Saat ini, 'Pemrosesan gambar' biasanya digunakan oleh berbagai aplikasi dan dalam berbagai jenis elektronik seperti komputer, kamera digital, telepon seluler, dll. Properti gambar dapat diubah dengan sedikit investasi seperti peningkatan kontras, deteksi batas, pengukuran intensitas & menerapkan fungsi matematika yang berbeda untuk meningkatkan citra. Meskipun metode ini bisa sangat berpengaruh, konsumen sering kali mengontrol gambar dengan dump, tetapi memahami nilai dasar di balik rutinitas pemrosesan gambar yang mudah jarang terjadi. Meskipun ini mungkin cocok untuk beberapa orang, ini sering kali mengarah pada gambar yang sangat rusak. Pada artikel ini, kita akan membahas dasar-dasar pengolahan citra dan proyek pengolahan citra digital menggunakan MATLAB , Python , dll.

Apa itu Image Processing?

Metode pengolahan citra digunakan untuk melakukan beberapa proses pada suatu citra seperti perbaikan citra atau untuk menghilangkan beberapa data fungsional dari citra. Pemrosesan gambar adalah salah satu jenis pemrosesan sinyal , di mana input adalah gambar, serta output, adalah fitur atau karakteristik yang berhubungan dengan gambar.

Pengolahan Gambar Digital

Saat ini, teknik pemrosesan gambar sangat digunakan di berbagai industri, yang digunakan untuk membentuk wilayah penyelidikan inti di bidang teknik serta dalam berbagai disiplin ilmu juga. Pada dasarnya, langkah-langkah pemrosesan gambar langkah demi langkah dibahas di bawah ini.

Klik gambar menggunakan kamera digital
Mempelajari dan mengoperasikan gambar
Output gambar dapat diubah berdasarkan analisis gambar.

Pengolahan citra dapat dilakukan dengan menggunakan dua metode yaitu pengolahan citra analog serta pengolahan citra digital. Teknik pemrosesan gambar utama (analog) digunakan untuk foto, cetakan. Dll. Analis citra menggunakan dasar-dasar pemahaman yang berbeda saat menggunakan beberapa teknik citra. Teknik pengolahan citra sekunder (Digital) akan membantu dalam analisis citra digital dengan menggunakan PC.

Proyek Pengolahan Gambar

Pengikut daftar proyek pemrosesan gambar dibahas di bawah ini.

Proyek Pengolahan Gambar

1). Robot Pelacak Bola Berbasis Raspberry Pi

Proyek ini digunakan untuk membangun Robot untuk pelacakan bola menggunakan Raspberry Pi. Disini robot ini memanfaatkan kamera untuk menangkap gambar, sekaligus untuk melakukan pengolahan gambar untuk pelacakan bola. Proyek ini menggunakan sebuah raspberry pi modul kamera sebagai mikrokontroler untuk melacak bola dan memungkinkan kode Python untuk analisis gambar.

2). Pengawasan Pengawasan dengan Ponsel Android

Proyek ini sangat berguna untuk memantau tempat-tempat umum seperti kantor, rumah, menggunakan aplikasi Android. Dengan menggunakan ini seseorang dapat menangkap gambar, memantau dan merekam video streaming langsung.

Sistem yang diusulkan membutuhkan catu daya, Raspberry Pi, kamera Pi, dan ponsel android. Dan juga sistem operasi berbasis Linux untuk Raspberry Pi & mengonfigurasi file kamera. Video dapat direkam dengan bantuan perangkat lunak gerak di mana ada gerakan di dalam ruangan.

“simbol dan makna rangkaian listrik ”

3). Deteksi Pemalsuan Citra Medis

Proyek ini digunakan dalam sistem perawatan kesehatan untuk pengenalan gambar palsu untuk mengonfirmasi bahwa gambar tersebut terkait dengan gambar medis atau tidak.

Prinsip kerja proyek ini adalah pada grafik noise gambar, menggunakan filter kegagalan multi-resolusi, dan memberikan output ke pengklasifikasi seperti pembelajaran ekstrim dan vektor dukungan.

