دوره آموزش کاربردی پردازش و تحلیل تصاویر دیجیتال با کتابخانه‌های پایتون همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش کاربردی پردازش و تحلیل تصاویر دیجیتال با کتابخانه‌های پایتون

موضوع کلی: علوم رایانه و هوش مصنوعی

موضوع میانی: بینایی ماشین و پردازش تصویر

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی تصویر دیجیتال و ساختار پیکسل‌ها در پایتون
• 2. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه برای پردازش تصویر
• 3. کار با کتابخانه NumPy برای مدیریت آرایه‌های تصویری
• 4. بارگذاری ذخیره‌سازی و نمایش تصاویر با کتابخانه OpenCV
• 5. تغییر ابعاد و چرخش تصاویر دیجیتال
• 6. کار با فضای رنگی RGB و تبدیل آن به خاکستری
• 7. کار با کانال‌های رنگی و تفکیک رنگ‌ها
• 8. آستانه‌گذاری یا Thresholding برای جداسازی اشیاء
• 9. تکنیک‌های بهبود کیفیت تصویر و تنظیم روشنایی
• 10. استفاده از هیستوگرام برای تحلیل توزیع شدت روشنایی
• 11. تراز کردن هیستوگرام جهت بهبود کنتراست تصاویر
• 12. فیلترهای خطی و کاهش نویز تصاویر
• 13. فیلترهای میان‌گذر و بالا‌گذر در پردازش تصویر
• 14. تکنیک‌های محو کردن و مات‌سازی تصاویر
• 15. شناسایی لبه‌ها در تصاویر با الگوریتم‌های Canny و Sobel
• 16. تشخیص خطوط و اشکال هندسی با تبدیل هاف
• 17. عملیات مورفولوژیک شامل فرسایش و اتساع
• 18. بستن و باز کردن تصاویر با عملیات مورفولوژیک
• 19. بخش‌بندی تصویر بر اساس آستانه‌گیری تطبیقی
• 20. استخراج کانتورها و تحلیل مرز اشیاء در تصویر
• 21. محاسبه ویژگی‌های هندسی اشیاء در تصاویر دیجیتال
• 22. کار با کتابخانه Scikit-image در تحلیل تصاویر
• 23. تطبیق الگو و جستجوی اشیاء در تصاویر
• 24. مبانی هوش مصنوعی در بینایی ماشین
• 25. مقدمه‌ای بر طبقه‌بندی تصاویر با یادگیری ماشین
• 26. پیش‌پردازش داده‌های تصویری برای مدل‌های هوشمند
• 27. استخراج ویژگی‌های آماری از تصاویر
• 28. آشنایی با کتابخانه Dlib برای شناسایی چهره
• 29. تشخیص اجزای صورت با نقاط کلیدی
• 30. تکنیک‌های حذف نویز با استفاده از فیلترهای غیرخطی
• 31. شناسایی متون در تصاویر با استفاده از OCR
• 32. کار با تصاویر ویدئویی و استخراج فریم‌ها
• 33. تشخیص حرکت در جریان ویدئویی
• 34. ردیابی اشیاء در ویدئو با روش‌های پایه
• 35. کالیبراسیون دوربین و اصلاح اعوجاج لنز
• 36. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی کانولوشنی در پردازش تصویر
• 37. استفاده از مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده برای تشخیص اشیاء
• 38. بهینه‌سازی کدهای پردازش تصویر برای افزایش سرعت اجرا
• 39. پروژه نهایی: طراحی سامانه تشخیص و تفکیک اشیاء در تصویر