Данас се „Обрада слике“ обично користи у широком спектру апликација и у различитим врстама електронике попут рачунара, дигиталних фотоапарата, мобилних телефона итд. Својства слике могу се променити уз најмање улагања као што су побољшање контраста, откривање граница, мерење интензитета и примените различите математичке функције за побољшање слике. Иако ове методе могу бити веома утицајне, потрошач често контролише слике помоћу депонија, али разумевање основних вредности које стоје иза рутине обраде слика без напора ретко је. Иако ово може бити погодно за неке особе, често доводи до слике која је у великој мери оштећена. У овом чланку ћемо разговарати о основама обраде слика и пројекти дигиталне обраде слика помоћу МАТЛАБ-а , Питхон итд.

Шта је обрада слике?

Метода обраде слике користи се за извршавање неких процеса на слици, попут побољшања слике или уклањања неких функционалних података са слике. Обрада слике је једна врста обрада сигнала , где је улаз слика, као и излаз, су карактеристике или карактеристике повезане са сликом.

Дигитална обрада слике

Тренутно се техника обраде слика веома користи у различитим индустријама, која се користи за формирање главних подручја истраживања у инжењерству, као и у различитим дисциплинама. У основи, корак по корак кораци обраде слике су размотрени у наставку.

Кликните на слику помоћу дигиталних фотоапарата
Проучавање и руковање сликом
Излаз слике се може променити на основу анализе слике.

Обрада слике може се извршити помоћу две методе, наиме аналогне обраде слике, као и дигиталне обраде слике. Примарна техника обраде слике (аналогна) користи се за фотографије, исписе. И сл. Аналитичар слика користи различите основе разумевања док користи неке од техника слике. Техника секундарне обраде слике (дигитална) помоћи ће у дигиталној анализи слике помоћу рачунара.

Пројекти за обраду слика

Следеће листа пројеката за обраду слика се говори у наставку.

Пројекти за обраду слика

1). Робот за праћење лопти заснован на Распберри Пи-у

Овај пројекат је навикао на изградити робота за трагање куглицама помоћу Распберри Пи. Овде овај робот користи камеру за снимање слика, као и за обављање обраде слика за праћење лопте. Овај пројекат користи малина пи модул камере као микроконтролер за тражење лопте и омогућава Питхон код за анализу слике.

2). Провера надзора помоћу Андроид телефона

Овај пројекат је веома користан за надгледање јавних места попут канцеларија, домова, помоћу Андроид апликације. Коришћењем овог можете снимити слике, надгледати и снимати видео записе уживо.

Предложени систем захтева напајање, Распберри Пи, Пи камеру и андроид телефон. И такође ан оперативни систем заснован на Линуку за Распберри Пи и конфигурисање датотека са камере. Видео се може снимити уз помоћ софтвера за кретање тамо где је покрет присутан у соби.

“које су врсте пумпи ”

3). Откривање фалсификата медицинске слике

Овај пројекат се користи у здравственом систему за препознавање лажне слике како би се потврдило да је слика повезана са медицинском сликом или не.

Принцип рада овог пројекта је на графикону шума слике, користи филтер резолуције са више резолуција и даје резултате класификаторима попут екстремног учења и вектора подршке.

Мапа шума се формира у граничном рачунарском извору, док се док се класификација и филтрирање довршавају у основном извору рачунарства у облаку. Слично томе, и овај пројекат функционише без напора. Захтев за пропусношћу је такође врло разуман за овај пројекат.

4). Идентификација људског дела обрадом слика

Овај пројекат се користи за идентификацију људског чина обрадом слика у реалном времену, а главна намера је да се идентификовани гестови комуницирају помоћу система камере.

Овај систем започиње препознавањем људског чина датог у бази података док преноси знакове за активирање на аранжман камере за снимање и чување видео тока у систему.

Процес подударања шаблона користи се за праводобно извршавање акција из снимљеног обриса видео записа. Слика из видео записа интерно се процењује у бази података и коначно, о / п ће добити.

ИЕЕЕ пројекти за дигиталну обраду слика

Техника дигиталне обраде слике користи се за побољшање квалитета слике применом аритметичких операција. Пројекти засновани на обради слике углавном укључују модификацију слике и дводимензионалну идентификацију сигнала и њено побољшање контрастом са нормалним сигналом. Спискови ИЕЕЕ пројеката дигиталне обраде слика за студенте инжењерства укључују следеће.

