کتاب پردازش تصویر و بینایی ماشین با C++ و OpenCV
, ,

کتاب پردازش تصویر و بینایی ماشین با C++ و OpenCV

249,950 تومان

پردازش تصویر و بینایی ماشین با C++ و OpenCV: گامی بلند به سوی آینده پردازش تصویر و بینایی ماشین با C++ و OpenCV: دریچه‌ای به دنیای هوشمند! آیا می‌خواهید وارد دنیای جذاب و پرکاربرد پردازش تصویر و بینای…

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000015682 دسته: , , برچسب: , , , , , , , , , , , , ,

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: پردازش تصویر و بینایی ماشین با C++ و OpenCV

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: سی پلاس پلاس (++C)

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر بینایی ماشین و کتابخانه OpenCV
  • 2. نصب و راه اندازی محیط توسعه (Visual Studio/VS Code)
  • 3. پیکربندی OpenCV با استفاده از CMake
  • 4. مبانی C++: متغیرها، انواع داده و عملگرها
  • 5. ساختارهای کنترل جریان: if, else, switch
  • 6. حلقه‌ها در C++: for, while, do-while
  • 7. توابع و مدیریت حافظه (Stack و Heap)
  • 8. مقدمه‌ای بر اشاره‌گرها (Pointers) و ارجاع‌ها (References)
  • 9. آرایه‌ها و رشته‌ها در C++
  • 10. مقدمه‌ای بر کتابخانه استاندارد (STL): `std::vector`
  • 11. کار با `std::string` و ورودی/خروجی فایل
  • 12. مقدمه‌ای بر کلاس‌ها و اشیاء (OOP)
  • 13. مدیریت خطا با `try-catch`
  • 14. ساخت و کامپایل اولین برنامه OpenCV
  • 15. آشنایی با ساختار داده `Mat`: قلب OpenCV
  • 16. بارگذاری، نمایش و ذخیره تصاویر (`imread`, `imshow`, `imwrite`)
  • 17. اطلاعات پایه تصویر: ابعاد، تعداد کانال‌ها و عمق بیت
  • 18. کار با فضاهای رنگی مختلف (Color Spaces)
  • 19. تبدیل بین فضاهای رنگی: BGR, Gray, HSV
  • 20. دسترسی مستقیم به پیکسل‌ها: روش‌های امن و سریع
  • 21. ایجاد و مقداردهی اولیه ماتریس‌ها (`Mat`)
  • 22. کپی کردن ماتریس‌ها: Shallow vs. Deep Copy
  • 23. ترسیم اشکال هندسی: خط، دایره، مستطیل
  • 24. افزودن متن روی تصاویر
  • 25. عملیات ریاضی پایه روی تصاویر: جمع، تفریق، ضرب
  • 26. ترکیب تصاویر (Image Blending) و وزن‌دهی
  • 27. تنظیم روشنایی و کنتراست تصویر
  • 28. اصلاح گاما (Gamma Correction)
  • 29. آستانه‌گذاری (Thresholding): ساده و باینری
  • 30. آستانه‌گذاری تطبیقی (Adaptive Thresholding)
  • 31. آستانه‌گذاری Otsu
  • 32. فیلترهای هموارسازی: فیلتر میانگین (Box Filter)
  • 33. فیلتر گوسی (Gaussian Blur) برای کاهش نویز
  • 34. فیلتر میانه (Median Blur) برای نویز salt-and-pepper
  • 35. فیلتر دوجانبه (Bilateral Filter) برای حفظ لبه‌ها
  • 36. عملیات مورفولوژیک: فرسایش (Erosion)
  • 37. عملیات مورفولوژیک: اتساع (Dilation)
  • 38. باز کردن (Opening): فرسایش و سپس اتساع
  • 39. بستن (Closing): اتساع و سپس فرسایش
  • 40. گرادیان مورفولوژیک، Top Hat و Black Hat
  • 41. تبدیلات هندسی: تغییر اندازه (Resizing)
  • 42. تبدیلات هندسی: چرخاندن (Rotation)
