قیمت 33,000 تومان 25,000 تومان

امتیاز 0 از 0 رأی
بدون امتیاز 0 رای
33,000 تومان 25,000 تومان
ویژگی های دوره
place
نوع دوره: غیر حضوری
traffic
پیش نیاز: پایتون
language
زبان: فارسی
access_time
ویدئویی(کیفیت HD)
playlist_add_check
ناشر : بیگ لرن
storage
125 مگابایت
supervisor_account
روش پشتیبانی: ارسال تیکت

بخش بندی تصاویر ؟

در تصاویر کامپیوتری، واژه ” بخش بندی تصویر ” یا ” بخش بندی” به تقسیم تصویر به گروهی از پیکسل براساس برخی معیارها اشاره داردیک الگوریتم بخش‌بندی تصویر به عنوان ورودی و خروجی مجموعه‌ای از مناطق ( یا بخش‌ها ) را می‌گیرد.ناحیه‌بندي موثر اشياء در تصوير رنگی يک مسئله مهم عملگرهاي پردازش تصوير است. با ناحیه بندي مؤثر، عنصر مورد نظر را جدا مي‌كنيم. برتري يك روش ناحیه بندي بر ديگر روش‌ها به مشخصات خاص مسئله‌اي كه بررسي مي‌شود، بستگي دارد. ناحیه‌بندی تصاویر رنگی در بسیاری از کارهای پردازشی بر روی تصاویر، چون تصاویر درمانی، بینایی ماشین، فشرده سازی تصویر، شئ شناسی، نیازی ضروری و مهم برای شروع پردازش بر روی شی یا بافت مورد نظر می باشد. برای مثال در تصاویر درمانی، یک پزشک با استفاده از دانش و تجربه ی خود به ناحیه بندی بافت مورد نظر در تصویر می‌پردازد. اما زمانی که تعداد تصاویر زیاد باشند و یا اینکه کانتراست و تغییر شدت روشنایی اشیاء نسبت به یکدیگر کم باشد و تصویر از لحاظ دید انسان نامناسب باشد، ناحیه بندی بسیار هزینه بر بوده (هم از نظر مالی و هم از نظر زمانی) و با خطا روبرو می گردد. بنابرین نیاز به خودکار کردن فرایند ناحیه بندی تصویر، امری لازم و ضروری می باشد. ناحیه بندی تصویر به روش های مختلفی صورت می پذیرد که به طور کلی می‌توان آنرا به دو دسته ی کلاسیک و شکل شناسی تقسیم بندی نمود.

نحوه ناحیه بندی تصاویر ؟

ﺑﺨﺶﺑﻨﺪی ﺗﺼﻮﯾﺮ اوﻟﯿﻦ ﻣﺮﺣﻠﻪ و ﺑﺤﺮاﻧﯽﺗﺮﯾﻦ ﻣﺮﺣﻠﻪ از آﻧﺎﻟﯿﺰ ﺗﺼﻮﯾﺮ ﻣﯽﺑﺎﺷﺪ ﮐﻪ ﻫﺪﻓﺶ اﺳﺘﺨﺮاج اﻃﻼﻋﺎت داﺧﻞ ﺗﺼﻮﯾﺮﻣﺎﻧﻨﺪ (ﻟﺒﻪﻫﺎ ، ﻧﻤﺎﻫﺎ و ﻫﻮﯾﺖ ﻫﺮ ﯾﮏ از ﻧﻮاﺣﯽ) ﻣﯽﺑﺎﺷﺪﮐﻪ از ﻃﺮﯾﻖ ﺗﻮﺻﯿﻒ، ﻧﺎﺣﯿﻪﻫﺎی ﺑﺪﺳﺖ آﻣﺪه را ﺑﺮای ﮐﺎﻫﺶ آﻧﻬﺎ ﺑﻪ ﺷﮑﻞ ﻣﻨﺎﺳﺐ ﺑﺮای ﭘﺮدازش ﮐﺎﻣﭙﯿﻮﺗﺮ و ﺗﺸﺨﯿﺺ ﻫﺮ ﯾﮏ از ﻧﻮاﺣﯽ آﻣﺎده ﻣﯽﮐﻨﺪ.نتیجه بخش بندی ﺗﺎﺛﯿﺮ ﻗﺎﺑﻞ ملاحظه ای ﺑﺮ دﻗﺖ ارزﯾﺎﺑﯽ وﯾﮋﮔﯽﻫﺎﺧﻮاﻫﺪ داﺷﺖ ..ﺑﺨﺶﺑﻨﺪی اﻏﻠﺐ ﺷﺮح ﻓﺮآﯾﻨﺪ ﺗﻘﺴﯿﻢ ﺗﺼﻮﯾﺮ ﺑﻪ  اﺟﺰاء اﺻﻠﯽ و اﺳﺘﺨﺮاج ﻗﺴﻤﺘﻬﺎی ﻣﻮرد ﻋﻼﻗﻪ  اﺷﯿﺎء ﻣﯽﺑﺎﺷﺪ. بخش بندی یکی از مشکل ترین مباحث در پردازش تصویراست که در موفقیت عمل تحلیل تصویر بسیار موثر است. برای بخش بندی تصویر روشهای مختلفی وجود دارد که می توان انهارا به دو دسته روشهای مبتنی بر هیستوگرام(based -Histogram ) و روشهای مبتنی بر خوشه بندی(Clustering-Based) تقسیم کرد. که البته هر کدام از این دو روش دارای زیر مجموعه هایی نیز می باشند. در روشهای مبتنی بر هیستوگرام، بخش بندی تصاویر براساس توزیع پیکسلها صورت می گیرد. قدم اصلی در این روشها یافتن سطح استانه ای مناسب برای اعمال به تصویر میباشد. در روشهای مبتنی بر خوشه بندی برای گروه بندی کردن داده ها از شباهتها و روابط موجود بین آنها استفاده می شود. در این روشها داده ها به نحوی گروه بندی می شوند تا انهایی که در داخل یک بخش قرار می گیرند دارای بیشترین شباهت به هم باشند.

