progetto viene utilizzato nel sistema sanitario per il riconoscimento di immagini false per confermare che l'immagine è associata o meno all'immagine medica.

Il principio di funzionamento di questo progetto è su un grafico del rumore di un'immagine, utilizza un filtro di errore a risoluzione multipla e fornisce l'output ai classificatori come l'apprendimento estremo e il vettore di supporto.

La mappa del rumore è formata in una fonte di elaborazione di confine, mentre la classificazione e il filtraggio sono completati in una fonte di cloud computing principale. Allo stesso modo, questo progetto funziona senza sforzo. Anche il requisito di larghezza di banda è molto ragionevole per questo progetto.

4). Identificazione dell'atto umano mediante elaborazione delle immagini

Questo progetto viene utilizzato per identificare l'atto umano mediante l'elaborazione delle immagini in tempo reale e l'intenzione principale è quella di comunicare i gesti identificati utilizzando il sistema di telecamere.

Questo sistema inizia a riconoscere l'atto umano dato nel database mentre trasmette i segnali di attivazione alla disposizione della telecamera per la registrazione e l'archiviazione del flusso video nel sistema.

Il processo di corrispondenza del modello viene utilizzato per ora azioni dal contorno del video registrato direttamente. L'immagine dal video viene valutata dallo stagista dal database e, infine, otterrà l'o / p.

Progetti di elaborazione delle immagini digitali IEEE

La tecnica di elaborazione delle immagini digitali viene utilizzata per migliorare la qualità di un'immagine applicando operazioni aritmetiche. I progetti basati sull'elaborazione delle immagini coinvolgono principalmente la modifica dell'immagine e l'identificazione del segnale bidimensionale e il miglioramento del contrasto con un segnale normale. Gli elenchi dei progetti di elaborazione di immagini digitali IEEE per studenti di ingegneria includono quanto segue.

Rilevamento rapido e potente di veicoli in movimento nei video aerei con finestre scorrevoli
Rimozione della foschia dalle immagini subacquee basata sul contrasto e sul miglioramento del colore utilizzando il metodo di fusione.
Set di immagini basato sul riconoscimento facciale con funzioni simultanee e apprendimento del dizionario
Analisi del video per il monitoraggio del traffico
Analisi e rilevamento del pianto infantile
Palmi basati su WSN Protezione efficiente dalle larve RPW
Riconoscimento dell'andatura tramite Active Energy Image e Gabor wavelet
Riconoscimento dell'attività umana attraverso le reti neurali
Rilevazione del cancro ai polmoni con elaborazione digitale delle immagini su immagini TC
Compressione dell'immagine frattale basata sull'interpolazione polinomiale
Tecnica di clustering ibrida basata sulla segmentazione del tumore cerebrale
La fusione dell'immagine in campo medico attraverso SVD Combining & Transform of Shearlet
Confronto a livello di pixel e livello di funzionalità utilizzando le tecniche di fusione delle immagini
Classificazione del fiore attraverso l'elaborazione delle immagini basata sulla rete neurale
La fusione dell'immagine in campo medico utilizzando la tecnica comune sparsa
Una fusione di immagine satellitare con trasformazioni Curvelet discrete rapide
Metodo di compressione senza perdita di immagini con tecniche di combinazione
Screening della malattia retinica utilizzando modelli binari locali
Classificazione dei chicchi di riso attraverso l'elaborazione delle immagini
Valutazione della qualità dei chicchi di riso attraverso tecniche morfologiche

Progetti di elaborazione delle immagini utilizzando MATLAB

MATLAB o Matrix Laboratory è un linguaggio di programmazione di alto livello che ti consente di eseguire compiti computazionalmente impegnativi più velocemente rispetto ad altri linguaggi di programmazione come C, CPP, ecc. Ma MATLAB è molto comprensibile e utile per calcoli numerici rapidi con matrici. I seguenti progetti di elaborazione delle immagini si basano sul concetto di MATLAB.

