تجربه یادگیری پردازش تصویر و بینایی ماشین در بهترین آموزشگاه اصفهان

پردازش تصویر و بینایی ماشین چیست و چه کاربردی دارد؟

با پیشرفت تکنولوژی در دنیای مدرن امروز، چالش هایی که انسان ها با آن مواجه هستند با گذشته متفاوت است. در عصر فناوری انسان ها برای حل مشکلات خود از تکنولوژی کمک می گیرند. پردازش تصویر و بینایی ماشین از جمله مواردی هستند که در حل مسائل پیش روی انسان به او کمک می کنند. در ادامه به تعریف مفاهیم مربوط به بینایی ماشین و پردازش تصویر می پردازیم و به کاربردهای هریک از آن ها اشاره خواهیم کرد.

تصویر چیست؟

نمایش بصری داده ها را تصویر می گویند. واحد تشکیل دهنده تصاویر، پیکسل می باشد. پیکسل ها به تصویر، رنگ، کیفیت و وضوح، تیرگی یا سایه می دهند. تصاویر به صورت دوبعدی و تابعی از X و Y، یا به صورت سه بعدی و تابعی از X و Y و Z نیز نمایش داده می شوند.

پردازش تصویر چیست؟

پردازش تصویر یا Image Processing به فرآیند پردازش تصاویر گرفته شده از طریق حسگرهای دیجیتال یا دوربین های معمولی و تبدیل آن ها به یک تصویر دیجیتال گفته می شود. بر روی این تصاویر دیجیتال به دست آمده عملیاتی صورت می گیرد تا به نتایج و اطلاعاتی دست یابیم. پردازش تصویر در حوزه های مختلفی از جمله پزشکی، سنجش از راه دور، صنعت و غیره کاربرد دارد. طبق تحقیقات انجام شده، بیشترین پردازش های حسی، مربوط به حس بینایی است. هرآنچه که می بینیم در قالب تصویر می باشد. به همین دلیل تعریف تصویر نیز در این مطلب خالی از لطف نیست.

مراحل پردازش تصویر چیست؟

تهیه و دریافت تصویر :

مرحله اول در پردازش تصویر، دریافت تصویر از یک منبع سخت افزاری مثل دوربین یا اسکنر دیجیتال می باشد.

بهبود و افزایش کیفیت تصویر :

مرحله دوم نمایش جزئیات پنهان شده در تصاویر و برجسته کردن ویژگی های جذاب و مورد علاقه در آن با تغییر کنتراست و روشنایی تصویر است. این فرایند باعث بهبود کیفیت تصاویر می شود.

بازیابی تصاویر :

در این مرحله با استفاده از فرمول و مدل ریاضی، کیفیت ظاهری تصویر بهتر می شود.

پردازش تصویر رنگی :

مدل سازی و پردازش رنگ در حوزه دیجیتال مرحله بعدی پردازش تصویر است.

پردازش چند وضوحی و موجک ها :

برای نمایش تصویر در قالب هرم و به صورت پارتیشن بندی، از قسمت های کوچکتری به نام موجک استفاده می شود.

فشرده سازی :

کم کردن حجم تصویر برای تسهیل در فرایند ذخیره سازی در حافظه و استفاده از پهنای باند مناسب در هنگام انتقال تصویر از طریق بستر اینترنت، مرحله دیگر پردازش تصویر می باشد.

پردازش مورفولوژیکی :

مجموعه ای از عملیات شامل حذف یا اضافه کردن پیکسل ها به تصویر، برای تبدیل تدریجی یک عکس به عکس دیگر بخش دیگری از پردازش تصویر است.

تقسیم بندی :

از دشوارترین مراحل پردازش تصویر، می توان به تقسیم کردن تصاویر به اجزای تشکیل دهنده آن اشاره کرد.

شرح و ارائه :

ارائه تصویر به نحوه ذخیره اطلاعاتی مانند رنگ تصویر، تبدیل تصویر به فرم مناسب برای پردازش از طریق کامپیوتر اشاره دارد. شرح تصویر نیز به استخراج اطلاعات به صورت کمی اشاره دارد.

شناسایی :

مرحله آخر از پردازش تصویر، تخصیص برچسب به یک شی است که به آن شناسایی می گویند.

پردازش تصویر در چه زمینه هایی کاربرد دارد؟

ترمیم تصاویر در پزشکی، سنجش از راه دور ترافیک، تشخیص چهره، مباحث هوش مصنوعی و بینایی ماشین، تشخیص خسارات حاصل از زلزله بخشی از کاربردهای پردازش تصویر می باشد.

برای پردازش تصویر و بینایی ماشین چه زبان برنامه نویسی مناسب است؟

پایتون Python و متلب Matlab، جاوا و C از مناسب ترین زبان های برنامه نویسی در زمینه پردازش تصویر و بینایی ماشین می باشند.
آموزشگاه مهرگان اصفهان با برگزاری دوره آموزشی پردازش تصویر و بینایی ماشین، به شما در انجام پروژه در این حوزه کمک شایانی می کند.