Брзо и снажно откривање возила у ваздушним видео записима са клизним прозорима
Уклањање маглице за подводне слике на основу контраста и побољшања боје методом фузије.
Сет слика заснован на препознавању лица уз истовремено учење карактеристика и речника
Аналитика видеа за праћење саобраћаја
Анализа и откривање плача детета
ВСН заснована на Палмс ефикасној заштити од РПВ личинки
Препознавање хода кроз активну енергију Имаге & Габор вавелет
Препознавање људске активности кроз неуронске мреже
Откривање рака плућа дигиталном обрадом слика путем ЦТ скенираних слика
Компресија фракталне слике заснована на полиномној интерполацији
Сегментација можданог тумора заснована на хибридној техници кластера
Спајање слике у медицинском пољу кроз СВД комбиновање и трансформацију Схеарлет
Поређење на нивоу пиксела и нивоа карактеристика помоћу техника фузије слика
Класификација цвета кроз обраду слика засновану на неуронској мрежи
Спајање слике у медицинском пољу применом заједничке оскудне технике
Спој сателитске слике са брзим дискретним кривудавим трансформацијама
Метода компресије без губитака слике са комбинованим техникама
Скрининг ретиналне болести помоћу локалних бинарних образаца
Оцењивање зрна пиринча кроз обраду слика
Процена квалитета зрна пиринча помоћу морфолошких техника

Пројекти за обраду слика помоћу МАТЛАБ-а

МАТЛАБ или матрична лабораторија је програмски језик на високом нивоу који вам омогућава извршавање рачунски захтевних задатака брже него код других програмских језика као што су Ц, ЦПП итд. Али МАТЛАБ је врло разумљив и користан за брзе нумеричке прорачуне матрице. Следећи пројекти обраде слика засновани су на концепту МАТЛАБ-а.

МАТЛАБ пројекти

1). Систем идентификације валута

Идентификација валуте различитих земаља је веома тешка. Главна намера овог пројекта је да помогне грађанима да реше овај проблем. Али, системи за идентификацију валута заснивају се на анализи слике и потпуно нису довољни.

Процес овог пројекта чини истовремено аутоматизован и снажан, а овај систем користи као пример кинеског ренминбија (РМБ) и шведског СЕК за демонстрацију техника.

2). Интелигентна контрола семафора помоћу обраде слике

Из дана у дан питање саобраћаја постало је главни проблем у Индији због све већег броја моторних возила. Из тог разлога се мора користити саобраћајна сигнализација која може вршити проверу компактности саобраћаја у реалном времену. Овај пројекат користи аранжман за обраду слика за контролу промета на лак начин снимањем слика саобраћаја на раскрсници путева. Постепени поступак промене трајања семафора зависи од густине саобраћаја раскрсница на саобраћајној сигнализацији.

3). Клизач слике помоћу МАТЛАБ-а

Пројекат клизача слике користи се за контролу позадина покретом руке помоћу МАТЛАБ-а. Овај задатак се може извршити комбиновањем низа функција.

Овај пројекат користи веб камеру за снимање слике, а ако слика има доследну позадину, резултат ће бити нетачан. Зато морамо доследно одржавати позадину. Примене овог пројекта углавном укључују контролу кућних апарата, кућних апарата итд.

4). Аутоматски систем за паркирање возила

Данас се многи градови широм света суочавају са многим проблемима са паркирањем возила због мање доступности паркинг места, високих цена земљишта итд. Да бисте превазишли овај проблем, овде је решење, наиме, систем аутоматског паркирања аутомобила.

“шта је симбол отпора ”

Предложени систем користи се на јавним местима као што су хотели, канцеларије, позоришта, домови, болнице, стадиони, аеродроми итд. Коришћење овог система има неколико предности, јер заузима мање простора, узима мање времена за узимање и испоруку аутомобил, сигурност и заштита возила од крађе.

Пројекти обраде слика засновани на МАТЛАБ-у

Термин МАТЛАБ означава МАТрик ЛАБоратори и то је програмски језик 4. генерације. Овај програмски језик дозвољава функције, манипулације матрицом, цртање података, креирање корисничког интерфејса, имплементацију алгоритама итд. Овај језик се користи у апликацијама за обраду слика, истраживачким институтима итд. Списак пројеката обраде слика заснованих на МАТЛАБ-у наведен је испод.

