📘 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

📘 معرفی کتابخانه OpenCV
(Open Source Computer Vision Library)


⭐ OpenCV

🔷️ کتابخانه OpenCV چیست؟
یک کتابخانه‌ی متن‌باز (Open Source) برای پردازش تصویر و بینایی ماشین است که نخستین‌بار توسط شرکت Intel توسعه داده شد و امروزه توسط جامعه متن‌باز (OpenSource Community) و بنیاد OpenCV توسعه داده می‌شود.

🔹️این کتابخانه به زبان ++C نوشته شده اما رابط‌های رسمی (Language Bindings) برای:
● Python
● C++
● Java
ارائه می‌دهد و در سیستم‌عامل‌های مختلف (Windows, Linux, macOS, Android) قابل استفاده است.

🔹️بر اساس مستندات رسمی OpenCV، این کتابخانه بیش از ۲۵۰۰ الگوریتم بهینه‌شده برای کاربردهای بینایی ماشین ارائه می‌دهد.

🔹️مهم‌ترین قابلیت‌ها:

1️⃣ پردازش پایه تصویر
● خواندن و ذخیره تصویر و ویدئو
● تغییر اندازه (Resize)
● برش (Cropping)
● تبدیل فضای رنگ (RGB ↔ Gray ↔ HSV)

2️⃣ فیلترگذاری و بهبود تصویر
● Gaussian Blur
● Median Filtering
● Histogram Equalization

3️⃣ تشخیص ویژگی‌ها (Feature Detection)
● تشخیص لبه (Canny Edge Detection)
● تشخیص گوشه (Harris Corner)
● استخراج نقاط کلیدی (SIFT / ORB)

4️⃣ تشخیص شیء و چهره (روش‌های کلاسیک)
● Haar Cascade Classifier
● Template Matching


🔹 کتابخانهOpenCV در عصر Deep Learning
اگرچه امروزه بسیاری از سیستم‌های پیشرفته بر پایه شبکه‌های عصبی عمیق ساخته می‌شوند (مانند CNN و Vision Transformer)،
اما OpenCV همچنان نقش کلیدی دارد:

● پیش‌پردازش داده‌های تصویری قبل از آموزش مدل
● آماده‌سازی و Augmentation تصاویر
● اجرای سریع پردازش‌های بلادرنگ (Real-time)
● اتصال مدل‌های آموزش‌دیده به سیستم‌های عملیاتی

■ در واقع OpenCV اغلب در کنار فریم‌ورک‌هایی مانند PyTorch و TensorFlow استفاده می‌شود.


🔹 چرا یادگیری OpenCV مهم است؟

چرا که:
● پایه‌ی درک عملی پردازش تصویر است
● فهم الگوریتم‌های کلاسیک CV را تقویت می‌کند
● برای پروژه‌های صنعتی سبک و بلادرنگ (Real-time) بسیار کاربردی است
● نقطه شروع مناسب برای ورود به حوزه بینایی ماشین محسوب می‌شود

🔹️ جایگاه OpenCV در بینایی ماشین

❇️پردازش تصویر
⬅️ استخراج ویژگی
⬅️ آماده‌سازی داده
⬅️ اتصال به مدل‌های یادگیری عمیق
⬅️ استقرار در سیستم واقعی
■ کتابخانه OpenCV معمولاً در مراحل اولیه و عملیاتی مورد استفاده قرار می‌گیرد.

📌 منابع:
🔘 OpenCV Documentation
🔘 IBM — Computer Vision Overview
🔘 Stanford University

#️⃣ #بینایی_ماشین #پردازش_تصویر #هوش_مصنوعی
#ComputerVision #OpenCV #ImageProcessing #AI #DeepLearning

🌐 @PyVision