آموزش پردازش تصویر با OpenCV

بفرست برای دوستت

پردازش تصویر با پایتون را می‌توان به عنوان یکی از کلیدی‌ترین حوزه‌های هوش مصنوعی در نظر گرفت که جدا از داشتن کاربردهای گسترده، می‌تواند روند انجام یک پروژه را به صورت مستقیم تحت تاثیر خود قرار دهد. در جامعه امروزی ما پردازش تصویر اهمیت زیادی دارد. اکثر شرکت‌ها و تیم‌های بزرگ فعال در دنیای هوش مصنوعی به دنبال استفاده از خدمات کارشناسانی هستند که در این حوزه مهارت دارند. به نظر شما پردازش تصویر با استفاده از ابزارهایی همچون پایتون چه مراحلی دارد؟ اصلا ما چگونه می‌توانیم یک مدل هوش مصنوعی مخصوص پردازش تصویر ایجاد نماییم؟

جدول زیر چند مورد از مهم‌ترین نکات مطرح شده در حوزه پردازش تصویر را به همراه دارد.

نکته	توضیحات	تاثیر
پردازش داده‌های سنسور	ترکیب داده‌های سنسور با هدف افزایش دقت پردازش تصویر صورت می‌گیرد.	تشخیص اشیا با کیفیت بهتری انجام می‌شود.
پیش‌پردازش تصویر	شامل تغییر اندازه، تبدیل رنگ و حذف نویز برای آماده‌سازی تصویر می‌شود.	بهبود کیفیت داده ورودی برای الگوریتم‌های پردازشی
اهمیت تبدیل فضای رنگی	امکان استفاده از مدل‌های رنگی مانند HSV و YCrCb برای تحلیل بهتر ویژگی‌های تصویر وجود دارد.	افزایش دقت در شناسایی رنگ‌ها و اشیا
تشخیص لبه و فیلترهای تصویر	استفاده از روش‌هایی مانند Sobel و Canny برای استخراج لبه‌های مهم تصویر اهمیت زیادی دارد.	بهبود ویژگی‌های تصویری و تسهیل تشخیص اشیا
بکارگیری یادگیری عمیق در پردازش تصویر	استفاده از مدل‌های YOLO، Faster R-CNN، و MobileNet برای تشخیص اشیا صورت می‌گیرد.	افزایش دقت و کاهش زمان پردازش
عملیات مورفولوژیکی	فیلترهای erosion، dilation، opening، closing برای حذف نویز و بهبود تصویر کاربرد دارند.	بهبود شناسایی اشکال و جزئیات مهم در تصاویر

مبانی پردازش تصویر

قبل از پرداختن به پردازش تصویر در پایتون، بیایید چیستی و مبانی این علم را مورد بررسی قرار دهیم. دنیای پردازش تصویر با علم ریاضیات کار می‌کند. تحلیل دیجیتال تصاویر کار راحتی نبوده و به منابع فنی و سخت افزاری زیادی نیاز خواهد داشت. به صورت کلی، شما باید با نام و ویژگی مهم‌ترین ابزارهای مطرح شده در این زمینه آشنایی کامل داشته باشید. لیست زیر چند مورد از این مفاهیم را به همراه دارد.

پیکسل: کوچک‌ترین واحد یک تصویر دیجیتال پیکسل نامیده می‌شود.
تصاویر رنگی: تصاویری که با استفاده از یک کد رنگی همچون RGB تولید شده‌اند.
تصاویر سیاه و سفید: تصاویری که به صورت باینری تولید شده‌اند و فقط مقدار 0 و 1 دارند.
تصاویر خاکستری: تصاویری که می‌توانند محدوده‌های مختلفی از مقادیر خاکستری را در خود جای دهند.
رزولوشن: رزولوشن در واقع نشان دهنده تعداد پیکسل‌های موجود در یک تصویر است.
فرمت‌های تصویری: فرمت‌هایی همچون JPG، PNG و BMP می‌توانند کارایی زیادی داشته باشند.

این مفاهیم پایه، مباحثی هستند که شما همواره با آنها سر و کار دارید. مثلا برای اعمال هرگونه تغییر روی تصاویر رنگی، شما در ابتدا باید آنها را به محدوده خاکستری منتقل نمایید! با شرکت در دوره‌هایی همچون نیچ کورس‌ رایگان دیتایاد شما به اطلاعات کاملی در این زمینه دسترسی پیدا خواهید کرد.

