آموزش پایتون به دلیل کاربردهای فراوانی که دارد این روزها خیلی رواج دارد. یکی از کاربردهای آن پردازش تصویر است. امروزه پردازش تصویر در حوزه های مختلف فناوری اطلاعات و هوش مصنوعی استفاده دارد. این حوزه در تشخیص چهره خودروهای خودران تحلیل پزشکی و بسیاری دیگر از صنایع به کار می رود.
پایتون به دلیل سادگی و کتابخانه های متعدد یکی از اصلی ترین زبان ها برای پردازش تصویر است. در این مقاله به بررسی پردازش تصویر با استفاده از پایتون می پردازیم و قصد داریم ابزارهای بینایی کامپیوتر را معرفی کنیم.
چرا پردازش تصویر مهم است؟
پردازش تصویر به معنی تبدیل تصاویر به داده های قابل فهم برای سیستم های کامپیوتری است. این تکنولوژی کمک می کند تا تصاویر جوری تحلیل شوند که اطلاعات آن ها برای کامپیوترها قابل فهم باشد. از کاربردهای مهم پردازش تصویر می توان به تشخیص الگوی فشرده سازی تصویر و بازسازی تصاویر اشاره کرد.
در دنیای مدرن این کاربردها در صنایع مختلفی نظیر پزشکی امنیت و تکنولوژی خودرو اهمیت زیادی دارند.
چرا از پایتون استفاده کنیم؟
پایتون به دلیل داشتن کتابخانه های قوی مانند OpenCV Pillow و scikit-image از بهترین ابزارهای پردازش تصویر هستند. این کتابخانه ها کار با تصاویر را سریع و آسان می کنند و به شما امکان می دهند تا با کدهای ساده تحلیل های پیچیده ای روی تصاویر انجام دهید. به علاوه اینکه پایتون جامعه ای بزرگ از برنامه نویسان را دارد که می توانند مستندات و مثال های متنوعی برای یادگیری به اشتراک میگذارند.
کتابخانه های اصلی پردازش تصویر در پایتون
OpenCV یکی از قدرتمندترین کتابخانه ها برای پردازش تصویر است. این کتابخانه امکان می دهد تا تصاویر را بخوانید نمایش دهید ویرایش کنید. همچنین اجازه می دهد عملیات پیچیده ای مثل تشخیص لبه ها یا فیلترگذاری را بر روی تصاویر انجام دهید. اگر علاقمند به آموزش OpenCV هستید می توانید از آموزش های لرن فایلز استفاده کنید.
نصب OpenCV :
• Pillow
Pillow نسخه به روز شده و بهبود یافته از کتابخانه قدیمی PIL (Python Imaging Library) است این کتابخانه به طور گسترده برای خواندن نوشتن و دستکاری تصاویر مورد استفاده قرار می گیرد.
• scikit-image
این کتابخانه برای پردازش علمی تصاویر به کار می رود و ابزارهای متنوعی برای تحلیل داده های تصویری فراهم می کند.
نصب scikit-image :
پردازش ابتدایی تصویر با پایتون
در ادامه به مثالی ساده از پردازش تصویر با OpenCV می پردازیم:
# خواندن تصویر image = cv۲imread(‘imagejpg’) # نمایش تصویر cv۲imshow(‘Original Image’, image) # تبدیل تصویر به سیاه و سفید gray_image = cv۲cvtColor(image, cv۲COLOR_BGR۲GRAY) # نمایش تصویر سیاه و سفید cv۲ در این کد ابتدا یک تصویر از مسیر مشخص شده خوانده می شود سپس تصویر اصلی و نسخه سیاه و سفید آن نمایش داده می شود.
از دیگر کاربردهای پایتون وب اسکرپینگ است. اگر علاقمند به آموزش وب اسکرپینگ هستید آموزش های لرن فایلز را مشاهده کنید.
روش های پیشرفته تر پردازش تصویر
فرایند پردازش تصویر شامل مراحل مختلفی است که می تواند از عملیات ساده تا تحلیل های پیچیده تر مانند تشخیص اشیا و تحلیل الگوها را شامل شود.
۱ تشخیص لبه ها
یکی از کاربردهای اصلی پردازش تصویر تشخیص لبه ها است. برای این کار می توانید از فیلتر Canny استفاده کرد که یکی از شناخته شدن ترین الگوریتم های تشخیص لبه است.
imshow(‘Grayedges = cv۲Canny(gray_image, ۱۰۰, ۲۰۰) cv۲imshow(‘Edges’, edges) cv۲waitKey(۰) cv
تشخیص چهره
تشخیص چهره از اصلی ترین و مهم ترین کاربردهای حوزه پردازش تصویر است که در بسیاری از اپلیکیشن ها مانند امنیت و شبکه های اجتماعی به کار می رود.
۲destroyAllWinface_cascade = cv۲CascadeClassifier(cv۲datahaarcascades + ‘haarcascade_frontalface_defaultxml’) # تبدیل به سیاه و سفید برای بهبود تشخیص gray = cv۲cvtColor(image, cv۲COLOR_BGR۲GRAY) faces = face_cascadedetectMultiScale(gray, ۱۱, ۴) # رسم مربع دور چهره ها for (x, y, w, h) in faces : cv۲rectangle(image, (x, y), (x+w, y+h), (۲۵۵, ۰, ۰), ۲) cv۲imshow(‘Face Detection’, image) cv۲waitKey(۰) cv۲destroyAllWindows()dows() Image’, grayمقایسه کتابخانه ها
| ویژگی ها | OpenCV | Pillow | scikit-image |
| سهولت استفاده | متوسط | ساده | متوسط |
| قدرت پردازش | بسیار بالا | متوسط | بالا |
| کاربرد در پروژه های صنعتی | بله | کمتر | بله |
آیا شما به دنبال کسب اطلاعات بیشتر در مورد "آموزش جامع پردازش تصویر با پایتون" هستید؟ با کلیک بر روی تکنولوژی, کسب و کار ایرانی، آیا به دنبال موضوعات مشابهی هستید؟ برای کشف محتواهای بیشتر، از منوی جستجو استفاده کنید. همچنین، ممکن است در این دسته بندی، سریال ها، فیلم ها، کتاب ها و مقالات مفیدی نیز برای شما قرار داشته باشند. بنابراین، همین حالا برای کشف دنیای جذاب و گسترده ی محتواهای مرتبط با "آموزش جامع پردازش تصویر با پایتون"، کلیک کنید.
