دوره آموزش جامع و کاربردی بینایی ماشین با OpenCV و پایتون همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش جامع و کاربردی بینایی ماشین با OpenCV و پایتون

موضوع کلی: علوم کامپیوتر و فناوری اطلاعات

موضوع میانی: پردازش تصویر و بینایی ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و مفاهیم پایه در بینایی ماشین
• 2. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه پایتون و کتابخانه OpenCV
• 3. ساختار تصاویر دیجیتال و فضای رنگی RGB
• 4. آشنایی با انواع فرمت‌های تصویری و مدیریت فایل‌ها
• 5. عملیات پایه روی پیکسل‌ها و دسترسی به داده‌های تصویر
• 6. کار با تصاویر در محیط کتابخانه NumPy
• 7. تکنیک‌های تغییر اندازه و چرخش تصاویر
• 8. اصول ترسیم اشکال هندسی و متن روی تصاویر
• 9. فیلترهای خطی و کانولوشن در پردازش تصویر
• 10. تار کردن تصاویر و کاهش نویز با فیلترهای میانگین و گاوسی
• 11. آستانه‌گذاری و باینری‌سازی تصاویر
• 12. استخراج کانال‌های رنگی و تبدیل فضای رنگی به خاکستری و HSV
• 13. تکنیک‌های پیش‌پردازش برای بهبود کیفیت تصاویر
• 14. شناسایی لبه‌ها با استفاده از الگوریتم کانی
• 15. تشخیص خطوط با استفاده از تبدیل هاف
• 16. تشخیص دایره‌ها و اشکال هندسی با تبدیل هاف
• 17. عملیات مورفولوژیکی در پردازش تصویر
• 18. استخراج کانتورها و تحلیل ویژگی‌های هندسی اشیاء
• 19. هیستوگرام تصویر و تساوی‌سازی آن
• 20. تطبیق الگو برای شناسایی اشیاء در تصاویر
• 21. شناسایی گوشه‌ها و نقاط کلیدی در تصاویر
• 22. استفاده از الگوریتم‌های توصیف‌گر ویژگی SIFT و SURF
• 23. الگوریتم ORB برای استخراج و تطبیق ویژگی‌ها
• 24. تطبیق ویژگی‌ها با استفاده از Brute-Force و FLANN
• 25. ترکیب تصاویر و پانوراما‌سازی
• 26. تخمین ماتریس هوموگرافی و تغییر پرسپکتیو
• 27. حذف اعوجاج لنز و کالیبراسیون دوربین
• 28. استخراج عمق از تصاویر استریو
• 29. بخش‌بندی تصاویر با استفاده از الگوریتم Watershed
• 30. بخش‌بندی بر اساس رنگ و فضای HSV
• 31. شناسایی چهره با استفاده از روش‌های کلاسیک Haar Cascades
• 32. آشنایی با مفاهیم یادگیری ماشین در بینایی ماشین
• 33. کار با مجموعه‌داده‌های استاندارد تصاویر
• 34. طبقه‌بندی تصاویر با استفاده از ماشین بردار پشتیبان
• 35. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی مصنوعی در بینایی ماشین
• 36. آشنایی با کتابخانه‌های یادگیری عمیق برای پردازش تصویر
• 37. استفاده از مدل‌های پیش‌آموزش دیده برای تشخیص اشیاء
• 38. شناسایی اشیاء با استفاده از الگوریتم YOLO
• 39. ردیابی اشیاء متحرک در ویدئو
• 40. تثبیت ویدئو و کاهش لرزش دوربین
• 41. استخراج ویژگی‌های حرکتی در دنباله‌های ویدئویی
• 42. آشنایی با پردازش تصویر در دوربین‌های صنعتی
• 43. بهینه‌سازی کدهای پردازش تصویر برای اجرا در زمان واقعی
• 44. کاربرد بینایی ماشین در کنترل کیفیت صنعتی
• 45. پردازش تصاویر پزشکی در چارچوب پروتکل‌های بهداشتی
• 46. امنیت در سامانه‌های بینایی ماشین و پیشگیری از حملات تزریق داده
• 47. طراحی رابط کاربری برای سیستم‌های بینایی ماشین
• 48. ارزیابی عملکرد مدل‌های بینایی ماشین و تحلیل خطا
• 49. پروژه نهایی: طراحی یک سامانه تشخیص و شمارش اشیاء