فلش‌کارت‌های آموزشی Node.js Computer Vision Applications: کاربردهای دید کامپیوتر Node.js

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره Node.js Computer Vision Applications: کاربردهای دید کامپیوتر Node.js

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: نود جی‌اس (Node.js)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر دوره و نقشه راه
• 2. دید کامپیوتر چیست و چرا Node.js؟
• 3. راه‌اندازی محیط توسعه (Node.js, npm, VS Code)
• 4. مروری بر مبانی جاوا اسکریپت مدرن (ES6+)
• 5. آشنایی با Event Loop و مدل غیرهمزمان در Node.js
• 6. کار با فایل سیستم (File System) در Node.js
• 7. مبانی استریم‌ها (Streams) در Node.js
• 8. مدیریت پکیج‌ها با npm و package.json
• 9. آشنایی با کتابخانه OpenCV و نقش آن
• 10. نصب و راه‌اندازی opencv4nodejs
• 11. اولین برنامه: خواندن و نمایش یک تصویر
• 12. مفاهیم پایه تصویر: پیکسل، کانال رنگی و ماتریس
• 13. کار با فضاهای رنگی (BGR, RGB, HSV, Grayscale)
• 14. تبدیل تصاویر به Grayscale
• 15. ذخیره کردن تصاویر پردازش شده در فایل
• 16. خواندن و پردازش فریم‌های ویدیو از یک فایل
• 17. اتصال به وب‌کم و دریافت تصویر زنده
• 18. نوشتن و ذخیره کردن فایل‌های ویدیویی
• 19. ترسیم اشکال هندسی پایه روی تصاویر (خط، دایره، مستطیل)
• 20. افزودن متن به تصاویر و ویدیوها
• 21. تغییر ابعاد (Resize) و برش (Crop) تصاویر
• 22. چرخش (Rotation) و تبدیل‌های آفین (Affine Transformations)
• 23. آستانه‌گذاری (Thresholding) ساده و باینری
• 24. آستانه‌گذاری تطبیقی (Adaptive Thresholding)
• 25. آستانه‌گذاری Otsu برای جداسازی خودکار پیش‌زمینه و پس‌زمینه
• 26. فیلترها و هموارسازی تصاویر (Image Smoothing)
• 27. اعمال فیلتر Gaussian Blur برای کاهش نویز
• 28. اعمال فیلتر Median Blur و Bilateral Filtering
• 29. عملیات مورفولوژیک: فرسایش (Erosion) و اتساع (Dilation)
• 30. عملیات مورفولوژیک: بازکردن (Opening) و بستن (Closing)
• 31. آشکارسازی لبه با الگوریتم Canny
• 32. آشکارسازی لبه با فیلترهای Sobel و Laplacian
• 33. هیستوگرام تصویر و کاربردهای آن
• 34. یکنواخت‌سازی هیستوگرام (Histogram Equalization)
• 35. مقدمه‌ای بر کانتورها (Contours)
• 36. یافتن و ترسیم کانتورها در تصویر
• 37. ویژگی‌های کانتور: مساحت، محیط و مرکز
• 38. تقریب کانتور و ایجاد چندضلعی‌های ساده‌تر
• 39. ترسیم Bounding Box و دایره محیطی برای کانتورها
• 40. تطبیق الگو (Template Matching) در تصاویر
• 41. تبدیل هاف (Hough Transform) برای تشخیص خطوط
• 42. تبدیل هاف برای تشخیص دایره‌ها
• 43. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین در دید کامپیوتر
• 44. آشنایی با TensorFlow.js و کاربرد آن در Node.js
• 45. راه‌اندازی TensorFlow.js (CPU و GPU) در محیط Node.js
• 46. بارگذاری و استفاده از مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
• 47. طبقه‌بندی تصویر با مدل MobileNet
