有没有一些图像处理新手可以练习的项目？

RedZero9 · 发表于 2021-11-15 21:48

借助TensorFlow Lite和MediaPipe，谷歌刚刚开源了一个手势识别器，也可以直接在手机上运行，实时跟踪。
官方效果长这样：

有了这项应用，你可以开发手语识别、AR游戏，甚至用它来玩石头剪刀布。

有App可玩

谷歌已经把这款手势识别器做成了一款名为“Hand Tracking GPU”的App，在安卓端有对应的apk安装包，下载到手机上，安装成功后，无需联网就可以直接用了。
当然，iOS用户也可以安装，但是没有现成的安装包，可以下载源代码自行编译。
App默认调用前置摄像头，如果屏幕中出现的是你的脸，它是没有反应的。
伸手到屏幕前，就可以和官方演示的一样，识别出手部的各种姿势，123456789都可以识别：

或者比个“OK”：

点个赞：

反应还是非常敏锐的，效果不错。不过，不知是什么原因，有时候玩着玩着，屏幕也会突然“放空”，只能看到手，识别不出手势，这也被推特上的网友抓了包：

另外，这个App只支持一只手的手势识别，如果你把两只手都放到摄像头前，它只能识别一只：

说好的石头剪刀布呢？
当然，想想办法还是能让它识别两只手的，比如这样：

△ 它不知道我换了一只手

悄咪咪的，就把识别出的手势框图从一只手转移到了另一只手上。

△ 它也不知道我换回来了

当然，你也可以换回来，来去切换自如，仿佛背后的模型已经被忽悠瘸了。
三大模型

不过，被“忽悠瘸了”的锅，可不能让一个模型背，因为，这款应用的背后有3个模型。

BlazePalm

从整个图像中界定手部轮廓，找到手掌的位置，检测平均精度达到95.7%。
Hand Landmark

前一个模型找到手掌之后，这个模型负责定位关键点，它可以找到手掌上的21个关节坐标。
在训练过程中，研究人员们用到了将近30000张真实世界的标注过的手掌图片，来获取ground truth数据。

之后，用混合训练的方式训练模型。

Gesture Recognition

现在，手部关键点检测结果出来之后，需要判断比划出来的手势是什么意思，也就是识别出是2，这里包含各种手势，除了123456789之外，还有yeah、ok等。
不过，遗憾的是似乎App里没有这个功能。
借助MediaPipe实现

最后的实现，借助了MediaPipe，这是一个构建机器学习pipeline的框架。用于手势识别的MediaPipe图长这样：

前面的各种模型，都融入到了这张整体的图里，可以看到从拍摄到出结果的全过程。
另外，借助MediaPipe，还可以做人脸检测：

头发分割：

物体检测：

具体内容，可以进入传送门体验：

传送门

MediaPipe
https://github.com/google/mediapipe
手部跟踪
https://github.com/google/mediapipe/blob/master/mediapipe/docs/hand_tracking_mobile_gpu.md
手势识别apk/源代码
https://drive.google.com/file/d/1uCjS0y0O0dTDItsMh8x2cf4-l3uHW1vE/view

APSchmidt · 发表于 2021-11-15 21:50

借助TensorFlow Lite和MediaPipe，谷歌刚刚开源了一个手势识别器，也可以直接在手机上运行，实时跟踪。
官方效果长这样：

有了这项应用，你可以开发手语识别、AR游戏，甚至用它来玩石头剪刀布。

有App可玩

谷歌已经把这款手势识别器做成了一款名为“Hand Tracking GPU”的App，在安卓端有对应的apk安装包，下载到手机上，安装成功后，无需联网就可以直接用了。
当然，iOS用户也可以安装，但是没有现成的安装包，可以下载源代码自行编译。
App默认调用前置摄像头，如果屏幕中出现的是你的脸，它是没有反应的。
伸手到屏幕前，就可以和官方演示的一样，识别出手部的各种姿势，123456789都可以识别：