Препознавање регистарске таблице кроз обраду слика и МАТЛАБ
Препознавање емоција лица у реалном времену помоћу МАТЛАБ-а
Откривање поспаног возача у реалном времену помоћу МАТЛАБ-а
Препознавање рукописа помоћу МАТЛАБ-а и обраде слика
Откривање бубрежног камена засновано на МАТЛАБ-у
Верификација потписа заснована на МАТЛАБ-у
Компресија слике у боји помоћу МАТЛАБ-а
Класификација категорије слика заснована на МАТЛАБ-у
Откривање рака коже засновано на МАТЛАБ-у
Означавање система посећености помоћу обраде слика и МАТЛАБ-а
Откривање тумора јетре помоћу МАТЛАБ-а
ИРИС сегментација помоћу МАТЛАБ кода
Откривање кожне болести помоћу МАТЛАБ-а
Дизајн и имплементација платформе по повољној цени за дијагностичко снимање у реалном времену са МАТЛАБ-ом
Биометријски сензорски систем са Унимодалним и Мултимодалним са МАТЛАБ-ом
Анализа аспекта тачке фиксне тачке за инфраструктурне системе заснована на МАТЛАБ-у са МАТЛАБ-ом
Лагана комуникација заснована на камери мобилног телефона са МАТЛАБ-ом
Моделирање изобличења перспективе унутар слика лица и библиотеке за праћење објеката помоћу МАТЛАБ-а
Контрола интелигентног семафора помоћу МАТЛАБ-а и обраде слика
Сузбијање штеточина на пољопривредном пољу обрадом слика и МАТЛАБ

Пројекти за обраду слика помоћу Питхона

Питхон је програмски језик високог нивоа и његова типична библиотека је огромна, као и свеобухватна. Следеће дигитална обрада слике пројекти се заснивају на концепту Питхон-а.

Пројекти за обраду слика помоћу Питхона

1). Препознавање текста на сликама од Питхона

Препознавање текста на слици је врло користан корак за опоравак мултимедијалног садржаја. Предложени систем се користи за аутоматско откривање текста на сликама и уклањање хоризонтално повезаног текста са тешком позадином.

Овај пројекат заснован је на апликацијама попут технике смањења боје, технике препознавања ивица, као и локализације подручја текста и геометријских предмета. Текст на слици садржи врло корисне информације за различите врсте докумената.

Уклањање текста са слике је тежак посао. Текст се открива и без проблема се издваја за читаоце. Овај пројекат користи технику брзе локализације текста за све достижне ивице на слици.

2). Откривање поспаности возача помоћу Питхона

Нови приступ аутомобилској сигурности и заштити у аутономном подручју првенствено се очекује у аутомобилском систему. У данашње време повећана је аутомобилска поспаност у вожњи. Да бисте превазишли овај проблем, ево решења за пројекат, односно система за упозорење возача, који даје упозорење проматрајући очи сваког возача током вожње возила.

3). Препознавање лица помоћу Питхона

Главни циљ овог пројекта је откривање лица у реалном времену и континуирано праћење лица. Ово је једноставан пример за откривање лица помоћу питхона, а уместо откривања лица можемо да користимо и било који други предмет по нашем избору.

4). Ерозија и ширење слика

Постоји неколико врста морфолошких операција доступних за обраду слика. Али, обрада слике може се обавити коришћењем најчешћих врста морфолошких операција заснованих на облику слике као што су Ерозија и ширење. Овде се Ерозија користи за смањење особина слике, док се дилатација користи за повећање површине и наглашавање карактеристика објекта.

5). Карикатура слике помоћу Питхона

У последњих неколико година, софтвер за картомизер слика се користи за претварање нормалне слике у слику из цртаног филма. У овом процесу су потребни детекција ивица и билатерални филтер. Билатерални филтер се користи за смањите палету боја слике. После тога на ову слику можемо применити детекцију ивица за генерисање слике тамног облика. Стога, коначно, за ову слику могу се применити неки трикови како би се добила слика из цртаног филма.

ИоТ пројекти засновани на обради слика

Списак пројеката за обраду слика заснованих на ИоТ-у је разматран у наставку.

Кућна безбедност помоћу ИоТ и дигиталне обраде слика

Овај пројекат се користи за дизајнирање система који користи ИоТ и дигиталну обраду слика за заштиту куће. Овај систем укључује дигитални фотоапарат, сензор, мобилни уређај и маглу са базом података. Сензори су смештени у оквиру врата који камери даје упозорење да кликне на слику особе која улази у кућу, након чега слику особе шаље у табелу података у магли.

