随着计算机视觉（CV）的迅速发展，几乎每个行业都在使用 AI 赋能的计算机视觉解决最棘手的问题。CV目前的应用领域和场景非常广泛，例如人脸识别、手势识别、图像识别、图像检索、OCR、神经网络芯片、医疗影像诊断、无人驾驶、工业视觉、三维重建等。
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系列4：甚于Transformer视觉语言新SOTA系列5：三维重建NeRF技术引爆CVPR
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前段时间，Meta发布AI图像分割模型Segment Anything Model，该模型将自然语言处理领域的prompt范式引入计算机视觉领域，可以通过点击、框选和自动识别三种交互方式，实现精准的图像分割，突破性地提升了图像分割的效率。
本文给大家介绍十个流行的计算机视觉项目以及它们的可用数据集，供初学者学习：在此项目中，模型的目标是检测图像中的每种颜色。模型的目标是检测图像中的每种颜色，一种流行的颜色检测项目是使用OpenCV的隐形斗篷。链接：https://cvhci.anthropomatik.kit.edu/~bschauer/datasets/google-512/边缘检测是一种图像处理技术，用于检测图像中的边缘以确定图像中对象的边界。该技术通过检测亮度不连续确定边缘。一些常见的边缘检测算法包括Canny，模糊逻辑方法等。链接：
http://sipi.usc.edu/database/
在此项目中，该模型的目标是通过映射视频或图像中的面部特征来检测人的面部。这些项目涉及多个步骤，例如映射功能，使用主成分分析（PCA），将数据与数据库进行匹配等等。链接：
https://data.vision.ee.ethz.ch/cvl/rrothe/imdb-wiki/
手势识别是人机交互的关键主题之一。在该项目中，需要执行几项任务。这包括要从背景中提取的手部区域，然后将手掌和手指分段以检测手指的运动。手势识别的应用可以用于虚拟现实游戏，手语等。数据集：Microsoft Kinect和Leap Motion数据集链接：
https://lttm.dei.unipd.it/downloads/gesture/
此项目的目的是计算通过特定场景的人数。该项目的应用包括民用监视，行人跟踪，行人计数等。链接：
https://github.com/shijieS/people-counting-dataset
图像分割是图像处理的一项必不可少的技术。该技术可用于计算机图形学，对象合成等。该项目的目的是基于分割算法在一组图像上的多个区域上设计，实现和测试。链接：https://www2.eecs.berkeley.edu/Research/Projects/CS/vision/bsds/该项目的目的是对定义了一组目标类别的图像进行分类。这是一个有监督的学习问题，其中训练模型以使用标签图像识别类别。链接：
http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html
图像着色是一种为照片增添样式或对照片应用多种方法的技术。图像着色的一个流行项目是使用OpenCV转换黑白图像。该项目的目的是通过获取输入灰度图像来生成表示语义颜色和色调的输出彩色图像。链接：https://www.kaggle.com/shravankumar9892/image-colorization该项目的目的是在受限环境中开发对象跟踪系统。这包括从背景检测对象并跟踪对象的位置。对象跟踪包括两部分-预测和校正。系统根据对象的当前状态预测其下一个状态，并根据真实状态校正该状态。数据集：跟踪Long和Prosper–TLP数据集链接：
https://amoudgl.github.io/tlp/
该项目的目的是即使在与遮挡和/或阴影存在相关的挑战性场景中，也能以非常好的准确性对车辆进行计数。车辆计数项目可用于交通监控。链接：https://www.gti.ssr.upm.es/data/Vehicle_database.html