Noise-map dibentuk dalam sumber komputasi batas, sedangkan klasifikasi dan pemfilteran diselesaikan dalam sumber komputasi awan inti. Demikian pula, proyek ini bekerja dengan mudah. Kebutuhan bandwidth juga sangat wajar untuk proyek ini.

4). Identifikasi Tindakan Manusia dengan Pengolahan Gambar

Proyek ini digunakan untuk mengidentifikasi tindakan manusia melalui pemrosesan gambar secara real-time, dan tujuan utamanya adalah untuk mengkomunikasikan gerakan yang diidentifikasi menggunakan sistem kamera.

Sistem ini mulai mengenali tindakan manusia yang diberikan dalam database saat mentransmisikan tanda aktif ke pengaturan kamera untuk merekam & menyimpan aliran video di sistem.

Proses pencocokan pola digunakan untuk sekarang tindakan dari garis video yang direkam lurus. Gambar dari video dievaluasi secara internal oleh database dan akhirnya, output daya akan didapat.

Proyek Pengolahan Gambar Digital IEEE

Teknik pengolahan citra digital digunakan untuk meningkatkan kualitas citra dengan menerapkan operasi aritmatika. Proyek yang didasarkan pada pemrosesan gambar terutama melibatkan modifikasi gambar & identifikasi sinyal dua dimensi & meningkatkannya dengan membandingkannya dengan sinyal normal. Daftar proyek pemrosesan gambar digital IEEE untuk mahasiswa teknik meliputi yang berikut ini.

Memindahkan Kendaraan Deteksi Cepat & Kuat dalam Video Udara dengan Jendela Geser
Penghapusan Kabut untuk Gambar Bawah Air berdasarkan Kontras & Peningkatan Warna menggunakan Metode Fusion.
Kumpulan Gambar berbasis Pengenalan Wajah dengan Fitur Simultan & Pembelajaran Kamus
Analisis Video untuk Pemantauan Lalu Lintas
Analisis & Deteksi Tangisan Bayi
Perlindungan Efisien Sawit berbasis WSN dari Larva RPW
Pengakuan Kiprah melalui Gambar Energi Aktif & Gabor wavelet
Pengakuan Aktivitas Manusia melalui Jaringan Neural
Deteksi Kanker Paru dengan Pengolahan Citra Digital Melalui Citra CT Scan
Kompresi Gambar Fraktal Berbasis Interpolasi Polinomial
Teknik Hybrid Clustering berdasarkan Segmentasi Tumor Otak
Perpaduan Gambar di Bidang Medis melalui SVD Combining & Transform of Shearlet
Perbandingan Tingkat Piksel & Tingkat Fitur menggunakan Teknik Penggabungan Gambar
Klasifikasi Bunga melalui Pengolahan Citra Berbasis Jaringan Syaraf Tiruan
Perpaduan Citra di Bidang Medis menggunakan Teknik Jarang Bersama
Perpaduan Citra Satelit dengan Transformasi Kurva Diskrit Cepat
Metode Kompresi Lossless untuk Gambar dengan Teknik Kombinasi
Skrining Penyakit Retinal menggunakan Pola Biner Lokal
Grading Butir Beras melalui Pengolahan Gambar
Evaluasi Kualitas Biji Beras Melalui Teknik Morfologi

Proyek Pengolahan Gambar menggunakan MATLAB

MATLAB atau laboratorium matriks adalah bahasa pemrograman tingkat tinggi yang memungkinkan Anda menjalankan tugas-tugas yang menuntut komputasi lebih cepat daripada dengan bahasa pemrograman lain seperti C, CPP, dll. Tetapi MATLAB sangat memahami dan berguna untuk perhitungan matriks numerik cepat. Proyek pemrosesan gambar berikut didasarkan pada konsep MATLAB.

Proyek MATLAB

1). Sistem Identifikasi Mata Uang

Identifikasi mata uang negara yang berbeda sangat sulit. Tujuan utama dari proyek ini adalah membantu warga untuk menyelesaikan masalah ini. Tetapi, sistem identifikasi mata uang didasarkan pada analisis gambar dan sama sekali tidak cukup.