Анализа слика може се извршити како за откривање, тако и за упоређивање слике са сачуваном. Ако се снимљена слика и сачувана слика не подударају, тада ће упозорити власника куће.

ИоТ & Цонволутионал Нетворк Модел заснован на откривању пукотина моста

Интернет ствари се развијао заједно са информационом технологијом због јаких карактеристика пропусности, многих предности и неколико апликација. У структурном инжењерству, ИоТ игра кључну улогу у развоју мрежних структура. Најчешћа претња је пукотина за сигурност моста. Због ових пукотина догодило се 90% катастрофа на мосту. Дакле, препознавање пукотина моста је веома важно да би се временом смањила структурна катастрофа. Да би се ово превазишло, успостављен је овај ИоТ систем за откривање пукотина на мосту како би се повећала сигурност моста, као и фактор ризика који се може смањити.

ИоТ & Фоуриер Десцриптор подручје откривања возила за раздвајање

Из дана у дан саобраћајне незгоде су се озбиљно повећавале. Дакле, да би се превазишли ови проблеми попут брзе вожње, као и загушења, потребна је технологија. Откривање и праћење возила помоћу рачунарског вида и интернета ствари су веома битни елементи у интелигентном систему за надзор саобраћаја.

Током сегментације слике, угао између возила и камере имаће везу за померање возила. Овај пројекат побољшава тачност откривања возила помоћу слика са камера. Подручја која се крећу биће издвојена кроз разлике међу кадровима. Ако се једно или више возила преклапају као једно подручје, треба то подручје поделити. Ова техника ће издвојити подручје које ће се делити из обриса подручја. Али, није могуће поделити возила кроз извучени обрис. Дакле, примењена је нова техника за одвајање места помоћу Фуријеовог дескриптора. Коришћењем ове технике подручје се може открити.

Смарт Хеалтх Царе комплет који користи ИоТ и обраду слика

Главни концепт овог пројекта је пружање ефикасних и бољих здравствених услуга пацијентима који користе ИоТ. Тако би лекари могли да користе ове информације и дају ефикасан резултат. Овај пројекат укључује неке функције за посматрање пацијента од стране лекара било где и било када. У хитној ситуацији, лекар се може послати е-поштом или поруком у вези са ситуацијом пацијента.

Систем паметне пољопривреде који користи ИоТ

Предложени систем, наиме систем паметне пољопривреде, направљен је са ИоТ-ом и овај систем је веома користан за пољопривреднике. За климатске ситуације, граничне вредности могу бити фиксне као температура и влажност у зависности од временских услова тог одређеног подручја. Предложени систем ће генерисати распоред наводњавања у зависности од откривања података у реалном времену са терена и складишта времена.

Пројекти обраде слика засновани на уграђеном систему

Списак уграђених системских пројеката обраде слика размотрени су у наставку.

Аутоматизација наплате заснована на АНПР-у помоћу обраде слика

Овај пројекат се користи за аутоматско дизајнирање система плаћања путарине помоћу АНПР-а или аутоматског препознавања регистарске таблице. У овом пројекту се користи техника обраде слике за клик на слику таблице и претварање ове слике у текст.

Овај систем је дизајниран са микроконтролером за анализу текста регистарске плочице и аутоматски одузима износ јер ће подаци већ бити ускладиштени у бази података. Када се износ одузме, власник возила ће добити поруку.

Препознавање тумора засновано на Матлабу

Обрада слика се користи у различитим медицинским апликацијама. Предложени систем се користи за дизајнирање система за откривање положаја тумора на основу процеса слике и МАТЛАБ-а.

Заштита мултимедије путем садржаја и отисака прстију

Тренутно се мултимедијална заштита повећава како би заштитила дистрибуцију мултимедије и интелектуалног власништва. Овај пројекат користи садржај, као и отиске прстију за откривање мултимедије. Коришћењем отисака прстију садржаја могу се открити кршења ауторских права након објављивања на веб локацијама. Отисак садржаја бележи својства мултимедијалног садржаја која се могу користити за јединствену идентификацију мултимедијалног објекта. У овом пројекту је дизајнирана модуларна структура за моделирање и анализу техника отиска прста за садржај.

