کتاب آموزش کاربردی تشخیص چهره و اشیاء با کتابخانه OpenCV در پایتون با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش کاربردی تشخیص چهره و اشیاء با کتابخانه OpenCV در پایتون

موضوع کلی: علوم رایانه و هوش مصنوعی

موضوع میانی: بینایی ماشین و پردازش تصویر

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. آشنایی با مبانی پردازش تصویر و کتابخانه OpenCV
• 2. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه پایتون برای بینایی ماشین
• 3. مفاهیم پایه در نمایش دیجیتال تصاویر و رنگ‌ها
• 4. کار با پیکسل‌ها و تغییر ابعاد تصاویر در OpenCV
• 5. آشنایی با ساختار داده‌ای NumPy برای مدیریت آرایه‌های تصویری
• 6. فیلتر کردن و کاهش نویز در تصاویر دیجیتال
• 7. آستانه‌گذاری و تبدیل تصاویر به حالت سیاه و سفید
• 8. تشخیص لبه‌ها با استفاده از الگوریتم کانی
• 9. شناسایی اشکال هندسی در تصاویر
• 10. کار با جریان‌های ویدیویی و وب‌کم در پایتون
• 11. ذخیره‌سازی و ضبط ویدیوهای پردازش‌شده
• 12. مفهوم مدل‌های طبقه‌بندی‌کننده آبشاری
• 13. آموزش کار با فایل‌های پیش‌آموزش‌دیده Haar Cascades
• 14. پیاده‌سازی تشخیص چهره در تصاویر ثابت
• 15. بهینه‌سازی پارامترهای تشخیص چهره برای کاهش خطای شناسایی
• 16. تشخیص اجزای صورت شامل چشم‌ها و دهان
• 17. استفاده از ماسک‌های گرافیکی روی چهره‌های شناسایی‌شده
• 18. روش‌های بهبود کنتراست تصویر برای تشخیص دقیق‌تر
• 19. آشنایی با مفاهیم اولیه تشخیص اشیاء
• 20. پیاده‌سازی تشخیص اشیاء پایه با الگوریتم‌های کلاسیک
• 21. کار با فضای رنگی HSV برای جداسازی اشیاء بر اساس رنگ
• 22. شناسایی و ردیابی اشیاء متحرک در ویدیو
• 23. مفاهیم مقدماتی یادگیری ماشین در بینایی ماشین
• 24. آشنایی با چارچوب‌های پیشرفته‌تر تشخیص اشیاء
• 25. مدیریت حافظه و بهینه‌سازی پردازش در زمان واقعی
• 26. ترکیب تشخیص چهره با سیستم‌های امنیتی و نظارتی
• 27. بررسی چالش‌های نورپردازی در تشخیص چهره
• 28. تکنیک‌های پیش‌پردازش تصویر برای افزایش دقت در محیط‌های صنعتی
• 29. کار با ویژگی‌های هندسی چهره برای تحلیل‌های آماری
• 30. بررسی اخلاق و حریم خصوصی در استفاده از فناوری‌های تشخیص چهره
• 31. پروژه نهایی: طراحی سامانه تشخیص و شمارش چهره در ورودی ساختمان
• 32. پروژه نهایی: طراحی سامانه تشخیص اشیاء ممنوعه در محیط‌های عمومی
• 33. گزارش‌گیری و تحلیل داده‌های خروجی از سیستم‌های بینایی ماشین
• 34. اصول مستندسازی کدهای پردازش تصویر
• 35. توسعه نرم‌افزارهای کاربردی مبتنی بر پردازش تصویر با رابط کاربری ساده
• 36. استفاده از کتابخانه‌های مکمل برای نمایش داده‌های تصویری
• 37. اصول نگهداری و به‌روزرسانی مدل‌های تشخیص تصویر
• 38. بررسی کاربردهای بینایی ماشین در صنعت پزشکی و سلامت
• 39. آشنایی با آینده فناوری‌های بینایی ماشین در چارچوب هوش مصنوعی
• 40. جمع‌بندی و مسیرهای پیشرفته در یادگیری عمیق برای بینایی ماشین