Proses pembuatan proyek ini otomatis dan kuat, dan sistem ini menggunakan renminbi Cina (RMB) dan Swedia SEK untuk mendemonstrasikan tekniknya.

2). Kontrol Lampu Lalu Lintas Cerdas menggunakan Pemrosesan Gambar

Masalah lalu lintas dari hari ke hari telah menjadi masalah utama di India karena meningkatnya jumlah kendaraan bermotor. Untuk alasan ini, seseorang harus memanfaatkan sinyal lalu lintas yang dapat melakukan pengecekan kepadatan lalu lintas secara real-time. Proyek ini menggunakan pengaturan pengolahan citra untuk mengontrol lalu lintas dengan cara yang mudah dengan menangkap citra lalu lintas di persimpangan jalan. Prosedur langkah-demi-langkah untuk mengubah durasi lampu lalu lintas tergantung pada kepadatan lalu lintas persimpangan jalan pada sinyal lalu lintas.

3). Image Slider menggunakan MATLAB

Proyek slider gambar digunakan untuk mengontrol wallpaper dengan gerakan tangan menggunakan MATLAB. Tugas ini dapat diselesaikan dengan menggabungkan sejumlah fungsi.

Proyek ini menggunakan webcam untuk menangkap gambar, dan jika gambar memiliki latar belakang yang konsisten maka hasilnya akan salah. Jadi kita harus menjaga background secara konsisten. Aplikasi proyek ini terutama mencakup kontrol peralatan rumah tangga, peralatan rumah tangga, dll.

4). Sistem Parkir Kendaraan Otomatis

Saat ini banyak kota di dunia yang menghadapi banyak masalah dengan parkir kendaraan karena ketersediaan tempat parkir yang kurang, harga tanah yang tinggi, dll. Untuk mengatasi masalah tersebut berikut ini solusi yang dapat dilakukan yaitu dengan sistem parkir mobil otomatis.

“pengantar desain sirkuit elektronik ”

Sistem yang diusulkan digunakan di tempat-tempat umum seperti hotel, perkantoran, teater, rumah, rumah sakit, stadion, bandara, dll. Ada beberapa keuntungan dengan menggunakan sistem ini seperti menempati ruang yang lebih sedikit, waktu pengambilan dan pengiriman yang lebih sedikit. mobil, keselamatan, dan keamanan kendaraan dari pencurian.

Proyek Pengolahan Gambar berbasis MATLAB

Istilah MATLAB adalah singkatan dari MATrix LABoratory dan merupakan bahasa pemrograman generasi ke-4. Bahasa pemrograman ini mengizinkan fungsi, manipulasi matriks, plotting data, pembuatan antarmuka pengguna, implementasi algoritma, dll. Bahasa ini digunakan dalam aplikasi pemrosesan gambar, lembaga penelitian, dll. Daftar proyek pemrosesan gambar berbasis MATLAB tercantum di bawah ini.

Pengakuan Plat melalui Image Processing & MATLAB
Pengenalan Emosi Wajah Secara Real-Time menggunakan MATLAB
Deteksi Pengemudi Mengantuk Secara Real-Time dengan MATLAB
Pengakuan Tulisan Tangan dengan MATLAB & Pengolahan Gambar
Deteksi Batu Ginjal berbasis MATLAB
Verifikasi Tanda Tangan berbasis MATLAB
Kompresi Gambar Berwarna menggunakan MATLAB
Klasifikasi Kategori Gambar berdasarkan MATLAB
Deteksi Kanker Kulit berbasis MATLAB
Sistem Penandaan Kehadiran menggunakan Image Processing & MATLAB
Deteksi Tumor Hati menggunakan MATLAB
Segmentasi IRIS menggunakan Kode MATLAB
Deteksi Penyakit Kulit menggunakan MATLAB
Desain & Implementasi Platform Berbiaya Rendah untuk Pencitraan Diagnostik secara Real-Time dengan MATLAB
Sistem Penginderaan Biometrik dengan Unimodal & Multimodal dengan MATLAB
Analisis Aspek Fix-point berbasis MATLAB untuk Sistem Infrastruktur Secara Nirkabel dengan MATLAB
Komunikasi Cahaya Berbasis Kamera Ponsel dengan MATLAB
Pemodelan Distorsi Perspektif dalam Gambar Wajah & Perpustakaan untuk Pelacakan Objek dengan MATLAB
Mengontrol Intelligent Traffic Light dengan MATLAB & Image Processing
Pengendalian Hama di Bidang Pertanian dengan Pengolahan Citra & MATLAB