或者比个“OK”：

点个赞：

反应还是非常敏锐的，效果不错。不过，不知是什么原因，有时候玩着玩着，屏幕也会突然“放空”，只能看到手，识别不出手势，这也被推特上的网友抓了包：

另外，这个App只支持一只手的手势识别，如果你把两只手都放到摄像头前，它只能识别一只：

说好的石头剪刀布呢？
当然，想想办法还是能让它识别两只手的，比如这样：

△ 它不知道我换了一只手

悄咪咪的，就把识别出的手势框图从一只手转移到了另一只手上。

△ 它也不知道我换回来了

当然，你也可以换回来，来去切换自如，仿佛背后的模型已经被忽悠瘸了。
三大模型

不过，被“忽悠瘸了”的锅，可不能让一个模型背，因为，这款应用的背后有3个模型。

BlazePalm

从整个图像中界定手部轮廓，找到手掌的位置，检测平均精度达到95.7%。
Hand Landmark

前一个模型找到手掌之后，这个模型负责定位关键点，它可以找到手掌上的21个关节坐标。
在训练过程中，研究人员们用到了将近30000张真实世界的标注过的手掌图片，来获取ground truth数据。

之后，用混合训练的方式训练模型。

Gesture Recognition

现在，手部关键点检测结果出来之后，需要判断比划出来的手势是什么意思，也就是识别出是2，这里包含各种手势，除了123456789之外，还有yeah、ok等。
不过，遗憾的是似乎App里没有这个功能。
借助MediaPipe实现

最后的实现，借助了MediaPipe，这是一个构建机器学习pipeline的框架。用于手势识别的MediaPipe图长这样：

前面的各种模型，都融入到了这张整体的图里，可以看到从拍摄到出结果的全过程。
另外，借助MediaPipe，还可以做人脸检测：

头发分割：

物体检测：

具体内容，可以进入传送门体验：

传送门

MediaPipe
https://github.com/google/mediapipe
手部跟踪
https://github.com/google/mediapipe/blob/master/mediapipe/docs/hand_tracking_mobile_gpu.md
手势识别apk/源代码
https://drive.google.com/file/d/1uCjS0y0O0dTDItsMh8x2cf4-l3uHW1vE/view

Ylisar · 发表于 2021-11-15 21:57

本人是跨行从事计算机视觉，下面推荐一些这一年来，我自己了解和使用的一些非常棒的资料，希望能帮助到你，同时也欢迎大家分享更多高质量的项目，我们一起学习。
（1）一个优质的博客网站，pyimageresearch
链接：https://www.pyimagesearch.com/
推荐理由：
打开网站主页或许你能明白一些问题

这个博客网站的内容非常的赞，涉及图像处理，深度学习，OCR等等，上面有大量的实战案例，同时源码和素材都可以免费获取，作者对每个案例都会进行详细的剖析，每篇都会讲的非常仔细，真的是新手的福音～
（2）一些opencv项目推荐
之前回答过一个问题
学习OpenCV的建议？分享了很多关于open的项目，主要包括下面内容：
1）图像处理入门100题，python和c++版本都有
2）OpenCV-Python图像处理教程
3）opencv官方github
4）github上超过7000+star的opencv的各种样例
（3）一个成长中的公众号：AI算法与图像处理
哈哈，这个其实是我自己的公众号，公众号会分享一些干货。
当然空口无凭，下面是公众号分享的一些实战例子
扫描全能王？原来图像技术可以这样子玩来吧，见识科技的力量，无需手动找拍糊的图这种方式打开会ctrl的流量明星cxk，简直就是魔鬼酷炫骚操作，票圈装13神技，极坐标全景图用python和opencv检测图像中的条形码OpenCV测量物体的尺寸技能 get～还在用肉眼找不同吗？这个技术轻松搞定

