آموزش جامع پردازش تصویر با پایتون؛ راهنمای مبتدی و حرفه ای

آموزش پایتون به دلیل کاربردهای فراوانی که دارد این روزها خیلی رواج دارد. یکی از کاربردهای آن پردازش تصویر است. امروزه پردازش تصویر به یکی از کاربردهای مهم در حوزه های مختلف فناوری اطلاعات و هوش مصنوعی تبدیل شده است 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 محبوب ترین زبان ها برای پردازش تصویر است. در این مقاله به بررسی چگونگی پردازش تصویر با استفاده از پایتون می پردازیم و ابزارهای کلیدی این فرآیند را معرفی خواهیم کرد.

چرا پردازش تصویر مهم است؟

پردازش تصویر به معنای تبدیل تصاویر به داده های قابل استفاده برای سیستم های کامپیوتری است این فناوری کمک می کند تا تصاویر به شکلی تحلیل شوند که اطلاعات آن ها برای ماشین ها قابل فهم باشد از کاربردهای مهم پردازش تصویر می توان به تشخیص الگو فشرده سازی تصویر و بازسازی تصاویر اشاره کرد.

در دنیای مدرن این کاربردها در صنایع مختلفی نظیر پزشکی امنیت و فناوری خودرو اهمیت زیادی دارند.

چرا از پایتون استفاده کنیم؟

پایتون به دلیل کتابخانه های قوی مانند OpenCV Pillow و scikit-image انتخابی مناسب برای پردازش تصویر است این کتابخانه ها کار با تصاویر را سریع و آسان می کنند و به شما امکان می دهند تا با چند خط کد تحلیل های پیچیده ای روی تصاویر انجام دهید به علاوه پایتون با داشتن جامعه ای پویا و بزرگ از توسعه دهندگان مستندات و مثال های متنوعی برای یادگیری ارائه می دهد.

کتابخانه های اصلی پردازش تصویر در پایتون

1. OpenCV
   OpenCV یکی از قدرتمندترین کتابخانه ها برای پردازش تصویر است این کتابخانه به شما امکان می دهد تا تصاویر را بخوانید نمایش دهید ویرایش کنید و عملیات پیچیده ای نظیر 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.

نصب Pillow :



 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 یک مثال 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.

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 رایج پردازش تصویر تشخیص لبه ها است برای این کار می توان از فیلتر Canny استفاده کرد که یکی از مشهورترین الگوریتم های تشخیص لبه است.

imshow(‘Grayedges = cv۲Canny(gray_image, ۱۰۰, ۲۰۰) cv۲imshow(‘Edges’, edges) cv۲waitKey(۰) cv تشخیص چهره

تشخیص چهره یکی از جذاب ترین و پرکاربردترین حوزه های 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

چالش های پردازش تصویر با پایتون

هرچند پردازش تصویر با پایتون ساده به نظر می رسد اما چالش هایی نظیر سرعت پردازش و حجم داده ها وجود دارد در پروژه های بزرگ که نیاز به پردازش بلادرنگ دارند ممکن است بهینه سازی های بیشتری لازم باشد همچنین برای کار با تصاویر حجیم و داده های بزرگ استفاده از کتابخانه هایی نظیر NumPy ضروری است تا پردازش ها با کارایی بیشتری انجام شوند.

پرسش ها و پاسخ های متداول

۱ آیا OpenCV تنها برای پردازش تصویر استفاده می شود؟
خیر OpenCV علاوه بر پردازش تصویر ابزارهایی برای بینایی ماشین پردازش ویدیو و حتی یادگیری عمیق ارائه می دهد.

۲ چگونه تصاویر خود را با کیفیت بالاتری ذخیره کنیم؟
برای ذخیره تصاویر با کیفیت بالا می توان از فرمت های تصویری نظیر PNG یا TIFF که فشرده سازی کمتری دارند استفاده کرد.

از دیگر کاربردهای پایتون وب اسکرپینگ است. اگر علاقمند به آموزش وب اسکرپینگ هستید آموزش های لرن فایلز را مشاهده کنید.