آموزش پردازش تصویر با پایتون

پردازش تصویر:

بیش از ۹۰ درصد اطلاعات پیرامون ما به وسیله ی مشاهده صورت می پذیرد. با پیشرفت فناوری امکان ثبت، پردازش و انتقال تصاویر به صورت دیجیتال میسر شده است. پردازش تصاویر(image processing) امروزه بیشتر به موضوع پردازش تصویر دیجیتال گفته می‌شود که شاخه‌ای از دانش رایانه است که با پردازش سیگنال دیجیتال که نماینده تصاویر برداشته شده بادوربین دیجیتال یا پویش شده توسط پویشگر هستند سر و کار دارد. پردازش تصویر به صورت خلاصه یعنی اینکه شما با انجام فرایند‌هایی روی تصویر (چه عکس چه ویدئو)، خروجی مشخص و معینی از تصویر (باز هم به صورت تصویر) بگیرید. این فرایندها می‌توانند برای افزایش دقت تصویر باشند (Image enhancement) یا می‌توانند برای جداکردن یک بخش مشخص از تصویر‌ (Image segmentation) باشند و… . برنامه‌هایی مانند اینستاگرام، کم‌اسکنر و… از الگوریتم‌های مربوط به پردازش تصویر استفاده می‌کنند. در ادامه مقاله گام‌های یادگیری پردازش تصویر براش شما آورده شده. مطالعه و بررسی هر نوع الگوریتمی که یک عکس به عنوان ورودی بگیرد و یک عکس به عنوان خروجی برگرداند، می باشد. این الگوریتم می تواند انجام یکی از موارد زیر باشد:

1. نمایش و چاپ تصویر.
2. ویرایش تصویر.
3. بهبود تصویر.
4. کشف و تشخیص یک ویژگی خاص در تصویر.
5. فشرده سازی تصویر.

هدف کلی پردازش تصویر استخراج  داده های مفید و مدنظر ما از تصویر ورودیست .پردازش تصویر یا Image Processing، امروزه به عنوان یکی از مولفه های اساسی در سیستم های هوشمند و پشتیبان تصمیم است، که غالبا بر روی تصاویر دیجیتال و توسط سیستم های کامپیوتری اعمال می شود. کاربردهای متنوعی که پردازش تصویر در زمینه های مختلف فنی، صنعتی، شهری، پزشکی و علمی دارد، آن را به یک موضوع بسیار فعال در میان زمینه های پژوهشی تبدیل کرده است.

مراحل کلی انجام پردازش تصویر عموما به صورت زیر هست :

• در ابتدا سعی میشه تصویر ورودی را ارتقاء بدیم مثلا گاهی اوقات باید نویز تصویر را کاهش بدیم. یکی از روش ها برای انجام این کار استفاده از  فیلتر های پایین گذر  هست.
• و پس از آن عملیات مکان یابی هستش که در این مرحله ناحیه دقیق آبجکت هدف مشخص میشه که معمولاً از ناحیه ای که آبجکت در آن واقع شده یک سیلوهت یا تصویر ماسک ایجاد می کنند
• مرحله بعد معمولاً استخراج ویژگی از تصویر هستش این ویژگی می تونه رنگ ،نقطه ،خط و یا هر نوع ویژگی دلخواه باشه که به فیلدی که در آن کار میکنید بستگی داره .
• سپس در مرحله آخر از تکنیک های یادگیری ماشین جهت شناسایی و کلاسه بندی ویژگی های تصویر و مقایسه آن با وِیژگی هایی که در مرحله آموزش به سیستم معرفی کردید استفاده می کنند.

عملیات اصلی در پردازش تصویر :

1. تبدیلات هندسی: همانند تغییر اندازه، چرخش و…
2. رنگ: همانند تغییر روشنایی، وضوح و یا تغییر فضای رنگ
3. ترکیب تصاویر: ترکیب دو یا چند تصویر
4. فشرده سازی پرونده: کاهش حجم تصویر
5. ناحیه بندی پرونده: تجزیهٔ تصویر به نواحی با معنی
6. بهبود کیفیت پرونده: کاهش نویز، افزایش کنتراست، اصلاح گاما و …
7. سنجش کیفیت تصویر
8. ذخیره سازی اطلاعات در تصویر
9. انطباق تصاویر

الگوریتم های پردازش تصویر

پردازش تصویر دیجیتال استفاده از الگوریتم های بسیار پیچیده تر را ممکن میسازد و لذا، میتواند هم عملکردی پیچیده تر در کارهای ساده، و هم پیاده سازی روش هایی که توسط ابزار آنالوگ غیرممکن است را ارائه کند.

به ویژه، پردازش تصویر دیجیتال تنها فناوری عملی برای موارد زیر است:

• دسته بندی (Classification)
• استخراج ویژگی (Feature extraction)
• آنالیز سیگنال چند مقیاسی (Multi-scale signal analysis)
• الگوشناسی (Pattern recognition)
• افکنش (Projection)

برخی تکنیک ها که در پردازش تصویر دیجیتال استفاده میشوند عبارتند از:

• انتشار ناهمسانگرد (Anisotropic diffusion)
• مدل های مارکوف پنهان (Hidden Markov models)
• ویرایش تصویر
• بازیابی تصویر
• تحلیل اجزای مستقل
• فیلترینگ خطی
• شبکه های عصبی
• معادلات دیفرانسیل جزئی
• پیکسلی سازی
• تحلیل اجزای اصلی
• نگاشت های خود-سازمانده
• موجک ها (Wavelets)

هدف از این دوره آموزشی:

هدف از این دوره انجام عملیات مهم پردازش تصویر و بینایی ماشین با زبان برنامه نویسی پایتون و کتابخانه های  قدرتمند (opencv – pillow – torchvision) است. Opencv یک کتابخانه بینایی کامپیوتر است و این دوره برای دانشجویان و فارغ التحصیلان رشته های برق ،مهندسی پزشکی-بیوالکتریک، کامپیوتر و هوش مصنوعی که علاقه مند به پردازش تصویر هستند ارائه میشود. کاربرد آن در زمینه مهندسی پزشکی، رباتیک، خودرو های هوشمند، ردیابی حرکت، شناسایی اشیاء و تعامل بین انسان و کامپیوتر است. این آموزش با کدنویسی خوب و ساده توسط دکترای پردازش تصویر تدریس شده است، و مخاطب خیلی راحت کدها را به خوبی درک خواهد کرد و الگوریتم ها را یاد خواهد گرفت. مدرس این دوره سال هاست در این حوزه کار می کند و نکات آموزشی و تدریس خوب ایشان می تواند به شما در متخصص شدن برای کار با تصویر و ویدئو کمک زیادی کند. امیدواریم که این آموزش از “بیگ لرن” هم مثل سایر آموزش ها مورد تایید و رضایت شما مخاطبان گرامی قرار گیرد.