PyVision | پای‌ویژن
70 subscribers
73 photos
2 videos
43 files
127 links
آموزش زبان برنامه‌نویسی Python 🐍
از مفاهیم پایه تا مباحث پیشرفته و کاربردی
ورود به دنیای هوش مصنوعی💻
یاد بگیریم،
تمرین کنیم،
حرفه‌ای شویم.

Step by Step Python Programming Tutorial
From Basics to Advanced Projects & AI

ارتباط با ادمین:
🌐 @Its_poryaa
Download Telegram
PyVision | پای‌ویژن
🔸️ برای یادگیری بینایی ماشین، کتابخانه‌ OpenCV یکی از ابزارهای پایه و ضروری است. از پردازش تصویر تا آماده‌سازی داده برای مدل‌های یادگیری عمیق. در این پست به‌صورت دقیق و مستند با این کتابخانه‌ی کلیدی آشنا خواهیم شد. 👇🏽 🌐 @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
👌1