📘 بینایی ماشین (Computer Vision) چیست؟

بینایی ماشین یکی از زیرمجموعه‌های مهم هوش مصنوعی است که به سیستم‌ها این توانایی را می‌دهد تا تصاویر و ویدئوها را ببینند، تحلیل کنند و درک کنند؛
تقریباً شبیه کاری که چشم و مغز انسان انجام می‌دهد.
به زبان ساده:
بینایی ماشین یعنی کامپیوتر بتواند از روی تصویر یا ویدئو بفهمد چه چیزی در آن وجود دارد.👁️🤖

🔹 بینایی ماشین چگونه کار می‌کند؟(به زبان ساده)
1️⃣ تصویر یا ویدئو به‌عنوان داده وارد سیستم می‌شود
2️⃣ مدل‌های یادگیری ماشین (معمولاً یادگیری عمیق) الگوهای تصویری را استخراج می‌کنند
3️⃣ سیستم اشیاء، چهره‌ها، متن یا حرکات را تشخیص می‌دهد
4️⃣ بر اساس این درک، تصمیم یا پیش‌بینی انجام می‌شود
⚪️ امروزه بیشتر سیستم‌های بینایی ماشین بر پایه‌ی شبکه‌های عصبی عمیق ساخته می‌شوند.

🔹 نمونه کاربردهای بینایی ماشین

⚪️ تشخیص چهره
● باز کردن قفل گوشی
● سیستم‌های احراز هویت

⚪️ شناسایی اشیاء (Object Detection)
● خودروهای خودران
● تحلیل تصاویر دوربین‌های شهری

⚪️ پردازش تصاویر پزشکی
● تشخیص تومور
● تحلیل تصاویر MRI و X-ray

⚪️ بینایی صنعتی و تجاری
● کنترل کیفیت در کارخانه‌ها
● اسکن بارکد و تشخیص کالا

✨ بینایی ماشین یکی از ستون‌های اصلی فناوری‌های هوشمند امروزی است و بدون آن، بسیاری از پیشرفت‌ها در پزشکی، حمل‌ونقل و امنیت ممکن نبود.

✅️ در پست‌های بعدی، مفاهیم کلیدی بینایی ماشین و نقش یادگیری عمیق در آن را به‌صورت جداگانه بررسی می‌کنیم.

📌 منابع:
🔘 IBM — Computer Vision
🔘 Stanford University
🔘 MIT — Computer Vision Overview

#️⃣ #بینایی_ماشین #هوش_مصنوعی #یادگیری_عمیق #فناوری #پای_ویژن
#ComputerVision #ArtificialIntelligence #DeepLearning #AI

🌐 @PyVision

📘 ابزارهای تخصصی بینایی ماشین (Computer Vision)

در پست قبلی دیدیم که بینایی ماشین چگونه کار می‌کند و چه کاربردهایی دارد.
حالا سؤال مهم این است 👇🏽

🔹️برای ساخت چنین سیستم‌هایی، از چه ابزارهایی استفاده می‌شود؟

⭐ OpenCV
یکی از مهم‌ترین و قدیمی‌ترین کتابخانه‌های بینایی ماشین

کاربردها:
● خواندن و پردازش تصویر و ویدئو
● فیلترگذاری، تغییر اندازه، تشخیص لبه
● استخراج ویژگی‌های تصویری
● کاربردهای کلاسیک قبل از Deep Learning
■ امروزه بیشتر سیستم‌های CV بر پایه‌ی شبکه‌های عصبی عمیق ساخته می‌شوند.

⭐ PyTorch
کاربردها:
● پیاده‌سازی CNN
● آموزش مدل‌های طبقه‌بندی تصویر
● توسعه مدل‌های پژوهشی

⭐ TensorFlow
کاربردها:
● توسعه مدل‌های تشخیص شیء
● استفاده از TensorFlow Object Detection API
● استقرار مدل‌های تصویری در مقیاس صنعتی

• torchvision
کاربرد:
● دیتاست‌های تصویری آماده
● مدل‌های ازپیش‌آموزش‌دیده (ResNet و …)
● ابزارهای تبدیل و Image Augmentation

• TensorFlow Image APIs
کاربرد:
● ابزارهای آماده برای طبقه‌بندی و تشخیص شیء

🔹 الگوریتم‌ها و معماری‌های کلیدی بینایی ماشین

● Convolutional Neural Networks (CNN)
● ResNet
● YOLO (برای تشخیص شیء)
● Vision Transformer (ViT)
■ این معماری‌ها هسته‌ی مدل‌های مدرن بینایی ماشین هستند.

✨ پردازش تصویر ⬅️ استخراج ویژگی ⬅️ مدل‌سازی ⬅️ تشخیص یا تحلیل تصویر

این همان چرخه‌ای است که در:
● خودروهای خودران
● سیستم‌های امنیتی
● تحلیل تصاویر پزشکی
● تشخیص چهره گوشی‌ها

استفاده می‌شود.

❇️ در ادامه‌ی مسیر، سراغ ابزارهای تخصصی سیستم‌های خبره (Expert Systems) خواهیم رفت.

📌 منابع:
🔘 IBM — Computer Vision
🔘 Stanford University — CS231n
🔘 OpenCV Documentation
🔘 TensorFlow — Computer Vision Tutorials

#️⃣ #بینایی_ماشین #هوش_مصنوعی #پردازش_تصویر #مدل_عمیق
#ComputerVision #ArtificialIntelligence #DeepLearning #AI

🌐 @PyVision