تکنیک‌های پردازش تصویر

تکنیک‌های زیادی را می‌توان برای پردازش تصویر با پایتون مورد استفاده قرار داد. بسته به هدفی که شما آن را دنبال می‌کنید، تکنیک‌های مطرح شده در این زمینه هم تغییر می‌یابند. مثلا فرآیند شبیه‌سازی با فرآیند تشخیص اشیاء ویژگی‌های یکسانی ندارد! در نتیجه، شما باید به درستی از تکنیک‌های مطرح شده در این حوزه استفاده کنید.

کاربرد پایتون در هوش مصنوعی و مزایای آن نسبت به سایر زبان های برنامه نویسی

مثلا فیلترهای مکانی یکی از تکنیک‌ها و روش‌های مطرح برای استفاده از پردازش تصویر به حساب می‌آیند. فیلترهای مکانی برای صاف کردن یا تیز کردن یک تصویر کاربرد دارند. آنها به صورت مستقیم روی کیفیت خروجی تاثیر گذار خواهند بود.

فرآیند تبدیل هیستوگرام، پروسه‌ای مهم به حساب می‌آید که می‌تواند برای اعمال تغییرات رنگی، محاسبات ریاضی و جبر خطی مورد استفاده قرار گیرد. با استفاده از این روش شما می‌توانید کنتراست را به راحتی افزایش دهید.

تبدیل هاف به فرآیندی گفته می‌شود که به شما اجازه می‌دهد تا خطوط و اشکال هندسی را به راحتی شناسایی نمایید. زمانی که شما به دنبال یک علامت خاص در تصویر می‌گردید، الزاما باید نسبت به استفاده از تکنیک‌هایی همچون تبدیل هاف اقدام کنید.

تشخیص لبه و فیلترهای تصویر

یکی از مهم‌ترین مفاهیم پردازش تصویر با پایتون و OpenCV به تشخیص لبه اشاره دارد. تشخیص لبه، پروسه‌ای مهم است که به شما اجازه می‌دهد تا ویژگی‌های یک تصویر را به راحتی استخراج نمایید. چندین روش و الگوریتم مختلف را می‌توان در این زمینه مورد استفاده قرار داد. هر کدام از این الگوریتم‌ها، یک سری مزایا و معایب خاص دارند. به صورت کلی، فیلتر سوبل، کنی و گوسی از جمله مواردی هستند که در این زمینه به کار می‌روند.

با استفاده از فیلتر و کرنل گوسی افراد می‌توانند نویر تصویر را قبل از اقدام برای پردازش آن به صورت کامل حذف کنند. البته که این فیلتر همیشه دقیق عمل نکرده و درصدی خدا دارد. پس از آن نوبت به فیلتر سوبل می‌رسد. سوبل می‌تواند برای استخراج لبه‌های افقی و عمودی به کار رود. این مسئله روی کیفیت نهایی تصویر موثر خواهد بود.

در برخی از پروژه‌ها کارشناسان به جای استفاده از الگوریتم سوبل در پردازش تصویر با پایتون به سراغ فیلتر کنی می‌روند. این روش قدرتمند می‌تواند درصد نویز و احتمال خطا را نیز کاهش دهد.

نصب و راه‌اندازی OpenCV در پایتون

با پشت سر گذاشتن مباحث مقدماتی پردازش تصویر با پایتون، ما بالاخره می‌توانیم به سراغ مباحث عملیاتی و فنی برویم. اولین کاری که برای شروع یادگیری شما باید انجام دهید، به نصب کتابخانه‌های مورد نیاز اشاره دارد. کتابخانه OpenCV یکی از مطرح‌ترین کتابخانه‌های مطرح شده در این زمینه به حساب می‌آید که جدا از داشتن کاربردهای گسترده به افراد اجازه می‌دهد تا مدل‌های پیچیده یادگیری عمیق را نیز به کار گیرند.

پس از نصب پایتون، برای استفاده از OpenCV فقط کافی است ترمینال خود را باز کنید و دستور pip install OpenCV-python را درج نمایید. با این کار، کتابخانه OpenCV روی سیستم کامپیوتری شما نصب شده و می‌توانید آن را به کار گیرید. البته، توصیه می‌شود تا قبل از اقدام برای استفاده از این کتابخانه داکیومنت‌ها و مقالات آن را به درستی مطالعه کنید.