图片转换成极坐标全景图

个人公众号简介：
推荐 | 考研逆袭+跨行计算机视觉的技术成长类公众号（4）书籍分享
在我以前刚开始学习图像处理的时候，也是无从下手，对于资料的获取经常会遇到各种坑货，找了好久，好不容易找到了，md，看了一章或前面几十页，后面没了，然后留下了一个叼毛QQ号。气的我啊。。。气也没办法，别人没有义务给你
哎，两个月前，我跟你一样，两分钟后，你将跟我一样。
打开微信，搜索“AI算法与图像处理”
回复关键字“opencv”获取精心整理的几本python-opencv相关书籍
回复关键字“图像处理”获取吐血整理的几本数字图像处理相关书籍
欢迎大佬们点赞支持，你们都是这条噶最靓的仔～ (＝^ω^＝)
<hr/>更新2019/10/18
分享一个非常赞的入门级的人脸、视频、文字检测以及识别的项目
链接：vipstone/faceai
内容：

部分内容预览：
图片自动上色：

表情识别

头像特效合成

<hr/>2019/10/21更新
今天又发现了一个宝藏
Pysource - Learn computer vision with Opencv and Python众多实战项目的视频【有opencv系列，也有深度学习系列】，最重要的都是源码和素材，而且博客还在不断更新优质内容～
<hr/>2019/10/31 更新
同样也是一个非常棒的博客网站
如果后续学完图像处理，要研究深度学习，机器学习相关的内容，这个网站我强烈推荐，讲解的内容非常详细，对于初学者友好
Start Here with Machine Learning

我后续也会对部分内容进行翻译学习，对实战项目进行尝试，希望你能关注我的公众号【AI算法与图像处理】和专栏搜罗最好玩的计算机视觉论文和应用，一起学习成长，欢迎友好交流
以后自己学习过程中发现的宝藏，会继续在这边分享哈，如果你是从事AI，CV，图像处理方向的小伙伴欢迎加入我的交流群，群里已经有400个小伙伴了，期待你的加入～
ps：关注公众号【AI算法与图像处理】，回复“进群”即可
走过路过的大佬们，来支持一波呀～

IT圈老男孩1 · 发表于 2021-11-15 21:57

谢邀，不多说，上干货！！！
很多人推荐OpenCV的Python教程，这时候我就呵呵呵....题主明明说的是C++，有木有啊，好了，废话有点多，直接丢干货。

1.《Learning OpenCV3》

咦，你可能会问：一本书有什么好推荐的？答：当你打开第一页的时候，你会发现它无与伦比的美腻。不信，来瞧瞧：

你或许会问，这有啥？
答：有理论、有代码、有图示和tips
注：不是装逼，因为首推的一定也必须是英文版的书，而且这是经典爆款书籍，为什么一定是英文？！不多说，只表示，英语再难也要咬牙啃下来。《Learning OpenCV3》是经典款《Learning OpenCV》的升级版，全面支持OpenCV3....各种API和小Demo

你以为我只是推荐吗？
不好意思，这里附上《Learning OpenCV 3》中的源代码：
https://github.com/oreillymedia/Learning-OpenCV-3_examplesoreillymedia/Learning-OpenCV-3_examples
oreillymedia/Learning-OpenCV-3_examples你问我，书哪里可以下？
答：Google/Baidu一下，你就知道

2.OpenCV Samples

opencv/opencv你学习的是OpenCV，官方提供的示例，你会拒绝吗？
你可以拒绝，但这样你就拒绝了成长...手动滑稽
每年OpenCV一般会release两次新版本，每次release都会添加新的算法，如何快速使用这些算法，最简单最粗暴的方法就是看Demo。而OpenCV的Demo，简直良心到...来看一下