Proyek Pemrosesan Gambar menggunakan Python

Python adalah bahasa pemrograman tingkat tinggi dan pustaka khasnya sangat besar serta komprehensif. Pengikut pengolahan citra digital proyek didasarkan pada konsep Python.

Proyek Pemrosesan Gambar dengan Python

1). Pengenalan Teks dalam Gambar oleh Python

Pengenalan teks dari suatu gambar adalah langkah yang sangat berguna untuk mendapatkan pemulihan konten multimedia. Sistem yang diusulkan digunakan untuk mendeteksi teks dalam gambar secara otomatis dan menghapus teks yang terkait secara horizontal dengan latar belakang yang sulit.

Proyek ini didasarkan pada aplikasi seperti teknik pengurangan warna, teknik pengenalan tepi, serta lokalisasi area teks dan properti geometris. Teks pada gambar berisi informasi yang sangat berguna untuk berbagai jenis dokumen.

Penghapusan teks dari gambar adalah pekerjaan yang sulit. Teks terdeteksi dan diekstraksi untuk pembaca tanpa masalah. Proyek ini menggunakan teknik pelokalan teks cepat untuk semua tepi yang dapat dicapai pada gambar.

2). Deteksi Kantuk Pengemudi menggunakan Python

Pendekatan baru terhadap keselamatan dan keamanan mobil di daerah otonom diharapkan terutama pada sistem otomotif. Saat ini, kecelakaan mobil akibat mengantuk semakin meningkat. Untuk mengatasi masalah tersebut, berikut adalah project solusi yaitu driver alert system yang memberikan peringatan dengan memperhatikan mata setiap pengemudi saat mengendarai kendaraan.

3). Deteksi Wajah menggunakan Python

Tujuan utama dari proyek ini adalah untuk mendeteksi wajah secara real-time dan juga untuk melacak wajah secara terus menerus. Ini adalah contoh mudah untuk mendeteksi wajah menggunakan python, dan sebagai pengganti deteksi wajah, kita juga dapat menggunakan objek lain pilihan kita.

4). Erosi & Pelebaran Gambar

Ada beberapa jenis operasi morfologi yang tersedia untuk pengolahan citra. Namun, pemrosesan citra dapat dilakukan dengan menggunakan jenis operasi morfologi yang paling umum berdasarkan bentuk citra seperti Erosi & Dilasi. Di sini, Erosi digunakan untuk mengurangi fitur citra sedangkan dilasi digunakan untuk menambah luas dan menekankan fitur suatu objek.

5). Membuat kartun Gambar menggunakan Python

Dalam beberapa tahun terakhir, perangkat lunak kartomizer gambar telah digunakan untuk mengubah gambar normal menjadi gambar kartun. Dalam proses ini, diperlukan deteksi tepi dan filter bilateral. Bilateral filter digunakan untuk mengurangi palet warna suatu gambar. Setelah itu, kita dapat menerapkan deteksi tepi pada gambar ini untuk menghasilkan gambar berbentuk gelap. Oleh karena itu, akhirnya, beberapa trik dapat diterapkan pada gambar ini untuk mendapatkan gambar kartun.

Proyek Pemrosesan Gambar berbasis IoT

Daftar proyek pemrosesan gambar berdasarkan IoT dibahas di bawah ini.