واقعاً از OpenCV برای پردازش تصویر استفاده کردم ولی خیلی وقت ها سرعتش کلافه کننده ست کسی راهکاری برای افزایش سرعت پردازش بلادرنگ داره؟ مخصوصاً تو پروژه های بزرگ.
پایتون واقعاً برای پردازش تصویر عالیه اما در پروژه های سنگین حافظه سیستمم خیلی درگیر میشه و گاهی سیستم هنگ می کنه آیا کسی با مشکل مشابه مواجه شده؟
تشخیص چهره با OpenCV خیلی خوب کار می کنه ولی تو برخی تصاویر که نور مناسب نیست دقتش خیلی پایین میاد چه راهکاری برای بهبود دقت تو شرایط نوری بد پیشنهاد می کنین؟
استفاده از Pillow برای کارهای ساده مثل تغییر اندازه و فیلترگذاری خوبه ولی برای پروژه های پیچیده تر مثل شناسایی الگوها به نظرم باید مستقیم سراغ OpenCV رفت کسی دیگه تجربه مشابهی داره؟
من تو تشخیص لبه با فیلتر Canny مشکل دارم بعضی وقت ها لبه های تصویر خیلی نویز داره و نتایج دقیق نیست چطور می تونم این مشکل رو برطرف کنم؟
کتابخانه scikit-image برای کارهای علمی و آنالیز تصاویر واقعاً عالیه استفاده ازش توی پروژه دانشگاهیم کلی کمک کرد اما داکیومنتش خیلی واضح نیست شما هم همین حس رو دارین؟
همه چی تو این مقاله به خوبی توضیح داده شده ولی جا داشت بیشتر درباره کاربردهای صنعتی و حرفه ای پردازش تصویر هم توضیح بدن به نظر شما استفاده از این ابزارها تو صنعت راحت هست؟
از scikit-image استفاده کردم ولی برای پردازش تعداد زیادی تصویر بهینه نیست کسی کتابخونه دیگه ای پیشنهاد می کنه که سریع تر عمل کنه؟
تبدیل تصویر به سیاه و سفید با OpenCV رو امتحان کردم اما بعضی وقتا نتیجه خیلی تاریک میشه آیا تنظیمات خاصی برای روشنایی و کنتراست داره که پیشنهاد بدین؟
پروژه دانشگاهیم رو با پایتون و OpenCV انجام دادم و واقعاً عالی بود فقط کاش یه بخشی هم درباره فشرده سازی تصاویر و کاهش حجمشون تو مقاله توضیح داده می شد کسی راهنمایی داره؟
راستش من با نصب OpenCV خیلی مشکل داشتم همش ارور می داد آخرش مجبور شدم نسخه های مختلف رو تست کنم تا یکی درست کار کنه شما هم همین مشکل رو داشتین؟
پردازش تصویر واقعاً یه دنیای جذابه ولی OpenCV برای مبتدی ها کمی گیج کننده ست امیدوارم راهنماهای بیشتری برای تازه کارها تو مقالات بعدی ارائه بشه.
پروژه هام با scikit-image خیلی راحت پیش رفت ولی یک جا توی یک پروژه تخصصی تصویر پزشکی دچار چالش شدم آیا کسی دیگه هم از این کتابخونه تو زمینه های پزشکی استفاده کرده؟
حس می کنم مقاله خیلی کامل بود ولی توی مبحث تشخیص چهره باید بیشتر به مشکلاتی که توی تشخیص چهره های دور یا مبهم به وجود میاد پرداخته می شد.
فیلتر Canny واقعاً جالبه و نتایج خوبی میده اما وقتی تصاویر خیلی شلوغ باشه دقت خیلی افت می کنه کسی می دونه چطور می شه دقت رو توی این حالت بهتر کرد؟
ممنون از مقاله ولی ای کاش روی تنظیمات پیشرفته تر OpenCV و قابلیت هایی مثل تشخیص حرکت هم کار می کردین کسی تجربه ای با این قابلیت ها داره؟
پروژه ام با OpenCV عالی پیش رفت ولی موقع کار با ویدئوها سیستمم به شدت کند شد راهی هست که بتونم پردازش ویدئوها رو سریع تر کنم؟
من از پایتون و Pillow برای پروژه های هنری استفاده می کنم و خیلی راضی ام فقط کاش یه بخش درباره چطور خروجی تصاویر با کیفیت بالا ذخیره بشن هم تو مقاله بود.
فوق العاده توضیح دادین ولی توی مبحث پردازش تصویر برای ویدئوها کاش به کتابخانه های مناسب تر اشاره می کردین OpenCV خیلی سنگینه برای ویدئوهای طولانی.
پایتون با OpenCV خیلی خوبه ولی بهینه سازی حافظه واقعاً کار سختیه توی پروژه هایی که حجم تصاویر بالا میره کل سیستم کند میشه چه روش هایی برای بهینه سازی مصرف حافظه پیشنهاد می کنید؟