ﺷﺮاﯾﻂ ﺑﺨﺶﺑﻨﺪی

ﺑﺮای ﺑﺨﺶﺑﻨﺪی ﻫﺮ ﺗﺼﻮﯾﺮ ﺑﺎﯾﺪ ﺷﺮاﯾطی داﺷﺘﻪﺑﺎﺷﯿﻢازجمله:ﻣﺠﻤﻮع ﮐﻞ ﻗﻄﻌﺎت ﮐﻞ ﭘﯿﮑﺴﻠﻬﺎی ﺗﺼﻮﯾﺮ را ﺗﺸﮑﯿﻞ ﻣﯽدﻫﻨﺪ. ﻧﻮاﺣﯽ ﻗﻄﻌﺎت ﻧﺒﺎﯾﺪ ﺗﺪاﺧﻞ داﺷﺘﻪ ﺑﺎﺷﻨﺪ. ﭘﯿﮑﺴﻠﻬﺎی ﻗﻄﻌﺎت ﯾﮑﺴﺎن ﺑﺎﯾﺪ ﺧﻮاص ﯾﮑﺴﺎﻧﯽ داﺷﺘﻪ ﺑﺎﺷﻨﺪ.ﭘﯿﮑﺴﻠﻬﺎی ﻗﻄﻌﺎت ﻣﺘﻔﺎوت ﺑﺎﯾﺪ ﺧﻮاص ﻣﺘﻔﺎوﺗﯽ داﺷﺘﻪ ﺑﺎﺷﻨﺪ. ﭘﯿﮑﺴﻠﻬﺎی ﻗﻄﻌﺎت ﯾﮑﺴﺎنﻣﺮﺗﺒﻂ ﻫﺴﺘﻨﺪ. در ﺑﺨﺶﺑﻨﺪی ﺗﺼﻮﯾﺮ، ﺗﺼﻮﯾﺮ ﺑﻪ ﺗﻌﺪادی ﻧﻮاﺣﯽ ﺗﻘﺴﯿﻢ ﻣﯽﺷﻮد ﮐﻪ اﯾﻦ ﺗﻘﺴﯿﻢ ﺑﻨﺪی ﺑﺎ ﺗﻮﺟﻪ ﺑﻪ وﯾﮋﮔﯽﻫﺎی ﺑﺮداری ﺗﺼﻮﯾﺮ ﻣﺜﻞ رﻧﮓ ﺗﺼﻮﯾﺮ و ﻏﯿﺮه ﺻﻮرت ﻣﯽﮔﯿﺮد .در ﺑﺨﺶﺑﻨﺪی ﻫﺪف ﻣﺎ ﺑﺪﺳﺖ آوردن ﺷﯽء ﯾﺎ اﺷﯿﺎء ﻣﻮرد ﻧﻈﺮ از ﺗﺼﻮﯾﺮ ﻣﯽﺑﺎﺷﺪ.ﯾﮑﯽ از راهﻫﺎی رﺳﯿﺪن ﺑﻪ اﯾﻦ ﻫﺪفﻋﻤﻞ ﻟﺒﻪﯾﺎﺑﯽ ﺗﺼﻮﯾﺮ ﻣﯽﺑﺎﺷﺪ.اوﻟﯿﻦ ﺗﮑﻨﯿﮏﻫﺎی ﮔﺴﺘﺮش ﺑﺨﺶﺑﻨﺪی ﺗﺼﺎوﯾﺮ، به سال 1965ﺑﺮﻣﯽﮔﺮدد ﮐﻪ ﯾﮏ ﻋﻤﻠﮕﺮ ﺑﺮای ﻟﺒﻪﯾﺎﺑﯽ ﺑﯿﻦ ﻗﺴﻤﺘﻬﺎی ﻣﺨﺘﻠﻒ ﯾﮏ ﺗﺼﻮﯾﺮ اﺳﺘﻔﺎده ﺷﺪ ﮐﻪ ﻟﺒﻪﯾﺎب راﺑﺮت ﻧﺎﻣﯿﺪه ﺷﺪ.اﯾﻦ اوﻟﯿﻦ ﻣﺮﺣﻠﻪ ﺑﺮای ، ﮔﺴﺘﺮش ﺗﺠﺰﯾﻪ ﺗﺼﻮﯾﺮ ﻣﯽﺑﺎﺷﺪ.ﺑﺮ اﺛﺮ دﯾﺪ ﻣﻨﻔﯽ و ﮐﻢﻟﻄﻔﯽ ﻣﺤﻘﻘﺎن ،ﻣﺪﺗﯽ ﺑﺮرﺳﯽ و ﺗﺤﻘﯿﻖ در ﻣﻮرد ﺑﺨﺶﺑﻨﺪی ﺗﺼﺎوﯾﺮ ﺑﻪ ﮐﻨﺪی ﭘﯿﺶ رﻓﺖ اﻣﺎ ﺟﺪﯾﺪأ ﺗﻮﺟﻪ ﺧﺎﺻﯽ ﺑﻪ اﯾﻦ ﻣﺒﺤﺚ ﻣﯽﺷﻮد.

