但在达到这些水平之前，你必须练习并亲自动手。最好的方法是完成与现实世界问题相似的计算机视觉项目。在本文中，我们将列出 19 个这样的项目构想，按复杂程度划分，以及使每个项目成功所需的工具。
初级计算机视觉项目
让我们从初级水平开始探索一些项目构想。在这个级别，大多数项目与 paytm 数据库 分类或检测技术有关，例如面部情绪识别或确定物体是否在图像中。
1. 口罩检测
三名戴着口罩的女性；这是面罩检测计算机视觉项目的示例。
图片来源：Kaggle
我们的第一个项目是开发用于检测口罩的计算机视觉系统。这个项目非常适合，因为它解决了最近的一个现实问题（还记得 COVID 吗？），展示了您利用 CV 技术解决当前问题的能力。它让您可以研究 CV 的两个热门子领域：对象检测和面部分析。
如果您开发了一个实时检测系统，这将对项目来说是一个巨大的奖励，因为它展示了您在性能优化方面的技能。
使用的数据集：Kaggle 上的面罩检测数据集
高级实施步骤：
加载并预处理数据集
使用 TensorFlow 或 PyTorch 构建 CNN 模型
在数据集上训练模型
使用OpenCV实现实时检测
2.交通标志识别
来自德国交通标志识别基准 (GTSRB) 数据集的示例图像，用于交通标志识别计算机视觉项目。
图片来源：Kaggle
下一个项目是使用标准基准数据集对交通标志进行分类。这个项目很有价值，因为它可以直接应用于自动驾驶这一前沿领域。它还展示了你的图像分类技能，这是一项基本的 CV 任务。
您可以通过这个DataLab 项目的一些指导来开始这个项目。
使用的数据集：Kaggle 上的德国交通标志识别基准 (GTSRB) 数据集
高级实施步骤：
加载并预处理 GTSRB 数据集
设计 CNN 架构
训练并验证模型
创建一个简单的 UI 来测试新图像
3. 植物病害检测
来自 Plant Village 数据集的四个样本，用于植物疾病检测计算机视觉项目
图片来源：Kaggle
接下来，我们有另一个多类分类项目。这次，你应该开发一个 CV 应用程序，用于根据叶子图像检测患病植物。建议使用预先训练的模型（如 ResNet）来提高解决方案的准确性。这也展示了你的迁移学习能力，这在许多 CV 任务中至关重要。
使用的数据集：Kaggle 上的 Plant Village 数据集
高级实施步骤：
加载并扩充数据集
使用 ResNet 等预训练模型进行迁移学习
在植物疾病数据集上微调模型
构建用于植物疾病诊断的 Web 应用程序
4. 手写文本的光学字符识别 (OCR)