• 48. مفهوم تشخیص اشیا (Object Detection)
• 49. تشخیص اشیا با مدل‌های SSD و YOLO
• 50. پردازش خروجی مدل‌های تشخیص اشیا (Bounding Boxes و Scores)
• 51. تشخیص چهره با استفاده از Haar Cascades
• 52. مفهوم و محدودیت‌های Haar Cascades
• 53. تشخیص چهره با استفاده از مدل‌های یادگیری عمیق (SSD, MTCNN)
• 54. آشکارسازی نقاط کلیدی چهره (Facial Landmarks)
• 55. مقدمه‌ای بر بازشناسی چهره (Face Recognition)
• 56. استخراج ویژگی‌های چهره (Embeddings) برای بازشناسی
• 57. تشخیص متن در تصاویر (OCR) با Tesseract.js
• 58. راه‌اندازی و استفاده از Tesseract.js در Node.js
• 59. بهبود دقت OCR با پیش‌پردازش تصویر
• 60. تخمین وضعیت بدن (Pose Estimation) با PoseNet/MoveNet
• 61. مبانی ساخت اپلیکیشن وب با Express.js
• 62. ایجاد یک API برای آپلود و پردازش تصویر
• 63. طراحی Endpoints برای سرویس‌های دید کامپیوتر
• 64. مدیریت آپلود فایل با Multer
• 65. ساخت یک سرویس API برای تبدیل تصویر به Grayscale
• 66. ساخت یک سرویس API برای تشخیص اشیا در تصویر آپلود شده
• 67. مبانی WebSocket برای ارتباطات بی‌درنگ
• 68. ارسال تصویر از کلاینت به سرور با WebSocket
• 69. پردازش زنده فریم‌های ویدیویی در سرور Node.js
• 70. ارسال فریم‌های پردازش شده از سرور به کلاینت
• 71. ساخت یک رابط کاربری ساده با HTML و JavaScript
• 72. پروژه اول: اپلیکیشن اسکنر اسناد موبایل
• 73. پروژه اول: پیش‌پردازش و تصحیح پرسپکتیو تصویر
• 74. پروژه اول: خروجی گرفتن به‌صورت PDF
• 75. پروژه دوم: اپلیکیشن فیلتر زنده چهره (مانند اینستاگرام)
• 76. پروژه دوم: اعمال فیلتر بر اساس نقاط کلیدی چهره
• 77. پروژه دوم: بهینه‌سازی برای عملکرد بی‌درنگ
• 78. پروژه سوم: سیستم نظارتی تشخیص حرکت
• 79. پروژه سوم: ذخیره ویدیو هنگام تشخیص حرکت
• 80. پروژه سوم: ارسال نوتیفیکیشن
• 81. چالش‌های عملکردی دید کامپیوتر در Node.js
• 82. استفاده از Worker Threads برای پردازش‌های سنگین
• 83. انتقال پردازش تصویر به یک Thread جداگانه
• 84. استفاده از Child Processes برای وظایف ایزوله
• 85. ارتباط بین فرآیند اصلی و Child Process
• 86. مدیریت حافظه در برنامه‌های پردازش تصویر
• 87. جلوگیری از Memory Leak در استریم‌های طولانی‌مدت
• 88. مقدمه‌ای بر افزودنی‌های C++ (N-API)
• 89. چرا و چه زمانی از کدهای C++ در Node.js استفاده کنیم؟
• 90. ساخت یک تابع ساده C++ برای پردازش تصویر
• 91. کامپایل و استفاده از افزودنی C++ در Node.js
• 92. مقایسه عملکرد کد Native C++ با JavaScript
• 93. کانتینرسازی اپلیکیشن با Docker
• 94. نوشتن یک Dockerfile برای اپلیکیشن Node.js CV
• 95. مدیریت وابستگی‌های سیستمی (مانند OpenCV) در Docker
• 96. استفاده از Docker Compose برای محیط توسعه
• 97. استراتژی‌های استقرار (Deployment) اپلیکیشن
• 98. مدیریت خطا و ثبت وقایع (Logging) در اپلیکیشن‌های CV
• 99. ملاحظات امنیتی برای APIهای دید کامپیوتر
• 100. جمع‌بندی دوره و مسیرهای یادگیری آینده