الگوریتم های بخش بندی ؟

الگوریتم های بخش بندی را با توجه به مراجع مختلف می­توان به صورت زیر دسته بندی کرد:

  • آستانه گیری روشنایی یا بخش بندی دامنه
  • روشهای فازی
  • روش واترشید یا تبدیل آب پخشان
  • الگوریتم ژنتیک
  • بخش بندی تصویر به کمک مینیمم درخت پوشا
  • روشهای مبتنی بر گراف
  • و…

هدف از این عمل، جداسازی اجزاء اصلی تشکیل دهنده تصویر است. بطوری که آنها را جهت اندازه‌گیری‌های بعدی آماده نماید. Segmentation یکی از پردازشهای نسبتاً مشکل می‌باشد. کیفیت نتایج زیربخش­ها بستگی به کیفیت مراحل segmentation دارد. همانطور که مشخص است این تکنیک برای اشکارسازی اشیاء گوناگون بصورت خودکار در تصویر می تواند بکار برده شود. به طور کلی قطعه بندی یکی از مشکل ترین مباحث در پردازش تصویراست که در موفقیت عمل تحلیل تصویر بسیار موثر است. برای قطعه بندی تصویر روشهای مختلفی وجود دارد که می توان انهارا به دو دسته روشهای مبتنی بر هیستوگرام(based -Histogram ) و روشهای مبتنی بر خوشه بندی(Clustering-Based) تقسیم کرد. که البته هر کدام از این دو روش دارای زیر مجموعه هایی نیز می باشند. در روشهای مبتنی بر هیستوگرام، تقسیم بندی تصاویر براساس توزیع پیکسلها صورت می گیرد. قدم اصلی در این روشها یافتن سطح استانه ای مناسب برای اعمال به تصویر میباشد. در روشهای مبتنی بر خوشه بندی برای گروه بندی کردن داده ها از شباهتها و روابط موجود بین انها استفاده می شود. در این روشها دادهها به نحوی گروه بندی می شوند تا انهاییکه در داخل یک بخش قرار می گیرند دارای بیشترین شباهت به هم باشند.