是不是感动哭？
你说缺少项目，我丢这么多项目，你还会觉得没有项目做？
你会说，咦这不都是小demo吗？我跑跑很快的
答：不敲代码，你跟说你想做项目？这里不是建议你把这些小demo都敲一遍，而是可以粗略地选择一些，了解基础的OpenCV算法，如Canny、Sobel、findHomography、cvtColor等，并深入了解Mat等常用类型的使用技巧。这里声明一下，小demo只是调侃的说，拿stitching_detailed.cpp举例，898行的code你不兴奋吗？https://github.com/opencv/opencv/blob/master/samples/cpp/stitching_detailed.cpp

如果你坚持看到这里，可能会疑问：上面两个资源是不是太简单了
答：我这么ying，一定能满足你

http://3.LearnOpenCV.com

Learn OpenCV ( C++你没看错，这是一个网站（很牛逼），打开上述链接，可以看到

咦，这不是....嗯，人脸识别...人脸关键点检测（LandMark）...

拖着鼠标往下滑：
http://LearnOpenCV.com (二维码自动识别)
咦，这不是....嗯，二维码（QR Code）检测...条形码（Barcode）检测... + 识别

拖着鼠标再往下滑：

咦，这不是....嗯，图像分类...没错，是它，很diao的图像分类

等等，你以为就介绍到这了么，不好意思，我很ying的
附上learnopencv源码
spmallick/learnopencv随便打开一个demo，如ImageAlignment-FeatureBased
咦，这不是...没错，C++与Python双版本...简直良心到...看什么，鼓掌啊

------我是可爱的分哥哥哥哥线------
到这里，你以为我ruan了么？
不好意思...
我确实没那么ying了

题外话：上述都是针对题主所述的OpenCV/C++来重点介绍的，其实不否认当前Python很火，特别因为Deep Leaning的缘故。我这里也有一些OpenCV Python相关的资源（书、项目代码），但就不展开介绍了，哈哈，如果遇到OpenCV Python练手项目的知乎问题，倒是可以厚着脸皮答上一波。
------我还是可爱的分哥哥哥哥线------
学习OpenCV，一个很重要的步骤是学习使用API，这里附上OpenCV官方的API查询链接（用了就爱不释手）
OpenCV: OpenCV modules如果准备找AI算法岗，可以看一下：AI算法岗求职攻略（涵盖准备攻略、刷题指南、内推和AI公司清单等资料）
amusi/AI-Job-Notes

kyuskoj · 发表于 2021-11-15 22:01

我这个我最有感触了！我也曾有同样的问题，所以我自己运营了个公众号，然后自己探索了超多的图像处理实战，现在分享给大家。
一：一些我原创的图像处理项目

出于锻炼的目的，我搜寻了许多可以拿opencv图像处理来做的东西，也许没有实际商业用途，但练手绝对超赞。有简单的，也有复杂的，都是基于C++的，涉及的知识都绝不是简单的调几个库函数而已：
周旋：利用opencv给彦女王生成一副蒙太奇画像周旋：opencv入门实战/证件照矫正周旋：人脸马赛克周旋：我讨厌这个绿油油的头像！我用opencv换一下背景周旋：opencv实现哈哈哈哈哈哈镜周旋：opencv图像腌膜Mask的常规操作你真的信手拈来吗？周旋：opencv直方图反投影原理加实战还有好多，而且公号【opencv视觉实践】里会继续更新新的原创作品，感兴趣的可以一起来学习。
二：光头哥哥的实战博客

美国一位光头哥哥的网站里更新的都是计算机视觉相关的博文，其中就有图像处理的专栏，还有人脸识别，数字OCR，医学影像，深度学习，机器学习等等。网址：
https://www.pyimagesearch.com/

但英文网站我想大多人都不会去好好探索，更不用说学习了。因此我也一直在翻译光头哥哥的博客并搬运到我知乎专栏【光头哥哥的博客】以及公号上，比如下面这些：
周旋：opencv生成电影条形码周旋：计算视频中帧的总数周旋：利用opencv识别图像中亮点周旋：线剪裁算法周旋：使用OpenCV和Python标记超像素色彩周旋：利用opencv对图像进行长曝光周旋：使用OpenCV对手机中照片进行模糊检测周旋：OpenCV快速傅里叶变换(FFT)用于图像和视频流的模糊检测还会一直更新呐，欢迎一起来学习。

三：三十个opencv实践项目286页电子书

写公众号有9个月了，断断续续也写了不少干货，很多文章在其他平台收获了数千甚至破万的阅读量，今天肝了一下午给大家整理了28篇精华实践文章，包括14篇原创opencv案例实践以及14篇搬运的光头哥哥的实战分享。
二十八个实践项目286页电子书，微信搜索【Opencv视觉实践】后台回复【三十实践项目】（无括号，建议直接复制）领取。

附目录：

放一些截图：

看完这二十八个小实战，绝对图像处理水平可以达到进阶水平。
四：C++手撕图像处理算法！
调用opencv的API腻了，你有没有想自己手写过一些底层代码，感受下底层图像处理算法的魅力呢？
图像修复的块匹配PatchMatch算法，你知道是怎么找到在全局找到相似的块并进行填补的吗？
分水岭算法，你知道是用什么数据结构来存储被淹没的像素点吗？
为了提高代码和算法能力，我目前已经根据算法论文手写了11篇【手撕算法系列】，代码和PDF电子书我都整理好了。来看下几篇文章：
周旋：【手撕算法】FMM图像修复算法周旋：【手撕算法】PatchMatch图像修复算法周旋：【手撕算法】C++实现超像素分割算法周旋：【手撕算法】K-means算法实现主题色提取周旋：【手撕算法】基于队列实现的区域增长分割算法周旋：【手撕算法】HC显著性检测算法周旋：【手撕算法】FT显著性检测算法

五：还有就是书籍和项目了！
大部分人都只知道下图中的其中几本书：

很多学数字图像处理就知道一本冈萨雷斯的《数字图像处理》，却不知道下面这一本整本书都是讲图像处理算法的，而且不涉及图像处理库，从图像变换到区域增长算法到透视变换等等都是纯C++代码手写：

而且这本书在B站有配套课程视频！https://b23.tv/YL4CLF
网络时代从来不缺学习资源，但真正的好资源又有多少呢？你知道多少呢？GitHub上还有一个项目叫做【图像处理100问】，是一个日本大佬写的，也是各种算法的纯C++手打：

所以我专门做了一个专栏，用来发布我搜集的学习资源：

目前想到的就这么多了，我的目标就是成为一个深知算法本质并能随手就写出来的大佬，一起加油吧，后续想起其他的好的学习资源，再来继续更新。

RecursiveFrog · 发表于 2021-11-15 22:08

关于图像处理项目:
项目的快速搭建语言PYTHON语言，这里推荐一本书，百度搜索书名+pdf可以下载到

这本书涵盖python图像处理的基础进阶入门，内容简单粗暴，理论清晰明了没废话，代码都验证过没问题，初学按着这本书里内容照抄就行。多想为什么，理解没个函数作用，不要迷茫，熟能生巧自然就入门了。

项目的落地:
图像处理大多数要求实时性是蛮高的，python运行速度与成本考虑不是很理想，就需要我们用c/c++语言，这门语言的学习这里就不多说了有很多答案。如何学习c++ 图像处理推荐一本书

同样百度可以找到，当然您也可以买正版来看。

关于学习:
学习图像处理还是编程语言，入门是需要时间的，不急不躁最重要。既然选择了踏实走下去，当你回头再看入门到现在会觉得已经走的很远了。对以上两本书完成一半的时候就可以看冈萨雷斯和matlab了，初学者而且以后想从事图像处理的童鞋来说还是不建议先在matlab下手的。

Arzie100 · 发表于 2021-11-15 22:17

咦！回答里已经有一些朋友把英文版的教程推荐的差不多了。我就趁机补充下对新手更加友好的中文版资料给【大家】把！而且是最新的OpenCV官方文档中文版哦！因为面向新手的一个回答，所以推荐的是OpenCV-Python版本！个人认为新手入门图像处理应该聚焦于算法的使用而不是编程语言。Python上手起来很顺滑！
作者：安大叔
链接：https://www.zhihu.com/question/26881367/answer/1098722307
来源：知乎
著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。

