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计算机视觉属于人工智能领域，可以通过处理图像和图片来解决现实生活中的视觉问题。计算机识别、理解、识别数字图像或视频以自动执行任务的能力是计算机视觉发展的主要目标。

人类可以轻松识别物体并 他们周围的环境。但是，计算机识别和区分环境中的各种图案，视觉效果，图像和对象并不是一件容易的事。出现这种困难的原因是因为人脑和眼睛的原理与计算机不同，计算机以0或1（即二进制）来解释大多数输出。图像通常以三维阵列的形式进行转换，三维阵列由红色，蓝色，绿色组成。它们具有可以在0到255之间计算的值范围，并且使用这种常规的数组方法，我们可以编写专用于识别和识别图像的代码。随着技术的进步以及机器学习，深度学习和计算机视觉的进步，现代计算机视觉项目可以解决复杂的任务，例如图像分割和分类，

我们将提供5个项目让大家对计算机视觉加以了解。通过机器学习和深度学习获得计算机视觉基础。

1.颜色检测-

这是初学者入门计算机视觉模块open-cv的基础项目。在这里，可以了解如何准确的区分各种颜色。该项目有助于理解蒙版的概念，非常适合初学者级别的计算机视觉项目。任务是从特定框架中区分各种颜色，例如红色，绿色，蓝色，黑色，白色等，并仅显示可见颜色。该项目使用户可以更好地了解遮罩对于更复杂的图像分类和图像分割任务的工作原理。该初学者项目可用于了解有关如何将这些numpy数组的图像精确地以RGB图像形式正确堆叠的更详细的概念。

通过使用诸如UNET或CANET的深度学习模型来解决更复杂的图像分割和分类任务以及每个图像的遮罩，可以用相同的任务完成更复杂的项目。如果想了解更多信息，则可以使用深度学习方法来获得各种各样的复杂项目。

2.光学字符识别（OCR）

这是另一个最适合初学者的基础项目。光学字符识别是通过使用电子或机械设备将二维文本数据转换为机器编码文本的形式。我们使用计算机视觉读取图像或文本文件。读取图像后，使用python的pytesseract模块读取图像或PDF中的文本数据，然后将它们转换为可以在python中显示的数据字符串。

pytesseract模块的安装可能会有些复杂，因此请参阅一个好的指南以开始进行安装过程。直观了解光学字符识别。一旦对OCR的工作原理和所需的工具有了深入的了解，就可以继续计算更复杂的问题。可以使用序列对注意力模型进行序列化，以将OCR读取的数据从一种语言转换为另一种语言进行检测。

3.使用深度学习进行人脸识别-

人脸识别是对人脸以及用户授权名称的程序识别。人脸检测是一项较简单的任务，可以视为初学者级项目。人脸检测是人脸识别所需的步骤之一。人脸检测是一种将人的脸与身体其他部位和背景区分开的方法。haar级联分类器可用于面部检测的目的，并准确检测帧中的多个面部。用于正面人脸的haar级联分类器通常是XML文件，可与open-cv模块一起使用以读取人脸，然后检测人脸。机器学习模型（例如定向梯度直方图（HOG））可与标记数据一起使用，并与支持向量机（SVM）一起执行此任务。

面部识别的最佳方法是利用DNN（深度神经网络）。在检测到人脸之后，我们可以使用深度学习的方法来解决人脸识别任务。迁移学习模型种类繁多，例如VGG-16架构，RESNET-50架构，人脸网络架构等，可以简化构建深度学习模型的过程，并允许用户构建高质量的人脸识别系统。我们还可以构建自定义的深度学习模型来解决人脸识别任务。用于人脸识别的现代模型具有很高的准确性，可为标记的数据集提供几乎超过99％的准确性。人脸识别模型的应用程序可用于安全系统，监视，考勤系统等。

4.对象检测/对象跟踪-

这个计算机视觉项目很容易被认为是一个相当高级的项目，有太多可用的免费工具和资源，我们可以参考进行学习。对象检测任务是这样一种方法：在已识别的对象周围绘制一个边界框，并根据确定的标签来识别已识别的对象，并以特定的精度对其进行预测。与对象检测相比，对象跟踪略有不同，因为我们不仅可以检测到特定对象，还可以跟随对象并使其周围带有边界框。物体检测是一种计算机视觉技术，可让我们识别和定位图像或视频中的物体。通过这种识别和本地化，对象检测可用于对场景中的对象进行计数并确定和跟踪其精确位置，同时还能对它们进行精确标记。这样的示例可以是沿着道路上的特定车辆行驶，或者是在任何体育比赛中（例如高尔夫，板球，棒球等）跟踪球。执行这些任务的各种算法是R-CNN（基于区域的卷积神经网络） ），SSD（单发检测器）和YOLO等等。

我们介绍两种方法，一种方法是像树莓派这样的嵌入式系统，，而另一种方法则是与PC相关的实时网络摄像头对象检测。像这样项目的开源程序及算法大家可以轻易找到，可以参照进行学习。

5.人类的情感和手势识别

该项目使用计算机视觉和深度学习来检测各种面孔并对该特定面孔的情绪进行分类。这些模型不仅可以对情绪进行分类，而且可以相应地检测并分类识别出的手指的不同手势。在区分人类情绪或手势之后，由训练模型提供的语音响应分别具有对人类情绪或手势的准确预测。该项目最好的部分是我们可以使用的多种数据集选择。可以选择使用计算机视觉，数据增强以及TensorFlow和Keras之类的库来构建深度学习模型的方法完成的一个深度学习项目用。

结论：

这些是跨各种难度级别的5个令人敬畏的计算机视觉项目构想。提供了每个概念的简要理论。希望本文能帮助小伙伴深入研究计算机视觉的惊人领域，并探索计算机视觉的各种项目。

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