آموزش پردازش تصویر با OpenCV در پایتون

در این بخش به آموزش پردازش تصویر با OpenCV در پایتون پرداخته ایم، پردازش تصویر یکی از جذاب‌ترین و کاربردی‌ترین شاخه‌های برنامه‌نویسی و هوش مصنوعی است که کاربردهای فراوانی در زمینه‌های مختلف از جمله پزشکی، امنیت، خودروهای خودران و حتی سرگرمی دارد. یکی از محبوب‌ترین و قدرتمندترین کتابخانه‌ها برای پردازش تصویر در پایتون، OpenCV است. OpenCV یک کتابخانه منبع باز است که ابزارهای متنوعی برای تحلیل و پردازش تصاویر فراهم می‌کند.

در این آموزش، به صورت جامع با اصول و مبانی پردازش تصویر با OpenCV آشنا خواهید شد. از نصب و راه‌اندازی OpenCV در پایتون گرفته تا انجام عملیات پیشرفته‌تر مانند تشخیص لبه‌ها، اعمال فیلترهای مختلف و شناسایی ویژگی‌های تصاویر، همه را به شکلی ساده و کاربردی فرا خواهید گرفت. این آموزش برای کسانی که به دنبال ورود به دنیای جذاب پردازش تصویر هستند، بسیار مناسب است.

توجه: در این آموزش تنها برای هر بخش مثالی قرار داده ایم و هدف از این مثال ها و توضیحات خلاصه، آشنایی شما با پردازش تصویر هست.

فهرست مطالب:

• نحوه نصب و راه اندازی OpenCV
• نحوه خواندن و نمایش تصویر با OpenCV
• نحوه تغییر اندازه و ذخیره تصویر با OpenCV
• نحوه تبدیل تصویر به مقیاس خاکستری با OpenCV
• نحوه اعمال فیلترهای مختلف با OpenCV
• نحوه تشخیص لبه‌ها با OpenCV
• نحوه شناسایی و رسم اشکال هندسی با OpenCV
• نحوه شناسایی ویژگی‌ها با OpenCV
• نحوه تشخیص چهره با OpenCV

نحوه نصب و راه اندازی OpenCV

ابتدا باید OpenCV را روی سیستم خود نصب کنید. برای این کار، می‌توانید از pip استفاده کنید.

pip install opencv-python
pip install opencv-python-headless

نحوه خواندن و نمایش تصویر با OpenCV

پس از نصب، اولین قدم خواندن و نمایش تصویر است.

با استفاده از cv2.imread یک تصویر را می‌خوانیم و با cv2.imshow نمایش می‌دهیم.

نحوه تغییر اندازه و ذخیره تصویر با OpenCV

تغییر اندازه تصویر یکی از عملیات پایه‌ای در پردازش تصویر است.

برای تغییر اندازه از cv2.resize و برای ذخیره از cv2.imwrite استفاده می‌کنیم

نحوه تبدیل تصویر به مقیاس خاکستری با OpenCV

بسیاری از الگوریتم‌های پردازش تصویر روی تصاویر خاکستری بهتر کار می‌کنند.

از cv2.cvtColor برای تبدیل تصویر به مقیاس خاکستری استفاده می‌کنیم.

نحوه اعمال فیلترهای مختلف با OpenCV

فیلترها برای بهبود کیفیت تصویر و استخراج ویژگی‌های خاص استفاده می‌شوند.

برای اعمال فیلتر محو کننده گوسی از cv2.GaussianBlur استفاده می‌کنیم.

نحوه تشخیص لبه‌ها با OpenCV

تشخیص لبه یکی از موضوعات مهم در پردازش تصویر است.

برای تشخیص لبه‌ها از cv2.Canny استفاده می‌کنیم.

نحوه شناسایی و رسم اشکال هندسی با OpenCV

شناسایی اشکال هندسی مانند دایره و مستطیل در تصاویر.

برای شناسایی دایره‌ها از cv2.HoughCircles و برای رسم آنها از cv2.circle استفاده می‌کنیم.

نحوه شناسایی ویژگی‌ها با OpenCV

شناسایی ویژگی‌های مهم در تصویر برای تحلیل‌های بیشتر.

برای شناسایی گوشه‌ها از cv2.cornerHarris استفاده می‌کنیم.

نحوه تشخیص چهره با OpenCV

تشخیص چهره با استفاده از الگوریتم‌های از پیش آموزش دیده.

برای تشخیص چهره‌ها از مدل از پیش آموزش دیده haarcascade_frontalface_default.xml استفاده می‌کنیم.

با دنبال کردن این مراحل، شما با اصول و مبانی پردازش تصویر با استفاده از OpenCV در پایتون آشنا شدید. این مراحل اولیه می‌توانند پایه‌ای برای انجام پروژه‌های پیچیده‌تر و پیشرفته‌تر در زمینه پردازش تصویر باشند. ادامه دهید و پروژه‌های خلاقانه خود را ایجاد کنید!