随着计算机视觉技术的快速发展，现在可以轻松地构建自己的视觉模型，而不需要深厚的编程和理论知识。本文将介绍五个有趣的计算机视觉项目创意，帮助开始探索这个领域。
首先，可以利用计算机视觉技术监测家外的鸟类种群。英国皇家鸟类保护协会（RSPB）每年都会举办一个挑战，邀请人们坐在花园里观察鸟类一小时，并将结果提交以帮助RSPB了解鸟类种群。通过计算机视觉，可以自动跟踪花园中的鸟类。可以训练一个计算机视觉模型来分类特定树上是否有鸟类。可以使用目标检测来精确定位图像中的鸟类。甚至，可以进一步训练目标检测模型来识别鸟类的种类。
# 示例代码：使用单标签图像分类或目标检测算法
# 例如：在Universe上的鸟类种类分类模型
接下来，可以构建一个系统，当离开房间时自动关闭电脑。这不仅可以节省电量，还可以确保不在时敏感信息不会显示在电脑上。可以训练一个计算机视觉模型来检测是否在房间里。如果离开超过两分钟，模型可以告诉电脑进入睡眠模式，这样就需要输入密码才能重新启动电脑。
# 示例代码：使用目标检测算法
# 例如：在Universe上的人物体检测模型
此外，可以使用计算机视觉来帮助不再丢失家里的钥匙。通过训练一个计算机视觉模型来识别家里的钥匙，当模型识别出特定钥匙集时，可以发送提醒到手机，提示将钥匙放在架子上。或者，可以使用扬声器触发器来提醒收起钥匙。这个项目不仅适用于家庭，还可以在工业场景中使用，例如确保一天结束时所有钥匙集都在架子上，如果缺少一套钥匙，可以通知管理人员。
# 示例代码：使用目标检测算法
# 例如：在Universe上的钥匙检测模型
还可以通过计算机视觉模型来跟踪猫的行踪。如果有一只户外猫，可能会想知道它们在外面的行为。可以构建一个计算机视觉模型来跟踪猫的存在。当模型识别出猫时，可以收到手机通知，告诉猫回家了或者离开了房子。这个系统对于需要在家里待一段时间的猫（例如，如果它们去过兽医并需要待在家里）特别有用。
# 示例代码：使用目标检测算法
# 例如：在Universe上的猫体检测模型
最后，可以使用计算机视觉模型来统计相册中的照片类型。可以训练一个模型来识别照片中的不同场景——自拍照、风景照、建筑照片、食物照片——以了解过去拍摄的照片。此外，模型的信息可以用来为相册制作一个自定义搜索引擎。如果每张照片都有标签，可以搜索该标签以找到匹配描述的图像。
# 示例代码：使用单标签和多标签图像分类
# 例如：一个分类模型来识别不同的场景
不要让自己受到这个列表的限制。问问自己：认为可以用计算机视觉解决什么问题？为了帮助了解可能的情况，请考虑计算机视觉可以帮助：在图像或视频中识别物体，定位图像或视频中物体的位置，将图像分类为类别，计算图像或视频中物体的实例等。
Roboflow有一个不同工具的仓库，可以用它来构建计算机视觉应用。这个仓库可能是灵感来源，并帮助添加常见的模式（例如，裁剪预测框中的区域）到项目中。