انجام پروژه های پردازش تصویر از مهمترین خدماتی است که در هر مکانی به وضوح شناخته شده است، تقریبا می توان گفت در هر مشاغل و مکانی به پردازش تصویر نیاز داریم.
از همین رو کارشناسان گروه پروژه سرا آمادگی دارند؛ انجام پروژه های پردازش تصویر را، با بهترین کیفیت، مناسب ترین قیمت و در کوتاه ترین زمان به انجام برسانند.
تعریف پردازش تصویر
پردازش تصاویر امروزه بیشتر به موضوع پردازش تصویر دیجیتال گفته میشود که شاخه‌ای از علم رایانه است که با پردازش سیگنال دیجیتال که نماینده تصاویر برداشته شده با دوربین دیجیتال یا پویش شده توسط پویشگر هستند سر و کار دارد.
پردازش تصاویر دارای دو شاخه عمدهٔ بهبود تصاویر و بینایی ماشین است. بهبود تصاویر دربرگیرندهٔ روش هایی چون استفاده از فیلترمحوکننده و افزایش تضاد برای بهتر کردن کیفیت دیداری تصاویر و اطمینان از نمایش درست آنها در محیط مقصد(مانند چاپگر یا نمایشگر رایانه) است.
در حالی که بینایی ماشین به روش هایی می‌پردازد که به کمک آنها می‌توان معنی و محتوای تصاویر را درک کرد تا از آنها در کارهایی چون رباتیک و محور تصاویر استفاده شود.در معنای خاص آن پردازش تصویر عبارت است از هر نوع پردازش سیگنال که ورودی یک تصویر است مثل عکس یا صحنه‌ای از یک فیلم.
خروجی پردازشگر تصویر می‌تواند یک تصویر یا یک مجموعه از نشانه ای ویژه یا متغیرهای مربوط به تصویر باشد. اغلب تکنیک‌های پردازش تصویر شامل برخورد با تصویر به عنوان یک سیگنال دو بعدی و بکاربستن تکنیک‌های استاندارد پردازش سیگنال روی آنها میشود. ★★★★★ 5/5 انجام پروژه های پردازش تصویر انجام پروژه پردازش تصویر در بخش های مختلف:
انجام پروژه پردازش تصویر open cv انجام پردازش تصویر با پایتون پردازش تصویر در پزشکی پردازش تصویر گنزالس خوشه بندی تصویر تشخیص سرقت از مکانی شناسایی رفتارهای ویدیویی کنترل تصویری عبور و مرور وسایل تشخیص خواب آلودگی فرد انجام پروژه پردازش تصویر در متلب پردازش تصویر در اندروید ردیابی اشیا پردازش تصویر با رزبری پای پردازش تصویر با c++ پردازش تصویر c# تشخیص علایم راهنمایی و رانندگی پردازش داده های رادار تشخیص بافت و نوع ردیابی تصویری شی متحرک تشخیص پول
شناسایی حرکت های مشکوک کنترل وسایل با اشاره تشخیص نوع و محل سرطان تصویر سه بعدی شناسایی اثر انگشت شناسایی علف های هرز پردازش تصویر avr تشخیص امضا منطق فازی پنهان سازی متن در تصویر پردازش تصویر با arm تشخیص حروف الفبا پردازش تصویر fpga امنیت تصاویر و حفظ امنیت بهینه سازی حذف تصاویر مشخص از تصویر حذف نویز از تصاویر تعمیر تصویر فیلتر کردن تصاویر و….
انجام پروژه پایتون python پردازش تصویر:
پردازش تصاویر دارای دو شاخه عمدهٔ بهبود تصاویر و بینایی ماشین است. بهبود تصاویر دربرگیرندهٔ روشهایی چون استفاده از فیلتر محوکننده و افزایش تضاد برای بهتر کردن کیفیت دیداری تصاویر و اطمینان از نمایش درست آنها در محیط مقصد (مانندچاپگر یا نمایشگر رایانه)است، در حالی که بینایی ماشین به روشهایی می‌پردازد که به کمک آنها می‌توان معنی و محتوای تصاویر را درک کرد تا از آنها در کارهایی چون رباتیک و محور تصاویر استفاده شود.(منبع ویکی پدیا)
کارشناسان گروه پروژه سرا آماده انجام پروژه های پردازش تصویر با پایتون Python شما متقاضیان گرامی با بالاترین کیفیت و مناسبترین قیمت می باشد. انجام پروژه متلب MATLAB پردازش تصویر:
پردازش تصویر (به انگلیسی: Image processing) امروزه بیشتر به موضوع پردازش تصویر دیجیتال گفته میشود که شاخه‌ای از پردازش سیگنال است که با پردازش سیگنال دیجیتال که نماینده تصاویر برداشته شده با دوربین دیجیتال یا اسکن شده توسط اسکنر هستند سر و کار دارد. (منبع: ویکی پدیا)
نرم افزار متلب علاوه بر کابردهای خاص خود در تمامی حوزه ها به طور بسیار تخصصی در زمینه پردازش تصاویر دیجیتال طراحی و ساخته شده است تمامی پروژه های پردازش تصویر با استفاده از متلب پیاده سازی و اجرا می شوند.