پردازش تصاویر با OpenCV

زمانی که روند نصب کتابخانه‌های ضروری برای پردازش تصویر با پایتون به اتمام رسید، شما باید بتوانید به درستی از این کتابخانه‌ها استفاده نمایید. به لیست زیر دقت کنید. در این لیست چند دستور مهم و کاربردی درج شده است.

imread: این دستور برای خواندن تصاویر از محیط به کار می‌رود.
imshow: این دستور برای نمایش تصویر یا خروجی آن به کار می‌رود.
imwrite: این دستور برای ذخیره خروجی در فایل مورد استفاده قرار می‌گیرد.
destroyAllWindows: این دستور برای بستن همه پنجره‌های باز کاربرد دارد.

نقش "کلان داده ها" در توسعه هوش مصنوعی | 5 نکته مهم

عملیات ریاضی روی تصاویر

حین پردازش تصویر با پایتون، ما می‌توانیم عملیات ریاضی مختلفی را مورد استفاده قرار دهیم. به صورت کلی، کارشناسان می‌توانند نسبت به جمع، تفریق، تغییر روشنایی و عملیات منطقی در تصاویر اقدام نمایند. به خاطر داشته باشید که تصاویر در دنیای پردازش تصویر با استفاده از جبر خطی مورد بررسی قرار می‌گیرند. در نتیجه، آنها به فرمت یک بردار یا ماتریس در می‌آیند. اعمال تغییر روی این ماتریس‌ها کار خیلی دشواری نیست!

البته، در برخی از مواقع عملیات ریاضی در پردازش تصویر با پایتون به هدف تغییر ویژگی‌های آن صورت می‌گیرد. مثلا در شرایطی که شما به دنبال افزایش روشنایی یا تغییر کدهای رنگی هستید، حتما باید محاسبات ریاضی اصولی را به کار گیرید. عدم توجه به این مسئله نه تنها روی خروجی موثر است، بلکه می‌تواند پیچیدگی کدهای نگارش شده توسط شما را نیز چند برابر کند.

استخراج ویژگی‌های تصویر

حین پردازش تصویر با پایتون به صورت پیشرفته، شما باید ویژگی‌های کلیدی و مهم یک تصویر را به درستی استخراج نمایید. الگوریتم‌های زیادی در این زمینه به کار می‌روند. از جمله این الگوریتم‌ها می‌توان به SIFT، ORB و تشخیص گوشه اشاره نمود. به خاطر داشته باشید که این الگوریتم‌ها از جمله تکنیک‌های سطح بالای پردازش تصویر به حساب می‌آیند و برای استفاده از آنها شما حتما باید در دوره‌های تخصصی شرکت کنید.

برای استخراج ویژگی‌های یک تصویر شما باید به کاربرد و پروژه مد نظر خود هم دقت زیادی داشته باشید. قطعا هدف همه پروژه‌ها یکسان نیست! در برخی از پروژه‌ها ما به دنبال اشیا می‌گردیم و در برخی هم قصد ما افزایش کیفیت است! پس شما باید به درستی هدف خود را مشخص نمایید و سپس به سراغ تکنیک‌های پردازش تصویر بروید.

تشخیص اشیا و چهره با OpenCV

یکی از مهم‌ترین و کلیدی‌ترین کاربردهای پردازش تصویر با پایتون به تشخیص اشیا و چهره اشاره دارد. به صورت کلی، تشخیص اشیا یا تشخیص چهره، فرآیند مهمی به حساب می‌آید که می‌توانید به افراد در طراحی و راه اندازی سیستم‌های خبره کمک کند. با استفاده از تشخیص چهره، امکان ایجاد سیستم‌های امنیتی متنوعی وجود خواهد داشت. امروزه نهادهای امنیتی، نظارتی و نظامی مهم کشور ما هم نسبت به استفاده از سیستم‌های تشخیص چهره اقدام نموده‌اند.

برای استفاده از این تکنیک پردازش تصویر با پایتون، شما باید بتوانید الگوریتم‌های مناسبی را به کار گیرید. مثلا برای تشخیص چهره، الگوریتم هار یا Haar Cascade یکی از مطرح‌ترین روش‌های موجود به حساب می‌آید. با استفاده از این الگوریتم شما می‌توانید ویژگی‌های یک چهره را به صورت دقیق استخراج نمایید و بر همان اساس هم خروجی خود را تولید کنید. البته، امکان یافتن الگوریتم‌های دیگری هم وجود دارد ولی الگوریتم هار یکی از مطرح‌ترین و پر کاربرد‌ترین موارد مطرح شده در این زمینه به حساب می‌آید.