Keamanan Rumah menggunakan IoT & Pengolahan Gambar Digital

Proyek ini digunakan untuk merancang sistem menggunakan IoT & pemrosesan gambar digital untuk mengamankan rumah. Sistem ini meliputi kamera digital, sensor, handphone, dan fog dengan database. Sensor terletak di kusen pintu yang memberi peringatan ke kamera untuk mengklik gambar seseorang yang memasuki rumah, setelah itu mengirimkan gambar orang tersebut ke lembar data di dalam kabut.

Analisis citra dapat dilakukan untuk mendeteksi sekaligus membandingkan citra dengan citra yang disimpan. Jika gambar yang diambil dan gambar yang disimpan tidak cocok, maka ini memberi peringatan kepada pemilik rumah.

Bridge Crack Detection berbasis IoT & Convolutional Network Model

Internet of things telah berkembang seiring dengan teknologi informasi karena karakteristik permeabilitas yang kuat, banyak manfaat, dan beberapa aplikasi. Dalam rekayasa struktural, IoT memainkan peran kunci dalam pengembangan struktur jaringan. Ancaman yang paling sering terjadi adalah retakan untuk keamanan jembatan. Karena retakan ini, 90% bencana jembatan telah terjadi. Jadi, mengidentifikasi retakan jembatan sangat penting untuk mengurangi bencana struktural pada waktunya. Untuk mengatasi hal tersebut, maka dibangun sistem deteksi retakan jembatan berbasis IoT untuk meningkatkan keamanan jembatan, serta dapat mengurangi faktor risiko.

Area Deteksi Kendaraan berbasis IoT & Fourier Descriptor untuk Pemisahan

Hari demi hari, kecelakaan lalu lintas semakin meningkat. Maka untuk mengatasi masalah seperti ngebut dan juga kemacetan, dibutuhkan teknologi. Deteksi & pelacakan kendaraan menggunakan computer vision & IoT adalah elemen yang sangat penting dalam sistem pemantauan lalu lintas yang cerdas.

Selama segmentasi gambar, sudut antara kendaraan & kamera akan memiliki keterkaitan untuk menggerakkan kendaraan. Proyek ini meningkatkan akurasi deteksi kendaraan menggunakan gambar kamera. Area yang bergerak akan diekstraksi melalui perbedaan antar frame. Jika satu atau lebih kendaraan saling tumpang tindih seperti satu area, maka perlu dilakukan pembagian area. Teknik ini akan mengekstraksi area yang akan dibagi dari garis besar area. Namun, tidak mungkin membagi kendaraan melalui garis besar yang diekstraksi. Jadi, teknik baru diimplementasikan untuk memisahkan tempat menggunakan deskriptor Fourier. Dengan menggunakan teknik ini area dapat dideteksi.

Smart Health Care Kit menggunakan IoT & Image Processing

Konsep utama dari proyek ini adalah memberikan layanan kesehatan yang efisien dan lebih baik kepada pasien pengguna IoT. Sehingga para dokter dapat menggunakan informasi ini & memberikan hasil yang efisien. Proyek ini mencakup beberapa fitur untuk mengamati pasien oleh dokter dari mana saja & kapan saja. Dalam situasi darurat, email atau pesan dapat dikirimkan ke dokter mengenai situasi pasien.

Sistem Pertanian Cerdas menggunakan IoT

Sistem yang diusulkan yaitu sistem pertanian pintar dirancang dengan IoT dan sistem ini sangat membantu para petani. Untuk situasi iklim, nilai ambang batas dapat ditetapkan seperti suhu, kelembapan tergantung pada kondisi cuaca di area tertentu. Sistem yang diusulkan akan menghasilkan jadwal irigasi tergantung pada deteksi data real-time dari lapangan & gudang cuaca.

Proyek Pemrosesan Gambar berbasis Sistem Tertanam

Daftar proyek pemrosesan gambar berbasis sistem tertanam dibahas di bawah ini.

Otomatisasi Tol berbasis ANPR menggunakan Pemrosesan Gambar

Proyek ini digunakan untuk merancang sistem pembayaran tol secara otomatis menggunakan ANPR atau pengenalan plat nomor otomatis. Dalam proyek ini, teknik pemrosesan gambar digunakan untuk mengklik gambar pelat nomor dan mengubah gambar tersebut menjadi teks.

