دوره پردازش تصویر با پایتون در پلتفرم Datacamp یکی از جامع‌ترین منابع آموزشی برای علاقه‌مندان به بینایی ماشین و تحلیل تصاویر است. نسخه ۲۰۲۴-۸ این دوره شامل آخرین متدها، مفاهیم و پروژه‌های عملی در حوزه OpenCV، scikit-image و Pillow می‌شود. هدف از این دوره، ارائه رویکردی گام به گام برای آشنایی با تکنیک‌های پیش‌پردازش، استخراج ویژگی، تشخیص اشیا و بهبود کیفیت تصویر است.

در این مقاله، به شما نشان می‌دهیم چگونه می‌توانید این دوره را به‌صورت رایگان دانلود و نصب کنید و با سرفصل‌ها، پیش‌نیازها و فواید آن به‌طور کامل آشنا شوید.

• مبانی کار با تصاویر دیجیتال: نمایش رنگ‌ها، ماتریس تصویر و عملیات .
• تکنیک‌های پیش‌پردازش: نرمال‌سازی، تبدیل‌های هندسی و فیلترهای خطی و غیرخطی.
• روش‌های استخراج ویژگی: SIFT، ORB و HOG برای شناسایی نقاط کلیدی و توصیفگرها.
• تشخیص و ردیابی اشیاء با کمک الگوریتم‌های Haar Cascade و YOLO.
• پردازش تصویر رنگی و تبدیل فضای رنگی: RGB، HSV و LAB.
• کار با ویدیو و تحلیل فریم به فریم برای استخراج داده‌های حرکتی.
• تمرین عملی با پروژه‌های واقعی: تشخیص پلاک خودرو، شمارش اشیا و جداسازی پس‌زمینه.

• آشنایی با مبانی زبان پایتون (لیست‌ها، توابع، حلقه‌ها، کلاس‌ها).
• دانش پایه‌ای از نومپای و پانداس برای کار با آرایه‌ها و داده‌کاوی مقدماتی.
• مفاهیم پایه‌ای ریاضی شامل ماتریس، بردار و تبدیلات خطی.
• نصب کتابخانه‌هایی نظیر OpenCV، scikit-image و Pillow در محیط مجازی (virtualenv).
• محیط اجرای کد: آشنایی با نوت‌بوک‌های Jupyter یا ادیتور مورد علاقه شما.

• مقدمه و مروری بر کار با تصاویر دیجیتال
• پیش‌پردازش تصویر: فیلترگذاری و کاهش نویز
• تشخیص لبه و کانتور با الگوریتم‌های Canny و Sobel
• استخراج ویژگی و توصیفگرهای محلی
• تطبیق تصویر و هم‌ترازی (image alignment)
• تشخیص اشیا و کار با مدل‌های یادگیری عمیق ساده
• تحلیل ویدیو: ردیابی اجسام در فریم‌های متوالی
• پروژه نهایی: ساخت یک سیستم شناسایی پلاک خودرو

با گذراندن این دوره، مهارت‌های شما در زمینه بینایی ماشین تقویت می‌شود و می‌توانید در پروژه‌های صنعتی مانند تشخیص چهره، مانیتورینگ امنیتی و پزشکی تصویری فعالیت داشته باشید. بهره‌مندی از تمرین‌های پروژه‌محور باعث می‌شود تا مفاهیم به صورت کاربردی در ذهن شما تثبیت شوند.

مثال‌های عملی:

• حذف نویز نمکی و فیلتر میانگین برای بهبود کیفیت عکس‌های پزشکی.
• استفاده از Haar Cascade برای تشخیص چهره و فک در تصاویر دوربین‌های مدار بسته.
• شمارش سلول‌ها در تصاویر میکروسکوپی با کمک thresholding و morphological operations.

• تمرین مداوم: با تکرار پروژه‌ها، الگوریتم‌ها در ذهن شما بهتر تثبیت می‌شوند.
• مطالعه کد منبع: بررسی مستندات کتابخانه‌ها و یادگیری از مثال‌های آماده.
• کار با داده‌های واقعی: تلاش کنید تصاویر واقعی را جمع‌آوری و پروژه‌های شخصی خود را آزمون کنید.
• آزمون و خطا: پارامترهای فیلترها و متدها را تغییر دهید تا اثرات متفاوت را ببینید.

برای دانلود رایگان این دوره، مراحل زیر را دنبال کنید:

• وارد انجمن‌های تخصصی فارسی یا لینک‌های اشتراکی معتبر شوید.
• فایل‌های ویدئویی و کدهای تمرین را با فرمت .zip دانلود کنید.
• پس از استخراج فایل‌ها، وارد پوشه دوره شوید و محیط مجازی بسازید:

  python -m venv venv

• فعال‌سازی محیط:

  Windows: venvScriptsactivate

  Linux/Mac: source venv/bin/activate

• نصب پیش‌نیازها:

  pip install opencv-python scikit-image pillow jupyter

• اجرای نوت‌بوک‌ها:

  jupyter notebook و باز کردن فایل‌های .ipynb.

اکنون می‌توانید از محتوای دوره پردازش تصویر با پایتون به‌صورت رایگان بهره‌مند شوید و مهارت‌های خود را در این حوزه ارتقا دهید.