Надгледање вулкана помоћу уграђеног АРМ-а у удаљеним областима

Овај пројекат развија систем, наиме МВМС (Мониторинг Волцаниц Мулти-параметер Систем) путем даљинског приступа и различитих модула повезаних у мрежу. Овај систем је врло једноставан за постављање како за мрежу за истрагу, тако и за надзор. Овај систем функционише тако што користи уграђени систем заједно са сензором и системом за комуникацију. МВМС систем углавном укључује мрежу удаљених модула (РМН) која прима податке путем кабловских / бежичних веза помоћу сензора и складишти их на подршци великог капацитета.

Коришћењем овог пројекта може се развити вишепараметарски систем за праћење активности вулкана. Систем омогућава приступ удаљеним и различитим модулима повезаним у мрежу. У овом пројекту користи се АРМТМ процесор који пружа огромну флексибилност у дизајну хардвера. Линук се користи као оперативни систем за лак развој апликације за контролу комуникације као и сензора.

Дизајн и примена уграђених управљачких система помоћу Сцилаба

У овом пројекту развијена је уграђена платформа за дизајнирање уграђених система управљања. Ови системи су развијени на брз и економичан начин. Овај систем може да се изгради са софтвером отвореног кода, наиме Сцилаб и Линук, како би се смањио трошак развоја. Када ова платформа даје комбиновано окружење, тада корисник може извршити све фазе развојног циклуса у оквиру контролних система. Дакле, када се перформансе потенцијално побољшају, онда се време потребно за развој може смањити.

Овај систем се користи у областима индустрије, образовања, инструмената, оптимизације и обраде слика. Поред тога, овај систем се може развити тамо где се користе сензори и актуатори

Пројекти обраде слика у биомедицинском инжењерству

Пројекти обраде слика у биомедицинским и ЛабВИЕВ пројектима обраде слика разматрани су у наставку.

Откривање фалсификоване медицинске слике

Предложени систем, наиме откривање фалсификованих слика у медицинској области, користи се у здравственом систему. Коришћењем овог система откривање слике може се извршити без обзира на то да ли је слика промењена или не. Овај пројекат је од велике помоћи посебно у здравственом одељењу, јер постоји много случајева који су регистровани због промене извештаја како би се сакрили неки прекршаји. Дакле, коришћењем овог пројекта ово се може открити.

Систем за проналажење медицинске слике заснован на Хадооп Фрамеворк-у који се користи у мрежи

Предложени систем се може применити помоћу оквира Апацхе Хадооп. Ово је мрежна архитектура са отвореним кодом, која компајлира различите формате слика и успостављена између различитих болница за складиштење, дељење и преузимање слика.

Постоје различите метрике перформанси као што су тачност, поузданост, поверљивост, интероперабилност и сигурност. Користећи ово, може се постићи приватност пацијента и аутентификација корисника.

У овом пројекту, алгоритам ЦБИР (Цонтент-Басед Имаге Ретриевал) заснован на текстури користи се за проналажење ефикасне слике. Ове перформансе система могу се проверити уз помоћ Хадоопа кроз три тренутна оперативна чвора. Предложено време проналажења система може се постићи експерименталним резултатима.

Прототип за куцање крви помоћу обраде слика

Процес одређивања крвне групе је неопходан пре управљања трансфузијом крви, али у неким ситуацијама, због ризика за живот особе, неопходно је брзо управљање крвљу. У овим кризним околностима сазнајте која врста крви је критична због мање времена.

“пројекти система управљања за студенте ”

Да би се превазишао овај проблем, предложени систем се развија коришћењем обраде слика. Овај систем се користи за одређивање крвне групе на основу теста плоче и методе обраде слике. Читав поступак анализе може се аутоматизовати уз помоћ овог система који се користи за фенотипизацију крви и АБО-Рх типизацију крви.

Пројектовање контролера за Куадцоптер засновано на ЛабВИЕВ-у

Пројект, наиме дизајн ЛабВИЕВ и дизајн контролера заснован на обради слике за куадцоптер, користи се за дизајн аутономног куадцоптер-а. Ово је вертикално слетање са четири ротора. Овим куадцоптер-ом се може прецизно управљати помоћу ЛабВИЕВ програмирања и обраде слика.

Аутономни робот за брање воћа помоћу ЛабВИЕВ

Главни циљ овог пројекта је дизајн аутономног робота за брање воћа. Овај пројекат се може дизајнирати са обрадом слика и ЛабВИЕВ за контролу роботске руке. На основу снимљене слике, овај пројекат контролише роботски стисак руку за брање плодова.