Sistem ini dirancang dengan mikrokontroler untuk menganalisis teks plat nomor dan secara otomatis mengurangi jumlahnya karena data akan sudah tersimpan di database. Setelah jumlahnya dikurangi, pemilik kendaraan akan mendapat pesan.

Pengenalan Tumor Berbasis Matlab

Pemrosesan gambar digunakan dalam aplikasi medis yang berbeda. Sistem yang diusulkan digunakan untuk merancang sistem untuk mendeteksi posisi tumor berdasarkan citra proses dan MATLAB.

Perlindungan Multimedia melalui Konten & Sidik Jari

Saat ini, perlindungan multimedia telah ditingkatkan untuk melindungi distribusi multimedia & kekayaan intelektual. Proyek ini menggunakan konten serta sidik jari untuk mendeteksi multimedia. Dengan menggunakan sidik jari konten, pelanggaran hak cipta dapat dideteksi setelah dipublikasikan di situs web. Sidik jari konten menangkap properti konten multimedia, yang dapat digunakan untuk mengidentifikasi objek multimedia secara unik. Dalam proyek ini, struktur modular dirancang untuk pemodelan & analisis teknik sidik jari untuk konten.

Pemantauan Gunung Berapi menggunakan ARM Tertanam di Daerah Terpencil

Proyek ini mengembangkan sistem MVMS (Monitoring Volcanic Multi-parameter System) melalui akses jarak jauh & berbagai modul yang terhubung dalam jaringan. Sistem ini sangat mudah diatur untuk jaringan investigasi & pemantauan. Sistem ini bekerja dengan menggunakan embedded system bersama dengan sensor dan sistem komunikasi. Sistem MVMS terutama mencakup jaringan modul jarak jauh (RMN) yang menerima data melalui kabel / tautan nirkabel menggunakan sensor dan menyimpannya pada dukungan berkapasitas besar.

Dengan menggunakan proyek ini, sistem multi-parameter dapat dikembangkan untuk memantau aktivitas gunung berapi. Sistem ini memungkinkan akses ke modul jarak jauh & berbeda yang terhubung dalam jaringan. Dalam proyek ini, prosesor ARMTM digunakan untuk memberikan fleksibilitas besar dalam desain perangkat keras. Linux digunakan sebagai sistem operasi untuk memudahkan pengembangan aplikasi untuk mengontrol komunikasi serta sensor.

Desain & Implementasi Sistem Kontrol Tertanam menggunakan Scilab

Dalam proyek ini, platform tertanam dikembangkan untuk merancang sistem kontrol tertanam. Sistem ini dikembangkan dengan cara yang cepat & hemat biaya. Sistem ini dapat dibangun dengan perangkat lunak open source yaitu Scilab & Linux untuk menekan biaya pengembangan. Ketika platform ini memberikan lingkungan gabungan, maka pengguna dapat melakukan semua tahapan siklus pengembangan dalam sistem kontrol. Jadi bila kinerja berpotensi ditingkatkan maka waktu yang dibutuhkan untuk pengembangan dapat dikurangi.

Sistem ini digunakan di bidang industri, pendidikan, instrumentasi, optimasi & pengolahan citra. Selanjutnya sistem ini dapat dikembangkan dimana sensor & aktuator digunakan

Proyek Pengolahan Gambar di Teknik Biomedis

Proyek pengolahan citra dalam proyek pengolahan citra biomedis dan LabVIEW dibahas di bawah ini.

Deteksi Citra Medis Pemalsuan

Sistem yang diusulkan yaitu pendeteksian citra pemalsuan di bidang kesehatan digunakan dalam sistem pelayanan kesehatan. Dengan menggunakan sistem ini, pendeteksian citra dapat dilakukan baik citra mengalami perubahan maupun tidak. Proyek ini sangat membantu terutama di departemen kesehatan karena banyak kasus yang terdaftar tentang perubahan laporan untuk menyembunyikan beberapa pelanggaran. Jadi dengan menggunakan proyek ini, ini bisa dideteksi.