هدف از این پروژه عملی ؟

هدف از این پروژه عملی بخش بندی معنایی تصاویر با یادگیری عمیق در پایتون می باشد. در این پروژه با فیلم آموزشی کامل روند ناحیه بندی معنایی تصاویر براساس سه شبکه عمیق معروف unet- FCN- DeepLab انجام می شود و مجموعه های داده ای معرفی می شوند و عملیات آموزش و تست شبکه انجام می شود. خروجی های حاصل از ناحیه بندی روی هر یک از شبکه ها نشان داده می شود. بدون شک یکی از بهترین پروژه های عمیق برای ناحیه بندی تصاویر می باشد که با زبانی ساده و روان توضیح داده شده است.

موارد موجود در این دوره آموزشی ؟

معرفی ناحیه بندی معنایی تصاویر ویدئو

خصوصی

معرفی شبکه عمیق کانولوشنی FCN برای ناحیه بندی تصاویر ویدئو

خصوصی

معرفی شبکه کانولوشنی Alexnet برای ناحیه بندی تصاویر ویدئو

خصوصی

معرفی شبکه کانولوشنی unet برای ناحیه بندی تصاویر ویدئو

خصوصی

معرفی مجموعه داده ای استفاده شده ویدئو

خصوصی

پیاده سازی شبکه عمیق ویدئو

خصوصی

آموزش ایجاد لایه های عمیق ویدئو

خصوصی

آموزش ایجاد مدل باناظر عمیق ویدئو

خصوصی

تغییر ابعاد و نرمال سازی داده ها ویدئو

خصوصی

آموزش تنظیم پارامترهای مدل باناظر عمیق ویدئو

خصوصی

آموزش شبکه عمیق ویدئو

خصوصی

تعیین داده های اموزشی و تست ویدئو

خصوصی

پیاده سازی شبکه عمیق FCN برای ناحیه بندی تصویر ویدئو

خصوصی

پیاده سازی شبکه عمیق unet برای ناحیه بندی تصویر ویدئو

خصوصی

پیاده سازی شبکه عمیق DeepLabبرای ناحیه بندی تصویر ویدئو

خصوصی

ارزیابی و اموزشی مدل ویدئو

خصوصی

نمایش خروجی های شبکه ویدئو

خصوصی

اجرای پروژه روی GPU گوگل ویدئو

خصوصی

شرح کامل کدها ویدئو

خصوصی

درخواست مشاوره

برای کسب اطلاعات بیشتر درباره این دوره درخواست مشاوره خود را ارسال کنید و یا با ما در تماس باشید.

درخواست مشاوره

نیاز به مشاوره دارید؟

در صورتی که نیاز به مشاوره دارید می توانید فرم را تکمیل نمایید و یا با ما در تماس باشید

درخواست مشاوره رایگان

moreدوره های مرتبط

پردازش زبان طبیعی (فارسی و انگلیسی ) با پایتون

پردازش زبان طبیعی (NLP) پردازش زبان طبیعی (NLP)  برای پردازش و درک داده‌های طبیعی مبتنی بر زبان است که در…
رایگان!

آموزش یادگیری ماشین پیشرفته

در این آموزش مباحث پیشرفته و کاربردی یادگیری ماشین براساس جدیترین مقالات در قالب فیلم اموزش کامل اماده شده است.…

رایگان!

انتخاب ویژگی با یادگیری عمیق

انتخاب ویژگی با یادگیری عمیق این دوره در حال اماده سازی در صورتی که تمایل به اگاهی از آن دارید،…

رایگان!

توصیف تصاویر با یادگیری عمیق

توصیف تصاویر ؟ تصاویر همواره بخش مهمی از اخبار و مطالب در دنیای مجازی به شمار می آیند. استخراج اطلاعات…
40,000 تومان 30,000 تومان

chat_bubble_outlineنظرات

قوانین ثبت دیدگاه

  • دیدگاه های فینگلیش تایید نخواهند شد.
  • دیدگاه های نامرتبط به مطلب تایید نخواهد شد.
  • از درج دیدگاه های تکراری پرهیز نمایید.
  • امتیاز دادن به دوره فقط مخصوص دانشجویان دوره می باشد.

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *