دوره آموزش جامع و کاربردی پردازش تصویر با OpenCV؛ از مبانی تا پیاده‌سازی پروژه‌های هوشمند همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش جامع و کاربردی پردازش تصویر با OpenCV؛ از مبانی تا پیاده‌سازی پروژه‌های هوشمند

موضوع کلی: علوم رایانه و مهندسی هوش مصنوعی

موضوع میانی: بینایی ماشین و پردازش تصویر

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی پردازش تصویر و ساختار پیکسل‌ها
• 2. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه OpenCV در پایتون
• 3. آشنایی با کتابخانه NumPy برای کار با داده‌های تصویری
• 4. خواندن نمایش و ذخیره‌سازی تصاویر
• 5. کار با تصاویر رنگی و فضای رنگی RGB
• 6. تبدیل تصاویر به حالت خاکستری و اهمیت آن
• 7. درک کانال‌های رنگی و تفکیک آن‌ها
• 8. تغییر ابعاد و مقیاس‌بندی تصاویر
• 9. چرخش و جابه‌جایی تصاویر در فضای دوبعدی
• 10. برش‌دهی و استخراج نواحی مورد نظر از تصویر
• 11. اعمال فیلترهای میانگین‌گیر و حذف نویز
• 12. آشنایی با فیلترهای گاوسی و تاری تصویر
• 13. کار با فیلترهای میانه برای حذف نویزهای نمک و فلفلی
• 14. تشخیص لبه‌ها با استفاده از الگوریتم کانی
• 15. تشخیص لبه‌ها با عملگر سوبل و لاپلاس
• 16. آستانه‌گذاری تصاویر برای تفکیک اشیاء از پس‌زمینه
• 17. آستانه‌گذاری تطبیقی برای شرایط نوری دشوار
• 18. درک هیستوگرام تصویر و تحلیل توزیع شدت روشنایی
• 19. متوازن‌سازی هیستوگرام برای بهبود کنتراست
• 20. اصول ریخت‌شناسی در تصویر فرسایش و اتساع
• 21. عملیات باز و بسته در پردازش تصویر
• 22. تشخیص کانتورها و مرزهای اشیاء
• 23. محاسبه ویژگی‌های هندسی کانتورها مانند مساحت و محیط
• 24. استخراج گشتاورهای تصویر برای تحلیل شکل
• 25. استفاده از تبدیل هاف برای تشخیص خطوط
• 26. تشخیص دایره‌ها با تبدیل هاف
• 27. آشنایی با فضای رنگی HSV و کاربرد آن در جداسازی رنگ‌ها
• 28. قطعه‌بندی تصویر با استفاده از رنگ
• 29. کار با ویدئوها و خواندن فریم‌ها از وب‌کم
• 30. ذخیره‌سازی و پردازش جریان‌های ویدئویی
• 31. ترسیم اشکال هندسی روی تصاویر و ویدئوها
• 32. افزودن متن و برچسب‌گذاری روی تصاویر
• 33. اصول هم‌ترازی تصاویر و تبدیل‌های پرسپکتیو
• 34. اصول تطبیق الگو برای یافتن اشیاء در تصویر
• 35. آشنایی با ویژگی‌های تصویری و نقاط کلیدی
• 36. تشخیص گوشه‌ها با الگوریتم هریس
• 37. استفاده از توصیف‌گرهای ویژگی برای شناسایی اشیاء
• 38. مقدمه‌ای بر جداسازی پس‌زمینه در ویدئو
• 39. ردیابی اشیاء ساده در ویدئو بر اساس رنگ
• 40. آشنایی با آبشارهای هار برای تشخیص چهره
• 41. پیاده‌سازی تشخیص چهره در تصاویر ثابت
• 42. بهینه‌سازی کدهای پردازش تصویر با توابع داخلی OpenCV
• 43. مدیریت حافظه در پردازش تصاویر حجیم
• 44. مقدمه‌ای بر استفاده از مدل‌های یادگیری عمیق در OpenCV
• 45. نحوه بارگذاری مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده برای طبقه‌بندی اشیاء
• 46. پیاده‌سازی یک پروژه کاربردی تشخیص و شمارش اشیاء
• 47. اصول اخلاقی و حریم خصوصی در سیستم‌های بینایی ماشین
• 48. بهینه‌سازی الگوریتم‌ها برای اجرا در سیستم‌های نهفته
• 49. تکنیک‌های پیش‌پردازش برای افزایش دقت مدل‌های هوش مصنوعی
• 50. بررسی چالش‌های نور و زاویه در پروژه‌های صنعتی
• 51. تدوین نقشه راه برای یادگیری پیشرفته در بینایی ماشین