Sistem Pengambilan Gambar Medis berbasis Kerangka Hadoop yang digunakan di Grid

Sistem yang diusulkan dapat diimplementasikan menggunakan kerangka Apache Hadoop. Ini adalah arsitektur grid dengan open-source, yang mengkompilasi berbagai format gambar & dibuat di antara berbagai rumah sakit untuk menyimpan, berbagi & mengambil gambar.

Ada metrik kinerja yang berbeda seperti akurasi, keandalan, kerahasiaan, interoperabilitas & keamanan ditingkatkan. Dengan menggunakan ini, privasi pasien dan otentikasi pengguna dapat dicapai.

Dalam proyek ini, algoritma CBIR (Content-Based Image Retrieval) berbasis tekstur digunakan untuk pengambilan citra yang efisien. Kinerja sistem ini dapat diperiksa dengan bantuan Hadoop melalui tiga node operasi saat ini. Waktu pengambilan sistem yang diusulkan dapat dicapai melalui hasil percobaan.

Prototipe Pengetikan Darah menggunakan Image Processing

Proses penentuan golongan darah diperlukan sebelum mengelola transfusi darah namun dalam beberapa situasi, karena risiko nyawa seseorang, penting untuk mengelola darah dengan cepat. Dalam keadaan krisis ini, mengetahui jenis darah penting karena waktu yang lebih singkat.

Untuk mengatasi masalah tersebut maka dikembangkan sistem yang diusulkan dengan menggunakan pengolahan citra. Sistem ini digunakan untuk menentukan golongan darah berdasarkan uji piring & metode pengolahan citra. Seluruh prosedur analisis dapat diotomatiskan dengan bantuan sistem yang digunakan untuk fenotipe darah & golongan darah ABO-Rh.

Perancangan Kontroler untuk Quadcopter berbasis LabVIEW

Proyek yaitu LabVIEW & desain pengontrol berbasis pemrosesan gambar untuk quadcopter digunakan untuk merancang sebuah quadcopter otonom. Ini adalah kendaraan pendaratan vertikal dengan empat rotor. Quadcopter ini dapat dikontrol secara tepat melalui pemrograman LabVIEW dan pemrosesan gambar.

Robot Pemetik Buah Otonom menggunakan LabVIEW

Tujuan utama dari proyek ini adalah merancang robot otonom untuk memetik buah. Proyek ini dapat dirancang dengan pengolahan gambar & LabVIEW untuk mengendalikan lengan robot. Berdasarkan gambar yang diambil, proyek ini mengontrol cengkeraman lengan robotik untuk mengambil buah.

“jenis sensor untuk arduino ”

Deteksi Kanker melalui Sampel Darah Manusia menggunakan Gambar Mikroskopis

Proyek ini digunakan untuk mendeteksi jenis leukemia melalui citra sampel darah mikroskopis. Proyek ini mencakup beberapa fitur gambar mikroskopis seperti memeriksa perubahan tekstur, warna, geometri, dll. Sistem ini harus konsisten, efisien, waktu pemrosesan lebih sedikit, kesalahan lebih sedikit, akurasi tinggi, biaya lebih murah dan kuat untuk individu yang berbeda saat mengumpulkan sampel, dll.

Dengan mengekstrak informasi dari gambar sampel darah, ada banyak manfaat bagi orang-orang seperti memprediksi, mengobati & mengatasi penyakit darah tanpa penundaan bagi pasien.

Beberapa proyek pemrosesan gambar lagi di bidang medis adalah

Klasifikasi Sel Darah berbasis CNN
Endoskopi Berbasis Raspberry Pi dengan Biaya Rendah
Deteksi Kanker Kulit
Retinopati Diabetik dengan Pembelajaran Mendalam
Segmentasi Tumor Otak berbasis FPGA
Penggabungan Gambar di Bidang Medis melalui FPGA
Kompresi Citra Medis tanpa Kehilangan
Deteksi Glaukoma menggunakan Opencv & MATLAB
Deteksi Batu Ginjal melalui USG
Deteksi Tuberkulosis di X-Rays
Deteksi Kanker Payudara melalui Deep Learning
Deteksi Nodul Paru berbasis Matlab

Daftar proyek mini pemrosesan gambar termasuk yang berikut ini.