10 تا از برترین الگوریتم های یادگیری ماشین برای مبتدیان

پیاده‌سازی تشخیص اشیا با OpenCV

آیا شما هم به دنبال تشخیص اشیا با OpenCV هستید؟ همانطور که در قسمت‌های قبل‌تر هم گفته شد پردازش تصویر با پایتون به الگوریتم‌های زیادی وابستگی دارد. این الگوریتم‌ها می‌توانند روند پردازش تصویر و ایجاد خروجی را به صورت مستقیم تحت تاثیر خود قرار دهند. معمولا برای تشخیص اشیا، کارشناسان نسبت به استفاده از الگوریتم‌های خاصی همچون YOLO اقدام می‌نمایند. این الگوریتم‌ها می‌توانند لایه‌های خروجی را به صورت دقیق ایجاد نمایند و آنها را بدون خطا مورد بررسی قرار دهند. در تصویر زیر شما می‌توانید نمونه کدی را ببینید که برای بررسی دقیق یک تصویر مورد استفاده قرار می‌گیرد.

البته، این قطعه کد تنها یکی از میلیون‌ها راه موجود برای پردازش تصویر با پایتون به حساب می‌آید. شما باید بر اساس علم و دانش خود نسبت به دنبال کردن این فرآیند اقدام کنید.

نتیجه گیری

همانطور که مشاهده کردید، فرآیند پردازش تصویر در دنیای پایتون فرآیند‌های پیچیده‌ای را در خود جای داده است. از همین رو، به شما توصیه می‌کنیم تا در ابتدا با یادگیری عمیق با پایتون و مهم ترین کاربرد های پایتون آشنا شوید و سپس به سراغ حوزه‌های تخصصی‌تری همچون پردازش تصویر بروید.

سوالات متداول

1-پردازش تصویر چیست؟

پردازش تصویر نام علمی در حوزه علوم کامپیوتر است که به افراد اجازه می‌دهد تا نسبت به اعمال تغییر روی تصاویر مختلف اقدام نمایند. از جمله این تغییرات باید به افزایش کیفیت، افزودن نویز، حذف نویز و یافتن اشکال و عبارات در یک تصویر اشاره نمود. به خاطر داشته باشید که پردازش تصویر توانسته زندگی انسان‌ها را متحول نماید. از سیستم‌های اتوماتیک تشخیص خطا تا دستگاه‌های جدید پزشکی همگی در حال استفاده از پردازش تصویر هستند.

2-چگونه از OpenCV برای پردازش تصویر استفاده کنیم؟

راهکار‌های زیادی را می‌توان برای استفاده از OpenCV برای پردازش تصویر با پایتون به کار برد. به صورت کلی، این کتابخانه یکی از پر اهمیت‌ترین کتابخانه‌های پردازش تصویر در دنیای پایتون به حساب می‌آید. این کتابخانه به شما اجازه می‌دهد تا مفاهیم را در قالب یک ماتریس بزرگ از ورودی بخوانید و همه تغییرات مورد نیاز خود را به صورت دقیق روی آن اعمال کنید.

3-پردازش تصویر در یادگیری ماشین چه کاربردهایی دارد؟

پردازش تصویر و یادگیری ماشین، دو علم نزدیک هستند که همواره در سیستم‌های مختلفی به کار می‌روند. برای راه اندازی سیستم‌های تشخیص چهره و احراز هویت، تشخیص اشیا و تشخیص بیماری‌ها، شما هم باید نسبت به استفاده از یادگیری ماشین اقدام نمایید و هم به سراغ پردازش تصویر بروید. مدل‌های حرفه‌ای که برای پردازش تصویر به کار می‌روند در دل خود الگوریتم‌های یادگیری ماشین را جای داده‌اند.

4-چه ابزارهایی برای پردازش تصویر با پایتون مناسب هستند؟

اگر شما تازه وارد هستید و قصد شروع پردازش تصویر با پایتون را دارید، حتما باید در یک دوره آموزشی حرفه‌ای شرکت نمایید. ابزارهایی همچون numpy و OpenCV از جمله مهم‌ترین ابزارهایی به حساب می‌آیند که در این زمینه مطرح می‌شوند. طبیعتا با انتخاب کتابخانه‌های درست، شما می‌توانید پروژه‌های پیچیده زیادی را با سرعت بالایی پیاده سازی نمایید.