【强烈推荐】这份OpenCV最新官方文档中文版。
Github地址：https://github.com/fendouai/OpenCVTutorials

翻译整理过程中，难免会有错误，欢迎一起完善~

OpenCV是计算机视觉中经典的专用库，然而其中文版官方教程久久不来。近日，一款最新OpenCV4.1 版本的完整中文版官方教程出炉，希望可以帮助大家更好的学习了解OpenCV相关细节。教程来自http://objectdetection.cn。

最新Opencv-Python中文版官方文档：
http://woshicver.com

教程里有什么
教程根据官方提供的文档，尽量完整的进行了还原。包括简单的OpenCV-Python安装，如何显示和保存图像和视频，图像的基本操作，OpenCV内部的不同图像处理函数，有关特征检测和描述符的信息。以及机器学习与目标检测部分等等。
部分内容如下

教程目录
OpenCV简介

OpenCV安装

OpenCV中的GUI特性

核心操作

OpenCV中的图像处理
4_1_改变颜色空间

特征检测与描述
5_1_理解特征

视频分析

相机校准和3D重建

机器学习

计算摄影学

目标检测

OpenCV-Python Binding

最新Opencv-Python中文版官方文档：
http://woshicver.com

最后再次附上OpenCV最新官方文档中文版的Github开源链接：
https://github.com/fendouai/Ope

希望对大家有所帮助~ 笔芯

ChuanXin · 发表于 2021-11-15 22:24

python 包scikit-image提供了很多基础的图像处理算法，比如
图像增强

边缘检测和分割

几何变换和配准

等等非常多。

所有的这些例子都有原始图像和代码，很适合上手，希望对题主能有帮助。
General examples

xiangtingsl · 发表于 2021-11-15 22:29

计算机视觉领域的研究不仅需要知道各种神经网络，还得对基本的数字图像处理进行完整的学习，否则很难弄清楚深度学习是如何与图像处理相结合的。
图像处理这门课非常让人头大，尤其是初学的时候，对亮度、饱和度这种概念不敏感的我，学起来相当费力。
所以，上课的时候，我用python实现了一些简单的算法：
机器学习入坑者：用sobel算子提取图片内容的轮廓这里面讲的是如何用python实现sobel算子，把物体的轮廓提取出来。
机器学习入坑者：暗光也清晰的图像增强算法图像的增强可以说是图像处理学科基础中的基础，原理并不复杂，代码实现也很简单，适于初学者练手。
机器学习入坑者：计算机视觉之图像哈希相似性判别基于深度学习的哈希检索挺复杂的，但是基本的哈希相似性判别只需要几十行代码就能搞定，也不需要训练过程。
机器学习入坑者：二值化算法之宇智波鼬图像包含多种颜色，二值化算法让图像在视觉上仅仅含有两种颜色，这同样是CV领域必备知识点。
机器学习入坑者：Gray World算法灰度世界算法在我的参考书里面并没有涉及，但是整体来看这个算法还是很有趣的。
机器学习入坑者：用K均值进行图像分割图像分割，尤其是医学图像分割，在工业上的应用越来越多，这里讲的是基本的图像分割的概念和KNN实现。
机器学习入坑者：均值高斯最大最小滤波原理及python实现滤波是基础到不能再基础的知识点了，尤其是针对椒盐噪声的滤波问题。
还有些别的笔记，欢迎前往围观呀~~~

xiaozongpeng · 发表于 2021-11-15 22:31

可以看下这个车牌检测和识别源码，可以学习OpenCV和C++，顺便了解下机器学习
源码：https://github.com/liuruoze/EasyPR
开发文档：http://www.cnblogs.com/subconscious/

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