آموزش پردازش تصویر در پایتون (Python)

زبان برنامه‌نویسی پایتون یکی از پر کاربردترین زبان‌های برنامه‌نویسی حال حاضر است. این زبان در بین محققان و برنامه‌نویسان حوزه علوم داده، هوش مصنوعی، علوم کامپیوتر از محبوبیت بسیار بالایی برخوردار است و اکثر پروژه‌های مرتبط با هوش مصنوعی و علوم داده با استفاده از این زبان برنامه‌نویسی پیاده‌سازی شده‌اند. در درسواره آموزش پردازش تصویر در پایتون (Python) با کاربردهای مختلف این نرم افزار در پردازش تصویر با ذکر مثال های کاربردی آشنا خواهیم شد.

یکی از مهمترین داده‌های موجود در حوزه دیجیتال، تصاویر هستند. برای اینکه سیستم‌های کامپیوتری بتوانند درک درستی از تصاویر داشته باشند باید قبل از هر کاری تصاویر را پردازش نمایند. به مجموعه عملیات خواندن، دستکاری و استخراج اطلاعات از روی تصاویر توسط کامپیوتر، پردازش تصاویر دیجیتال گفته می‌شود. این بخش اصلی بینایی کامپیوتر است که در بسیاری از نمونه‌های دنیای واقعی مانند روباتیک، ماشین‌های خودران و تشخیص اشیا نقش مهمی دارد. پردازش تصویر به ما امکان می دهد هزاران تصویر را در یک زمان تغییر دهیم و دستکاری کنیم و بینش مفیدی را از آنها استخراج کنیم. تقریباً در هر زمینه ای طیف گسترده ای از کاربردها را دارد.

پردازش تصویر چیست؟

همانطور که از نامش مشخص است، پردازش تصویر به معنای پردازش تصویر است و این ممکن است شامل تکنیک های مختلفی باشد تا زمانی که به هدف خود برسیم.

خروجی نهایی می تواند به صورت تصویر یا ویژگی مربوط به آن تصویر باشد. این می تواند برای تجزیه و تحلیل بیشتر و تصمیم گیری استفاده شود.

اما تصویر چیست؟

یک تصویر را می توان به عنوان یک تابع دو بعدی F(x,y) نشان داد که در آن x و y مختصات فضایی هستند. دامنه F در یک مقدار خاص x,y به عنوان شدت تصویر در آن نقطه شناخته می شود. اگر x، y و مقدار دامنه محدود باشد، آن را تصویر دیجیتال می نامیم. تصویر آرایه ای از پیکسل ها است که در ستون ها و ردیف ها مرتب شده اند. پیکسل ها عناصر یک تصویر هستند که حاوی اطلاعاتی در مورد شدت و رنگ هستند. یک تصویر همچنین می تواند به صورت سه بعدی نمایش داده شود که در آن x، y و z به مختصات فضایی تبدیل می شوند. پیکسل ها در قالب یک ماتریس مرتب شده اند. این به عنوان یک تصویر RGB شناخته می شود.

در آموزش پردازش تصویر در پایتون (Python)، شما در ابتدا با محیط پایتون و نصب Anaconda و کار با محیط‌های مجازی آشنا شده و سپس مفاهیم پایه پردازش تصویر را فرا خواهید گرفت. سپس با کتابخانه‌های Matplotlib، Numpy، Pillow و Scikit و نحوه خواندن تصاویر توسط این کتابخانه‌ها آشنا شده و نحوه کار با فضاهای رنگی مختلف در تصاویر دیجیتال را فرا خواهید گرفت. در ادامه با توابع مختلف برای دستکاری روی تصاویر آشنا خواهید شد. پس از این بخش شما قادر خواهید بود توابع مختلفی مانند چرخش و shear و همچنین نویزهای مختلفی را به تصویر اعمال کنید.

در ادامه آموزش پردازش تصویر با پایتون (Python)، شما با پردازش تصاویر در حوزه فرکانس و تبدیل فوریه آشنا خواهید شد و پس از یادگیری کانولوشن دوبعدی قادر خواهید بود فیلترهای مختلفی را بر روی تصاویر دیجیتالی اعمال کنید. در پایان آموزش پردازش تصویر در پایتون (Python) نیز با فرایند بهبود تصاویر و حذف نویز آشنا شده و مباحث مقدماتی استخراج ویژگی‌های تصاویر مانند گرادیان تصاویر و لبه‌یابی را فرا خواهید گرفت.