  • 43. تبدیلات هندسی: جابجایی (Translation)
  • 44. تبدیل آفلاین (Affine Transformation)
  • 45. تبدیل پرسپکتیو (Perspective Transformation)
  • 46. هیستوگرام تصویر و کاربردهای آن
  • 47. محاسبه و ترسیم هیستوگرام
  • 48. یکسان‌سازی هیستوگرام (Histogram Equalization)
  • 49. یکسان‌سازی تطبیقی هیستوگرام (CLAHE)
  • 50. مقایسه هیستوگرام‌ها
  • 51. محاسبه گرادیان تصویر: اپراتورهای Sobel و Scharr
  • 52. لبه‌یابی با اپراتور لاپلاسین (Laplacian)
  • 53. الگوریتم لبه‌یاب Canny
  • 54. یافتن کانتورها (Contours) در تصویر
  • 55. ترسیم و فیلتر کردن کانتورها
  • 56. ویژگی‌های کانتور: مساحت، محیط و مرکز
  • 57. مستطیل محاطی و دایره محاطی کانتورها
  • 58. تخمین چندضلعی و بدنه محدب (Convex Hull)
  • 59. تبدیل هاف (Hough Transform) برای تشخیص خطوط
  • 60. تبدیل هاف برای تشخیص دایره‌ها
  • 61. تطبیق الگو (Template Matching)
  • 62. تبدیل فوریه گسسته (DFT) و کاربرد آن
  • 63. فیلترینگ در حوزه فرکانس
  • 64. جداسازی پیش‌زمینه از پس‌زمینه (Background Subtraction)
  • 65. الگوریتم Watershed برای قطعه‌بندی (Segmentation)
  • 66. آشنایی با تشخیص گوشه (Corner Detection) با Harris
  • 67. مقدمه‌ای بر پردازش ویدیو در OpenCV
  • 68. خواندن ویدیو از فایل
  • 69. خواندن تصویر زنده از وب‌کم یا دوربین
  • 70. ذخیره ویدیو در فایل (VideoWriter)
  • 71. پردازش فریم به فریم ویدیو
  • 72. ردیابی حرکت با پس‌زمینه کاهی (Background Subtraction MOG2)
  • 73. مقدمه‌ای بر جریان نوری (Optical Flow)
  • 74. محاسبه جریان نوری با الگوریتم Lucas-Kanade
  • 75. ردیابی ویژگی‌ها در طول زمان
  • 76. مفهوم ویژگی‌ها (Features) در بینایی ماشین
  • 77. آشکارساز ویژگی SIFT و SURF (مفاهیم)
  • 78. آشکارساز و توصیف‌گر ORB
  • 79. آشکارساز و توصیف‌گر AKAZE/KAZE
  • 80. توصیف‌گرهای باینری: BRIEF و BRISK
  • 81. تطبیق ویژگی‌ها (Feature Matching) با Brute-Force
  • 82. تطبیق ویژگی‌ها با FLANN
  • 83. فیلتر کردن تطابق‌های خوب با نسبت Lowe
  • 84. یافتن هموگرافی (Homography) برای انطباق تصاویر
  • 85. ساخت تصویر پانوراما (Image Stitching)
  • 86. کالیبراسیون دوربین و تصحیح اعوجاج
  • 87. مقدمه‌ای بر دید استریو (Stereo Vision)
  • 88. محاسبه نقشه اختلاف منظر (Disparity Map)
  • 89. تشخیص چهره با Haar Cascades
  • 90. تشخیص اشیاء با HOG (Histogram of Oriented Gradients)
  • 91. مقدمه‌ای بر ماژول `dnn` در OpenCV
  • 92. بارگذاری مدل‌های از پیش آموزش‌دیده (Caffe, TensorFlow, ONNX)
  • 93. پیش‌پردازش تصویر برای مدل‌های یادگیری عمیق (Blob)
  • 94. اجرای استنتاج (Inference) و دریافت خروجی
  • 95. تشخیص اشیاء با YOLO و SSD
  • 96. پردازش خروجی مدل و ترسیم Bounding Boxها
  • 97. قطعه‌بندی معنایی (Semantic Segmentation) با مدل‌های Deep Learning
  • 98. استفاده از GPU برای تسریع استنتاج (CUDA/OpenCL)
  • 99. پروژه عملی: ساخت یک اسکنر اسناد ساده
  • 100. تکنیک‌های بهینه‌سازی کد در OpenCV





پردازش تصویر و بینایی ماشین با C++ و OpenCV: گامی بلند به سوی آینده


پردازش تصویر و بینایی ماشین با C++ و OpenCV: دریچه‌ای به دنیای هوشمند!

آیا می‌خواهید وارد دنیای جذاب و پرکاربرد پردازش تصویر و بینایی ماشین شوید؟ آیا به دنبال یادگیری مهارت‌های کلیدی برای ساخت سیستم‌های هوشمند و نوآورانه هستید؟ دوره جامع “پردازش تصویر و بینایی ماشین با C++ و OpenCV” دقیقا همان چیزی است که به آن نیاز دارید!

در این دوره، شما با قدرتمندترین ابزارها و تکنیک‌های پردازش تصویر و بینایی ماشین، از جمله زبان برنامه‌نویسی C++ و کتابخانه OpenCV، آشنا می‌شوید. از مبانی اولیه تا مباحث پیشرفته، همه چیز را به صورت گام به گام و عملی یاد خواهید گرفت. با ما همراه شوید و وارد دنیای شگفت‌انگیز هوش مصنوعی شوید!

تصور کنید که می‌توانید سیستم‌های هوشمندی را طراحی کنید که قادر به تشخیص چهره، شناسایی اشیاء، ردیابی حرکت، و انجام بسیاری از کارهای دیگر باشند. این دوره به شما این امکان را می‌دهد که ایده‌های خود را به واقعیت تبدیل کنید و در زمینه‌های مختلفی مانند رباتیک، خودروهای خودران، امنیت، پزشکی، و … فعالیت کنید.

درباره دوره

دوره “پردازش تصویر و بینایی ماشین با C++ و OpenCV” یک دوره جامع و عملی است که به شما کمک می‌کند تا از صفر تا صد، مباحث مربوط به پردازش تصویر و بینایی ماشین را یاد بگیرید. در این دوره، شما با مفاهیم اساسی و الگوریتم‌های پیشرفته آشنا می‌شوید و نحوه استفاده از کتابخانه OpenCV را به صورت کامل یاد خواهید گرفت. همچنین، با انجام پروژه‌های عملی، مهارت‌های خود را در این زمینه تقویت خواهید کرد.

موضوعات کلیدی

  • مبانی برنامه‌نویسی C++ برای پردازش تصویر
  • آشنایی با کتابخانه OpenCV و نصب آن
  • خواندن، نمایش و ذخیره تصاویر و ویدیوها
  • عملیات پایه روی تصاویر (تغییر اندازه، برش، چرخش و …)
  • فیلترهای تصویر (تار کردن، تیز کردن، تشخیص لبه و …)
  • تبدیلات هندسی تصویر
  • تشخیص رنگ و تقسیم‌بندی تصویر
  • تشخیص و ردیابی اشیاء
  • تشخیص چهره
  • بینایی ماشین سه‌بعدی
  • یادگیری ماشین برای پردازش تصویر
  • ساخت پروژه‌های عملی با C++ و OpenCV

مخاطبان دوره

این دوره برای افراد زیر مناسب است:

  • دانشجویان رشته‌های کامپیوتر، برق، مکانیک و سایر رشته‌های مرتبط
  • مهندسان و متخصصانی که به دنبال یادگیری مهارت‌های پردازش تصویر و بینایی ماشین هستند
  • برنامه‌نویسانی که می‌خواهند با C++ و OpenCV کار کنند
  • افرادی که به هوش مصنوعی و یادگیری ماشین علاقه‌مند هستند
  • کسانی که به دنبال ساخت سیستم‌های هوشمند و نوآورانه هستند

چرا این دوره را بگذرانیم؟

گذراندن این دوره به شما کمک می‌کند تا:

  • مهارت‌های کلیدی و پرکاربرد در زمینه پردازش تصویر و بینایی ماشین را یاد بگیرید.
  • با زبان برنامه‌نویسی C++ و کتابخانه OpenCV به صورت حرفه‌ای کار کنید.
  • قادر به طراحی و ساخت سیستم‌های هوشمند و نوآورانه باشید.
  • در زمینه‌های مختلفی مانند رباتیک، خودروهای خودران، امنیت، پزشکی و … فعالیت کنید.
  • فرصت‌های شغلی بیشتری در بازار کار پیدا کنید.
  • رزومه خود را با مهارت‌های مورد نیاز صنعت به‌روزرسانی کنید.
  • با جدیدترین تکنولوژی‌ها و الگوریتم‌های پردازش تصویر و بینایی ماشین آشنا شوید.
  • با انجام پروژه‌های عملی، مهارت‌های خود را تقویت کنید.
  • از پشتیبانی اساتید مجرب و متخصص بهره‌مند شوید.

سرفصل‌های دوره (100 سرفصل جامع)

در این دوره جامع، شما 100 سرفصل کلیدی و کاربردی را فرا خواهید گرفت. در زیر به برخی از سرفصل‌های مهم دوره اشاره شده است:

  • مقدمه ای بر C++ برای بینایی ماشین:
    • مروری بر مفاهیم پایه C++
    • نصب و راه اندازی کامپایلر C++
    • متغیرها، انواع داده و عملگرها
    • حلقه‌ها و عبارات شرطی
    • توابع و کلاس ها
    • اشاره گرها و مدیریت حافظه
  • آشنایی با OpenCV:
    • نصب و راه اندازی OpenCV
    • ساختار دادهMat
    • خواندن و نمایش تصاویر
    • ذخیره تصاویر و ویدیوها
    • تغییر فرمت های تصویر
  • پردازش تصویر پایه:
    • تغییر اندازه تصاویر
    • برش تصاویر
    • چرخش تصاویر
    • تبدیل رنگ ها (RGB، GrayScale، HSV و …)
    • هیستوگرام تصویر
    • تطبیق هیستوگرام
  • فیلترهای تصویر:
    • فیلترهای تار کننده (Blur)
    • فیلترهای تیز کننده (Sharpen)
    • فیلترهای تشخیص لبه (Edge Detection – Sobel, Canny)
    • فیلترهای میانگین (Average)
    • فیلترهای میانه (Median)
    • فیلترهای گاوسی (Gaussian)
  • تبدیلات هندسی:
    • انتقال (Translation)
    • مقیاس بندی (Scaling)
    • چرخش (Rotation)
    • برش (Shearing)
    • تبدیل آفین (Affine Transformation)
    • تبدیل پرسپکتیو (Perspective Transformation)
  • مورفولوژی تصویر:
    • تخریب (Erosion)
    • انبساط (Dilation)
    • باز کردن (Opening)
    • بستن (Closing)
  • تشخیص لبه پیشرفته:
    • تشخیص خط با استفاده از تبدیل هاف (Hough Transform)
    • تشخیص دایره با استفاده از تبدیل هاف (Hough Circle Transform)
  • تقسیم بندی تصویر (Image Segmentation):
    • آستانه گذاری (Thresholding – Simple, Adaptive)
    • روش های ناحیه بندی (Region Growing)
    • روش های خوشه بندی (K-Means)
  • تشخیص ویژگی و توصیفگرها:
    • Harris Corner Detection
    • Scale-Invariant Feature Transform (SIFT)
    • Speeded Up Robust Features (SURF)
    • Oriented FAST and Rotated BRIEF (ORB)
    • بررسی و مقایسه توصیفگرها
  • تشخیص اشیاء:
    • Viola-Jones Object Detection (Haar Cascades)
    • شروع کار با YOLO (You Only Look Once)
    • آشنایی با SSD (Single Shot MultiBox Detector)
    • استفاده از مدل های از پیش آموزش دیده
  • بینایی ماشین سه بعدی:
    • Calibration دوربین
    • تعیین عمق
    • ایجاد ابر نقاط (Point Cloud)
  • ردیابی اشیاء:
    • Mean Shift Tracking
    • CamShift Tracking
    • KCF Tracking
    • SORT (Simple Online and Realtime Tracking)
  • یادگیری ماشین برای بینایی ماشین:
    • آشنایی با مفاهیم پایه یادگیری ماشین
    • طبقه بندی تصاویر با استفاده از SVM (Support Vector Machine)
    • شبکه های عصبی کانولوشن (CNN)
    • انتقال یادگیری (Transfer Learning)
  • پروژه های عملی:
    • تشخیص چهره در تصاویر و ویدیوها
    • ساخت سیستم تشخیص پلاک خودرو
    • پیاده سازی یک ربات بینا
    • تشخیص اشیاء در تصاویر ماهواره ای
  • بهینه سازی کد C++ برای بینایی ماشین:
    • استفاده از SIMD
    • پروفایلینگ کد
    • بهینه سازی حافظه
  • استفاده از GPU برای تسریع پردازش تصویر:
    • معرفی CUDA
    • نوشتن کرنل های CUDA برای OpenCV
  • بینایی ماشین موبایل:
    • ساخت اپلیکیشن اندروید با استفاده از OpenCV
  • مباحث پیشرفته در OpenCV:
    • ماژول های CUDA در OpenCV
    • ماژول های OpenCL در OpenCV
    • استفاده از TensorFlow و PyTorch در OpenCV
  • پیاده سازی الگوریتم های پردازش تصویر از صفر:
    • تشخیص لبه Canny از صفر
    • تبدیل هاف از صفر
  • آماده سازی برای مصاحبه شغلی در زمینه بینایی ماشین:
    • سوالات متداول در مصاحبه
    • نحوه ارائه پروژه های شخصی

  • … و بسیاری موضوعات دیگر!

همین امروز در دوره “پردازش تصویر و بینایی ماشین با C++ و OpenCV” ثبت نام کنید و گامی بلند به سوی آینده بردارید!


📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نقد و بررسی‌ها

هنوز بررسی‌ای ثبت نشده است.

اولین کسی باشید که دیدگاهی می نویسد “کتاب پردازش تصویر و بینایی ماشین با C++ و OpenCV”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

محصولات مرتبط

پیمایش به بالا