بینایی ماشین چیست و چه کاربردهایی دارد؟

بینایی ماشین یا Machine Vision یکی از شاخه های هوش مصنوعی است که به کامپیوترها قابلیتی دهیم که هنگام دریافت تصویر، شبیه به چشم انسان عمل کنند، به گونه ای که بینایی چشم انسان برای کامپیوترها قابل درک شود. تحلیل تصاویر و استخراج اطلاعات مفید از آن ها، هدف مبحث بینایی ماشین می باشد.
از آنجایی که در بینایی ماشین، نیاز به حضور مداوم انسان نمی باشد و ازطرفی میزان خطا و هزینه نگهداری کمی دارد، تمایل به استفاده از بینایی ماشین در حوزه های متنوعی رو به رشد می باشد. ازجمله موارد کاربرد بینایی ماشین می توان به موارد زیر اشاره کرد :

• راهنمایی و رانندگی : مانند دوربین های ثبت پلاک خودرو
• تشخیص چهره در موبایل
• صنایع نظامی
• هوش مصنوعی و رباتیک
• اتوماسیون صنعتی
• هواشناسی
• نجوم و پزشکی

سیستم بینایی ماشین چگونه کار می کند؟

به طور کلی فرایند بینایی ماشین در سه بخش دریافت تصویر ورودی، پردازش تصویر و درک تصویر خلاصه می شود. برای رسیدن به نتیجه مطلوب، تعامل بین این سه بخش حائز اهمیت است.
در بخش دریافت تصویر ورودی از طریق فیلم یا عکس، سیستم روشنایی و لنز مهم است زیرا باید تصاویر با جزئیات به صورت واضح و قابل رویت باشند، تا بتوان در آخرتصاویر را تجزیه و تحلیل کرد. لنز دوربین تصاویر را ثبت کرده و پس از آن در قالب نور، تصاویر را ارسال می کند. نورها به یک سنسور ارسال می شوند.
مرحله بعدی تبدیل نور به عمس دیجیتال است که توسط سنسورها انجام می شود. تصاویر دیجیتال به سیستم بینایی ماشین منتقل شده و آنالیز می شوند. پس از آن، نوبت به استخراج اطلاعات می رسد. براساس این اطلاعات، برای هدف مورد نظر، تصمیمات لازم اتخاذ می گردد.
پردازش سیستم بینایی ماشین در سه سطح، پایین، بالا و میانی انجام می گیرد. در بینایی سطح بالای ماشین، شرح مفهومی تصویر و مدیریت سطوح پایین و میانی انجام می شود. در سطح پایین، برای استخراج تعدادی از ویژگی های لبه و گوشه، پردازش تصویر صورت می گیرد. در سطح میانی نیز، آنالیز تصاویر و اشیای متحرک و تصویرسازی به صورت سه بعدی انجام می گیرد.
در آینده ای نزدیک، هوش مصنوعی و سیستم بینایی ماشین در همه زمینه های صنعتی و غیرصنعتی رشد قابل توجهی خواهند داشت. سیستم های بینایی ماشین به ابزار های پردازش تصویر نیازدارند. از این رو کسب مهارت و تسلط در این زمینه، باعث جذب شما به عنوان یک نیروی متخصص و حرفه ای در بازار کار این حوزه از علم خواهد شد.

آنچه خواهید آموخت

از آن جا که یادگیری نرم افزار بدون انجام تمرینات و پروژه های عملی امکان پذیر نمی باشد آموزش این دوره مبتنی بر روش TPH خواهد بود.

پیش نیاز پایتون مقدماتی، مبانی ریاضی پردازش تصویر (ریاضی مهندسی)

مباحث دوره به اختصار به شرح زیر می باشد :

• ماژول های مورد نیاز OpenCV
• راه اندازی و مفاهیم اولیه OpenCV
• کار با وبکم و انواع فایلها
• آشنایی با انواع ساختارهای پایه ایستا و پویا، آشنایی با اعمال پایه ی ماتریسی و توابع ریاضی هسته و روالهای رسم اشکال هندسی
• تبدیل فوریه و ویولت
• فیلترهای پایه حوزه مکان و فرکانس در OpenCV، تبدیلات هندسی اقلیدسی، تبدیلات فضای رنگ، اعمال هیستوگرامی و انتگرال تصاویر
• لبه یابی و بخش بندی، تحلیل ساختار و بافت
• کالیبره سازی دوربین، تغییر دید در مختصات 3 بعدی و مفاهیم مختصات هموژنیوس و تبدیلات پرسپکتیو و هوموگرافیک
• استخراج ویژگی
• تغییرات Morphologic
• تبدیل هاف
• آشنایی و کار با کلاسیفایر HaarCascade
• تشخیص چهره و اشیا
• ردیابی در OpenCV