Progetti MATLAB

1). Sistema di identificazione della valuta

L'identificazione della valuta dei diversi paesi è molto difficile. L'intento principale di questo progetto è aiutare i cittadini a risolvere questo problema. Tuttavia, i sistemi di identificazione delle valute si basano sull'analisi delle immagini e non sono completamente sufficienti.

Il processo di questo progetto rende automatico oltre che forte, e questo sistema utilizza come esempio il renminbi cinese (RMB) e la Svezia SEK per dimostrare le tecniche.

2). Controllo intelligente del semaforo utilizzando l'elaborazione delle immagini

Giorno dopo giorno il problema del traffico è diventato un grave problema in India a causa del crescente numero di veicoli a motore. Per questo motivo è necessario utilizzare i segnali stradali che possono effettuare il controllo in tempo reale della compattezza del traffico. Questo progetto utilizza una disposizione di elaborazione delle immagini per controllare il traffico in modo semplice catturando immagini del traffico agli incroci. Una procedura passo passo per modificare la durata del semaforo dipende dalla densità di traffico degli incroci a un semaforo.

3). Image Slider utilizzando MATLAB

Il progetto dello slider dell'immagine viene utilizzato per controllare gli sfondi con il movimento della mano utilizzando MATLAB. Questa attività può essere completata combinando una serie di funzioni.

Questo progetto utilizza una webcam per acquisire l'immagine e, se l'immagine ha uno sfondo coerente, il risultato sarà falso. Quindi dobbiamo mantenere lo sfondo in modo coerente. Le applicazioni di questo progetto includono principalmente il controllo degli elettrodomestici, elettrodomestici, ecc.

4). Sistema di parcheggio automatico del veicolo

Al giorno d'oggi, ci sono molte città in tutto il mondo che affrontano molti problemi con il parcheggio dei veicoli a causa della minore disponibilità di posti auto, prezzi elevati dei terreni, ecc.

“come funzionano i regolatori di carica? ”

Il sistema proposto viene utilizzato in luoghi pubblici come hotel, uffici, teatri, case, ospedali, stadi, aeroporti, ecc. Ci sono molti vantaggi nell'usare questo sistema in quanto occupa meno spazio, richiede meno tempo per prendere e consegnare il auto, sicurezza e protezione per il veicolo dai furti.

Progetti di elaborazione delle immagini basati su MATLAB

Il termine MATLAB sta per MATrix LABoratory ed è il linguaggio di programmazione di quarta generazione. Questo linguaggio di programmazione consente funzioni, manipolazioni di matrici, tracciamento dei dati, creazione dell'interfaccia utente, implementazione di algoritmi, ecc. Questo linguaggio è utilizzato nelle applicazioni di elaborazione di immagini, istituti di ricerca, ecc. Di seguito è riportato l'elenco dei progetti di elaborazione di immagini basati su MATLAB.

Riconoscimento della targa tramite Image Processing e MATLAB
Riconoscimento di Face Emotion in tempo reale utilizzando MATLAB
Rilevamento del conducente assonnato in tempo reale con MATLAB
Riconoscimento della scrittura a mano con MATLAB e elaborazione delle immagini
Rilevamento dei calcoli renali basato su MATLAB
Verifica della firma basata su MATLAB
Compressione dell'immagine a colori utilizzando MATLAB
Classificazione basata su MATLAB della categoria di immagini
Rilevamento del cancro della pelle basato su MATLAB
Sistema di marcatura delle presenze mediante elaborazione di immagini e MATLAB
Rilevazione del tumore al fegato utilizzando MATLAB
Segmentazione IRIS utilizzando il codice MATLAB
Rilevazione di malattie della pelle utilizzando MATLAB
Progettazione e implementazione di piattaforme a basso costo per imaging diagnostico in tempo reale con MATLAB
Sistema di rilevamento biometrico con Unimodal e Multimodal con MATLAB
Analisi degli aspetti fix-point basata su MATLAB per sistemi infrastrutturali in modalità wireless con MATLAB
Comunicazioni luminose basate su fotocamera per telefoni cellulari con MATLAB
Modellazione della distorsione prospettica nelle immagini dei volti e nella libreria per il tracciamento degli oggetti con MATLAB
Controllo del semaforo intelligente con MATLAB e elaborazione delle immagini
Controllo dei parassiti in campo agricolo con elaborazione di immagini e MATLAB

Progetti di elaborazione delle immagini utilizzando Python

Python è un linguaggio di programmazione di alto livello e la sua libreria tipica è enorme e completa. Il seguente elaborazione di immagini digitali i progetti sono basati sul concetto di Python.

Elaborazione di immagini Progetti con Python

Progetti di elaborazione delle immagini con Python

1). Riconoscimento del testo nelle immagini di Python

Il riconoscimento del testo di un'immagine è un passaggio molto utile per ottenere il recupero di contenuti multimediali. Il sistema proposto viene utilizzato per rilevare automaticamente il testo nelle immagini e rimuovere il testo associato orizzontalmente con sfondi difficili.

Questo progetto si basa su applicazioni come una tecnica di riduzione del colore, una tecnica per il riconoscimento dei bordi, nonché la localizzazione di aree di testo e oggetti geometrici. Il testo sull'immagine contiene informazioni molto utili per diversi tipi di documenti.

La rimozione del testo da un'immagine è un lavoro difficile. Il testo viene rilevato e viene estratto per i lettori senza problemi. Questo progetto utilizza una tecnica di localizzazione rapida del testo per tutti i bordi ottenibili nell'immagine.

2). Rilevamento della sonnolenza del conducente tramite Python

Un nuovo approccio alla sicurezza automobilistica e alla protezione in un'area autonoma è previsto principalmente per il sistema automobilistico. Al giorno d'oggi, un incidente automobilistico sonnolento alla guida è stato aumentato. Per ovviare a questo problema, ecco una soluzione del progetto, vale a dire il sistema di avviso del conducente, che fornisce un avviso guardando gli occhi di ogni conducente mentre guida un veicolo.

3). Face Detection utilizzando Python

L'obiettivo principale di questo progetto è quello di rilevare il viso in tempo reale e anche di tracciarlo continuamente. Questo è un semplice esempio per rilevare il viso utilizzando Python e invece del rilevamento del volto, possiamo anche utilizzare qualsiasi altro oggetto di nostra scelta.

4). Erosione e dilatazione delle immagini

Esistono diversi tipi di operazioni morfologiche disponibili per l'elaborazione delle immagini. Tuttavia, l'elaborazione dell'immagine può essere eseguita utilizzando i tipi più comuni di operazioni morfologiche basate sulla forma dell'immagine come Erosione e Dilatazione. Qui, Erosione viene utilizzata per ridurre la caratteristica di un'immagine mentre la dilatazione viene utilizzata per aumentare l'area ed enfatizzare le caratteristiche di un oggetto.

5). Cartooning di un'immagine utilizzando Python

Negli ultimi anni, il software cartomizzatore di immagini è stato utilizzato per convertire l'immagine normale in un'immagine di cartone animato. In questo processo, sono necessari il rilevamento dei bordi e il filtro bilaterale. Il bilaterale filtro è utilizzato per ridurre la tavolozza dei colori di un'immagine. Successivamente, possiamo applicare il rilevamento dei bordi a questa immagine per generare un'immagine di forma scura. Pertanto, finalmente, alcuni trucchi possono essere applicati a questa immagine per ottenere un'immagine del fumetto.

Progetti di elaborazione delle immagini basati su IoT

L'elenco dei progetti di elaborazione delle immagini basati su IoT è discusso di seguito.

Sicurezza domestica tramite IoT e elaborazione digitale delle immagini

Questo progetto viene utilizzato per progettare un sistema che utilizza IoT e l'elaborazione delle immagini digitali per proteggere la casa. Questo sistema include una fotocamera digitale, un sensore, un cellulare e una nebbia con il database. I sensori si trovano nel telaio della porta che avvisa la telecamera di fare clic sull'immagine di una persona che entra in casa, dopodiché invia l'immagine della persona alla scheda tecnica all'interno della nebbia.

L'analisi delle immagini può essere eseguita per rilevare e confrontare l'immagine con quella memorizzata. Se sia l'immagine acquisita che l'immagine memorizzata non corrispondono, viene inviato un avviso al proprietario della casa.

Rilevamento delle rotture del ponte basato su modello di rete IoT e convoluzionale

L'Internet delle cose si è sviluppato insieme alla tecnologia dell'informazione a causa di forti caratteristiche di permeabilità, molti vantaggi e diverse applicazioni. Nell'ingegneria strutturale, l'IoT gioca un ruolo chiave nello sviluppo delle strutture di rete. La minaccia più frequente è il crack per la sicurezza dei ponti. A causa di queste crepe, si è verificato il 90% dei disastri del ponte. Quindi, identificare le crepe del ponte è molto importante per ridurre il disastro strutturale nel tempo. Per ovviare a questo problema, questo sistema di rilevamento delle crepe nei ponti basato sull'IoT è stato istituito per migliorare la sicurezza del ponte, oltre a ridurre un fattore di rischio.

Area di rilevamento del veicolo per la separazione basata su descrittori di Fourier e IoT

Giorno dopo giorno, gli incidenti stradali sono notevolmente aumentati. Quindi, per superare questi problemi come la velocità e la congestione, è necessaria la tecnologia. Il rilevamento e il tracciamento dei veicoli utilizzando la visione artificiale e l'IoT sono elementi essenziali nel sistema di monitoraggio del traffico intelligente.

Durante la segmentazione dell'immagine, l'angolo tra il veicolo e la telecamera avrà una connessione per spostare il veicolo. Questo progetto migliora la precisione di rilevamento dei veicoli utilizzando le immagini della telecamera. Le aree che si muovono verranno estratte attraverso differenze tra i fotogrammi. Se uno o più veicoli sono sovrapposti come un'area, è necessario dividere l'area. Questa tecnica estrarrà un'area da dividere dal contorno dell'area. Tuttavia, non è possibile dividere i veicoli attraverso lo schema estratto. Quindi, viene implementata una nuova tecnica per separare il luogo utilizzando il descrittore di Fourier. Utilizzando questa tecnica è possibile rilevare l'area.

Kit Smart Health Care che utilizza IoT e elaborazione delle immagini

Il concetto principale di questo progetto è fornire servizi sanitari efficienti e migliori ai pazienti che utilizzano un IoT. Quindi i medici potrebbero utilizzare queste informazioni e fornire un risultato efficiente. Questo progetto include alcune funzionalità per osservare il paziente da parte del medico da qualsiasi luogo e in qualsiasi momento. In una situazione di emergenza, è possibile inviare al medico un'e-mail o un messaggio sulla situazione del paziente.

Smart Farming System che utilizza IoT

Il sistema proposto, ovvero il sistema di agricoltura intelligente, è progettato con IoT e questo sistema è molto utile per gli agricoltori. Per le situazioni climatiche è possibile fissare valori di soglia come temperatura, umidità a seconda delle condizioni meteorologiche di quella specifica area. Il sistema proposto genererà il programma di irrigazione in base al rilevamento dei dati in tempo reale dal campo e dal deposito meteorologico.

Progetti di elaborazione delle immagini basati su sistemi integrati

Di seguito viene discusso l'elenco dei progetti di elaborazione delle immagini basati su un sistema integrato.

Automazione del pedaggio basata su ANPR che utilizza l'elaborazione delle immagini

Questo progetto viene utilizzato per progettare un sistema di pagamento del pedaggio in modo automatico utilizzando ANPR o riconoscimento automatico delle targhe. In questo progetto, viene utilizzata una tecnica di elaborazione delle immagini per fare clic sull'immagine della targa e convertire questa immagine in testo.

Questo sistema è progettato con un microcontrollore per analizzare il testo della targa e detrarre automaticamente l'importo perché i dati saranno già memorizzati nel database. Una volta detratto l'importo, il proprietario del veicolo riceverà un messaggio.

Riconoscimento del tumore basato su Matlab

L'elaborazione delle immagini viene utilizzata in diverse applicazioni mediche. Il sistema proposto viene utilizzato per progettare un sistema per rilevare la posizione del tumore in base al processo di immagine e MATLAB.

Protezione dei contenuti multimediali tramite contenuti e impronte digitali

Al momento, la protezione multimediale è aumentata per proteggere la distribuzione di proprietà multimediali e intellettuale. Questo progetto utilizza contenuti e impronte digitali per rilevare i contenuti multimediali. Utilizzando le impronte dei contenuti, le violazioni del copyright possono essere rilevate una volta pubblicate sui siti web. Un'impronta digitale del contenuto acquisisce le proprietà del contenuto multimediale, che possono essere utilizzate per identificare in modo univoco l'oggetto multimediale. In questo progetto, una struttura modulare è progettata per la modellazione e l'analisi delle tecniche di impronte digitali per i contenuti.

Monitoraggio del vulcano utilizzando ARM integrato in aree remote

Questo progetto sviluppa un sistema chiamato MVMS (Monitoring Volcanic Multi-parameter System) tramite accesso remoto e diversi moduli collegati all'interno di una rete. Questo sistema è molto semplice da configurare sia per la ricerca che per il monitoraggio della rete. Questo sistema funziona utilizzando un sistema integrato insieme a un sensore e un sistema di comunicazione. Il sistema MVMS include principalmente una rete di moduli remoti (RMN) che riceve i dati tramite un cavo / collegamenti wireless utilizzando sensori e li memorizza su un supporto di grande capacità.

Utilizzando questo progetto, è possibile sviluppare un sistema multiparametrico per il monitoraggio dell'attività vulcanica. Il sistema consente l'accesso a moduli remoti e diversi collegati in una rete. In questo progetto, viene utilizzato un processore ARMTM per fornire un'enorme flessibilità nella progettazione hardware. Linux è utilizzato come sistema operativo per il facile sviluppo dell'applicazione per il controllo delle comunicazioni e dei sensori.

Progettazione e implementazione di sistemi di controllo integrati utilizzando Scilab

In questo progetto, viene sviluppata una piattaforma incorporata per la progettazione di sistemi di controllo integrati. Questi sistemi sono sviluppati in modo rapido ed economico. Questo sistema può essere costruito con software open source, ovvero Scilab e Linux, per ridurre i costi di sviluppo. Quando questa piattaforma fornisce un ambiente combinato, l'utente può eseguire tutte le fasi del ciclo di sviluppo all'interno dei sistemi di controllo. Quindi, quando le prestazioni sono potenzialmente migliorate, il tempo necessario per lo sviluppo può essere ridotto.

Questo sistema è utilizzato nei settori dell'industria, dell'istruzione, degli strumenti, dell'ottimizzazione e dell'elaborazione delle immagini. Inoltre, questo sistema può essere sviluppato laddove vengono utilizzati sensori e attuatori

Progetti di elaborazione delle immagini in ingegneria biomedica

I progetti di elaborazione delle immagini nei progetti di elaborazione delle immagini biomedicali e LabVIEW sono discussi di seguito.

Rilevamento di immagini mediche contraffatte

Il sistema proposto, ovvero il rilevamento di immagini contraffatte in campo medico, viene utilizzato nel sistema sanitario. Utilizzando questo sistema, è possibile rilevare l'immagine indipendentemente dal fatto che l'immagine venga modificata o meno. Questo progetto è molto utile soprattutto nel reparto sanitario perché sono molti i casi che si registrano circa la modifica delle segnalazioni per nascondere alcuni reati. Quindi utilizzando questo progetto, questo può essere rilevato.

Sistema di recupero per immagini mediche basato su Hadoop Framework utilizzato in Grid

Il sistema proposto può essere implementato utilizzando il framework Apache Hadoop. Questa è un'architettura a griglia con un open-source, che compila una varietà di formati di immagine e stabiliti tra diversi ospedali per l'archiviazione, la condivisione e il recupero delle immagini.

Esistono diverse metriche delle prestazioni come precisione, affidabilità, riservatezza, interoperabilità e sicurezza migliorate. In questo modo è possibile ottenere la privacy del paziente e l'autenticazione dell'utente.

In questo progetto, l'algoritmo CBIR (Content-Based Image Retrieval) basato sulla trama viene utilizzato per il recupero di un'immagine efficiente. Queste prestazioni del sistema possono essere verificate con l'aiuto di Hadoop attraverso tre attuali nodi operativi. Il tempo di recupero del sistema proposto può essere ottenuto attraverso risultati sperimentali.

Un prototipo di tipizzazione del sangue che utilizza l'elaborazione delle immagini

Il processo di determinazione del gruppo sanguigno è necessario prima di gestire una trasfusione di sangue, tuttavia in alcune situazioni, a causa del rischio per la vita di una persona, è essenziale gestire rapidamente il sangue. In queste circostanze di crisi, scoprire che il tipo di sangue è fondamentale a causa del minor tempo.

Per superare questo problema, il sistema proposto viene sviluppato utilizzando l'elaborazione delle immagini. Questo sistema viene utilizzato per determinare il gruppo sanguigno in base al test della piastra e al metodo di elaborazione dell'immagine. L'intera procedura di analisi può essere automatizzata con l'aiuto di questo sistema utilizzato per la fenotipizzazione del sangue e la tipizzazione del sangue ABO-Rh.

Progettazione basata su LabVIEW di controller per quadricotteri

Il progetto, ovvero LabVIEW e il design del controller basato sull'elaborazione delle immagini per il quadricottero, viene utilizzato per progettare un quadricottero autonomo. Questo è un veicolo con atterraggio verticale con quattro rotori. Questo quadricottero può essere controllato con precisione tramite la programmazione LabVIEW e l'elaborazione delle immagini.

Robot autonomo per la raccolta della frutta che utilizza LabVIEW

L'obiettivo principale di questo progetto è progettare un robot autonomo per la raccolta dei frutti. Questo progetto può essere progettato con l'elaborazione delle immagini e LabVIEW per il controllo del braccio del robot. Sulla base dell'immagine acquisita, questo progetto controlla l'impugnatura dei bracci robotici per raccogliere i frutti.

Rilevazione del cancro attraverso un campione di sangue umano utilizzando immagini microscopiche

Questo progetto viene utilizzato per rilevare il tipo di leucemia attraverso l'immagine campione di sangue microscopico. Il progetto include alcune caratteristiche delle immagini microscopiche come l'esame dei cambiamenti di consistenza, colori, geometria, ecc. Questo sistema deve essere coerente, efficiente, il tempo di elaborazione è minore, minore errore, l'accuratezza è alta, meno costo e forte per i diversi individui durante la raccolta campioni, ecc.

“come controllare la velocità del motore elettrico ”

Estraendo le informazioni dalle immagini dei campioni di sangue, ci sono molti vantaggi per le persone come prevedere, trattare e risolvere senza indugio le malattie del sangue per un paziente.

Alcuni altri progetti di elaborazione delle immagini in campo medico lo sono

Classificazione basata sulla CNN delle cellule del sangue
Endoscopia basata su Raspberry Pi a basso costo
Rilevazione del cancro della pelle
Retinopatia del diabetico con apprendimento profondo
Segmentazione basata su FPGA del tumore cerebrale
Fusione di immagini in campo medico tramite FPGA
Compressione dell'immagine medica senza perdita
Rilevazione del glaucoma utilizzando Opencv e MATLAB
Rilevazione di calcoli renali tramite ultrasuoni
Rilevazione della tubercolosi nei raggi X.
Rilevazione del cancro al seno attraverso l'apprendimento profondo
Rilevamento basato su Matlab del nodulo polmonare

L'elenco di mini progetti di elaborazione delle immagini include quanto segue.

Immagini Erosione e dilatazione
Mouse Project basato su Computer Vision
Sistema di parcheggio del veicolo automaticamente utilizzando l'elaborazione delle immagini
Scanner di testo basato sulla visione artificiale
Identificazione di atti umani attraverso l'elaborazione delle immagini
Selfie intelligente utilizzando la visione artificiale
Immagine Cartooning con Python
Robot per il monitoraggio della palla utilizzando Raspberry Pi
Rilevamento basato su Python della sonnolenza del conducente
Controllo basato sull'elaborazione delle immagini del semaforo intelligente

Progetti di elaborazione delle immagini IEEE basati su Python

L'elenco dei progetti di elaborazione delle immagini IEEE basati su Python include quanto segue.

Convoluzione mista e riconoscimento dell'occhio residuo basato sulla rete
Visione concettuale del riconoscimento IRIS attraverso le tecniche di elaborazione delle immagini
Previsione del valore nascosto delle impronte digitali
Reti neurali con convoluzione profonda per il riconoscimento dell'azione umana con mappe e posture di profondità
Sviluppo del metodo LSB in immagini colorate con maschera
Tecnica basata sulla previsione MSB per nascondere i dati reversibili con capacità elevata per immagini crittografate
Nascondere le informazioni di un quantum efficiente utilizzato per la condivisione di immagini mediche da remoto
Rilevamento dei parassiti della malaria attraverso l'elaborazione digitale delle immagini
Identificazione di persone da passeggiate a stile libero con caratteristica di deambulazione basata sulla postura
Riduzione della dimensionalità non lineare per la classificazione delle immagini basata sull'apprendimento molteplice
Classificazione dell'animale attraverso immagini facciali con fusione a livello di punteggio
Condivisione di schemi visivi segreti crittografando numerose immagini
Software di progettazione del sistema di riconoscimento biometrico tramite elaborazione delle immagini
Rilevamento di Smile in the Wild tramite Transfer Learning
Segmentazione delle immagini della stampa del palmo aiutata dal computer per la ricerca biometrica
Sistema di identificazione delle malattie delle foglie delle piante
Identificazione dell'impronta digitale dei bambini piccoli
Dermatologia digitale
Valutazione delle reti neurali a convoluzione profonda per la classificazione del materiale
Riconoscimento dell'espressione facciale con filtro Gabor 2D

Progetti di elaborazione delle immagini basati su Android

L'elenco dei progetti di elaborazione delle immagini basati su Android include quanto segue.

Riconoscimento facciale basato su Android e elaborazione delle immagini
Sistema di telemedicina che utilizza un cellulare cardiaco
Confronto delle prestazioni nei metodi di riduzione dei dati
Invio di video di sicurezza tramite WiMAX nelle comunicazioni del veicolo
Controllo del robot per la localizzazione tramite smartphone Android
Progettazione di un sistema a bassa potenza per il rilevamento di persone di origine umana
Valutazione degli approcci empirici per il riconoscimento delle cifre utilizzando Android
Smart Farming System utilizzando IoT e Android

-Quindi, si tratta di digitale argomenti del progetto di elaborazione delle immagini , elaborazione delle immagini utilizzando Matlab , e Pitone . Ce ne sono diversi Documenti IEEE sull'elaborazione delle immagini disponibili sul mercato e le applicazioni di elaborazione delle immagini coinvolte in ambito medico, miglioramento e restauro, trasmissione delle immagini, elaborazione del colore dell'immagine, visione di un robot, ecc. Ecco una domanda per te, quali sono i passaggi coinvolti elaborazione di immagini digitali?