Откривање рака помоћу узорка људске крви помоћу микроскопских слика

Овај пројекат се користи за откривање врсте леукемије путем узорка слике микроскопске крви. Пројекат укључује неке карактеристике микроскопских слика као што је испитивање промена текстуре, боја, геометрије итд. Овај систем мора бити доследан, ефикасан, време обраде је мање, мања грешка, тачност је висока, јефтинија и јака за различите појединце током сакупљања узорци итд.

Издвајањем информација са слика узорака крви, много је користи за људе попут предвиђања, лечења и решавања крвних болести без одлагања за пацијента.

Неки други пројекти обраде слика у медицинској области су

Класификација крвних зрнаца заснована на ЦНН-у
Ендоскопија заснована на Распберри Пи са ниском ценом
Откривање рака коже
Ретинопатија дијабетичара са дубоким учењем
Сегментација можданог тумора заснована на ФПГА
Спајање слика у медицинском пољу кроз ФПГА
Компресија медицинске слике без губитка
Откривање глаукома помоћу Опенцв & МАТЛАБ
Откривање бубрежних каменаца ултразвуком
Откривање туберкулозе на рендгенским зракама
Откривање рака дојке дубоким учењем
Детекција плућног чвора заснована на Матлабу

Списак мини пројекти за обраду слика укључује следеће.

Слике Ерозија и ширење
Пројекат миша заснован на Цомпутер Висион-у
Систем за паркирање возила који аутоматски користи обраду слике
Скенер текста заснован на Цомпутер Висион-у
Идентификација људског чина кроз обраду слика
Паметни селфи користећи Цомпутер Висион
Слика Цртање са Питхоном
Робот за праћење лопти помоћу Распберри Пи
Откривање поспаности возача на основу Питхона
Контрола интелигентног семафора заснована на обради слике

ИЕЕЕ пројекти обраде слика засновани на Питхону

Листа ИЕЕЕ пројеката обраде слика заснованих на Питхону укључује следеће.

Мешовита конволуција и резидуално мрежно препознавање ока
Концептуални приказ препознавања ИРИС-а кроз технике обраде слика
Предвиђање вредности скривеног отиска прста
Неуронске мреже са дубоком конволуцијом за препознавање људске акције са дубинским мапама и положајима
Развој ЛСБ методе у обојеним сликама са маском
МСБ техника заснована на предвиђању за реверзибилно сакривање података са великим капацитетом за шифроване слике
Даљинско скривање информација о ефикасном квантуму који се користи за медицинску размену слика
Откривање паразита маларије дигиталном обрадом слика
Идентификација људи из слободних шетњи са карактеристикама хода на основу држања тела
Смањење нелинеарне димензионалности за класификацију слика на основу вишеструког учења
Класификација животињских слика на лицу са фузијом на нивоу резултата
Дељење визуелних тајних шема шифровањем бројних слика
Софтвер за дизајн система за биометријско препознавање кроз обраду слика
Откривање осмеха у дивљини кроз учење трансфера
Сегментација слика длановима помоћу рачунара за биометријска истраживања
Систем идентификације биљних болести листа
Идентификација отисака прстију мале деце
Дигитална дерматологија
Процена неуронских мрежа дубоке конволуције за класификацију материјала
Препознавање израза лица помоћу 2Д Габор филтера

Пројекти обраде слика засновани на Андроиду

Листа пројеката обраде слика заснованих на андроид-у укључује следеће.

Препознавање лица засновано на Андроид-у и обради слика
Систем телемедицине помоћу мобилног кардиолога
Поређење перформанси у методама смањења података
Безбедно слање видео записа путем ВиМАКС-а у оквиру комуникација у возилу
Контрола робота за локализацију помоћу Андроид паметног телефона
Пројектовање система мале снаге за осетљивост човека
Процена емпиријског приступа за препознавање цифара помоћу Андроид-а
Систем паметне пољопривреде који користи ИоТ и Андроид

-Дакле, ово је све о дигиталном теме пројекта за обраду слика , обрада слика помоћу Матлаба , и Питхон . Има их неколико ИЕЕЕ радови о обради слика који су доступни на тржишту, а примене обраде слика укључене су у медицину, побољшање и рестаурацију, пренос слике, обраду боје слике, визију робота итд. Ево питања за вас, који су кораци укључени у дигитална обрада слике?