Gambar Erosi & Pelebaran
Proyek Mouse berdasarkan Computer Vision
Sistem Parkir Kendaraan Secara Otomatis menggunakan Image Processing
Pemindai Teks berdasarkan Computer Vision
Identifikasi Tindakan Manusia melalui Pemrosesan Gambar
Smart Selfie menggunakan Computer Vision
Gambar Kartun dengan Python
Robot untuk Pelacakan Bola menggunakan Raspberry Pi
Deteksi Kantuk Pengemudi berbasis Python
Pemrosesan Gambar berdasarkan Pengendalian Lampu Lalu Lintas Cerdas

Proyek Pemrosesan Gambar IEEE berdasarkan Python

Daftar proyek pemrosesan gambar IEEE berdasarkan Python meliputi berikut ini.

Pengakuan Mata Berbasis Campuran Konvolusi & Jaringan Sisa
Pandangan Konseptual Pengakuan IRIS melalui Teknik Pemrosesan Gambar
Prediksi Nilai Sidik Jari Tersembunyi
Jaringan Neural dengan Konvolusi Mendalam untuk Pengakuan Tindakan Manusia dengan Peta Kedalaman & Postur
Pengembangan Metode LSB pada Gambar Berwarna dengan Topeng
Teknik berbasis Prediksi MSB untuk Menyembunyikan Data Terbalik dengan Kapasitas Tinggi untuk Gambar Terenkripsi
Menyembunyikan Informasi dari Quantum Efisien yang digunakan untuk Berbagi Citra Medis dari Jarak Jauh
Deteksi Parasit Malaria melalui Pengolahan Citra Digital
Identifikasi Manusia dari Jalan Gaya Bebas dengan Fitur Kiprah Berdasarkan Postur
Pengurangan Dimensi Non-Linear untuk Klasifikasi Citra berdasarkan Manifold Learning
Klasifikasi Hewan melalui Gambar Wajah dengan fusi tingkat skor
Berbagi Skema Rahasia Visual dengan Mengenkripsi Banyak Gambar
Software Perancangan Sistem Pengenalan Biometrik melalui Pengolahan Citra
Deteksi Senyuman di Alam Liar melalui Pembelajaran Transfer
Segmentasi Gambar Palm Print Dibantu oleh Komputer untuk Penelitian Biometrik
Sistem Identifikasi Penyakit Daun Tanaman
Identifikasi Sidik Jari Anak Kecil
Dermatologi Digital
Mengevaluasi Jaringan Neural Konvolusi Dalam untuk Klasifikasi Material
Pengenalan Ekspresi Wajah dengan 2D Gabor Filter

Proyek Pemrosesan Gambar berbasis Android

Daftar proyek pemrosesan gambar berbasis android meliputi berikut ini.

Pengenalan Wajah berdasarkan Android & Pemrosesan Gambar
Sistem Telemedicine menggunakan Mobile Cardiac
Perbandingan Performa dalam Metode Reduksi Data
Pengiriman Video Keamanan melalui WiMAX dalam Komunikasi Kendaraan
Pengendalian Robot untuk Pelokalan menggunakan Smartphone Android
Perancangan Sistem Daya Rendah untuk Penginderaan Manusia-Borne
Evaluasi Empiris untuk Pendekatan Pengenalan Digit menggunakan Android
Sistem Pertanian Cerdas menggunakan IoT & Android

-Jadi, ini semua tentang digital topik proyek pemrosesan gambar , pengolahan citra menggunakan Matlab , dan Python . Ada beberapa Makalah IEEE tentang pemrosesan gambar yang tersedia di pasar, dan aplikasi pemrosesan gambar yang terlibat dalam medis, peningkatan dan pemulihan, transmisi gambar, pemrosesan warna gambar, penglihatan robot, dll. Berikut adalah pertanyaan untuk Anda, apa saja langkah-langkah yang terlibat dalam pengolahan citra digital?