کارشناسان گروه پروژه سرا آماده انجام پروژه های پردازش تصویر با متلب MATLAB شما متقاضیان گرامی با بالاترین کیفیت و مناسبترین قیمت می باشد. انجام پروژه های پردازش تصویر چگونه پروژه ی پردازش تصویر خود را انجام دهم؟
انجام پروژه ی پردازش تصویر در پروژه سرا توسط متخصصین ممتاز در رابطه با پردازش تصویر گرد هم آمده اند و توانایی انجام پروژه های پردازش تصویر در نرم افزار های مختلف به خصوص متلب وپایتون را دارا می باشند. برای انجام پروژه یی پردازش تصویر کافیست سفارش انجام پروژه خود را به کارشناسان پروژه سرا ارسال نمایید؛ کارشناسان، پروژه ی پردازش تصویر شما متقاضیان گرامی را بررسی می نمایند و سپس مشاوره لازم جهت انجام پروژه تان را خدمتتان ارائه می نمایند. تعرفه سفارش انجام پروژه ی پردازش تصویر چقدر می باشد?
انجام پروژه ی پردازش تصویر توسط متخصصین ممتاز در رابطه با پردازش تصویر با متلب و پایتون در پروژه سرا انجام می پذیرد، تعرفه انجام پروژه ی پردازش تصویر با توجه به نوع پروژه، مدت زمان انجام آن و برخی مسائل دیگر متغیر می باشد. لذا باید توسط کارشناسان گروه بررسی و تعیین هزینه شود. برخی دیگر از خدمات ارئه شده در پروژه سرا:
انجام پروژه شبکه عصبی با متلب انجام پروژه تشخیص چهره با متلب انجام پروژه داده کاوی با متلب ر پایتون : (معرفی 10 کتابخانه برتر پردازش تصویر در python)
دسته بندی: پردازش تصویر پردازش تصویر یا Image Processing یکی از شاخه های پرطرفدار و پرکاربرد در حوزه هوش مصنوعی و زندگی روزمره می باشد، در زبان پایتون نیز روش ها و ابزارهای مختلفی برای پردازش تصویر وجود دارد از جمله Opencv و کتابخانه PIL که در ادامه به بررسی روشها و ابزارها و آموزش پردازش تصویر در python خواهیم پرداخت. محتوا 1) پردازش تصویر یا Image Processing یکی از شاخه های پرطرفدار و پرکاربرد در حوزه هوش مصنوعی و زندگی روزمره می باشد، در زبان پایتون نیز روش ها و ابزارهای مختلفی برای پردازش تصویر وجود دارد از جمله Opencv و کتابخانه PIL که در ادامه به بررسی روشها و ابزارها و آموزش پردازش تصویر در python خواهیم پرداخت. 2) مقدمه : آشنایی با پردازش تصویر: 3) تصویر دیجیتال : 4) پردازش تصویر با پایتون با کتابخانه Numpy 5) مثال از کار با تصویر با numpy 6) کتابخانه SciPy در پایتون 7) پردازش تصاویر در پایتون با کتابخانه SciKit-Image 8) کتابخانه‌های PIL و Pillow برای پردازش تصویر در پایتون 9) کتابخانه OpenCV-Python 10) کتابخانه SimpleCV برای پردازش تصویر در پایتون 11) کتابخانه Mahotas برای پردازش تصویر با پایتون 12) کتابخانه SimpleITK برای پردازش تصویر با python 13) کتابخانه pgmagick برای پردازش تصویر 14) ابزار Pycairo برای پردازش تصویر مقدمه : آشنایی با پردازش تصویر:
منظور ما از پردازش تصویر ( Image processing) ، پردازش تصویر دیجیتال می باشد که شاخه‌ای از پردازش سیگنال است .
پردازش تصاویر دارای دو شاخه عمدهٔ می باشد :
بهبود تصاویر ، بینایی ماشین.
بهبود تصاویر دربرگیرندهٔ روشهایی چون استفاده از فیلتر محوکننده و افزایش تضاد برای بهتر کردن کیفیت دیداری تصاویر و اطمینان از نمایش درست آنها در محیط مقصد (مانند چاپگر یا نمایشگر رایانه) می باشد.
بینایی ماشین به روشهایی می‌پردازد که به کمک آنها می‌توان معنی و محتوای تصاویر را درک کرد تا از آنها در کارهایی چون رباتیک استفاده شود. تصویر دیجیتال :
تصویر دیجیتال(رقمی) از تعداد بسیار زیادی از مربع‌های کوچک، مشهور به پیکسل تشکیل شده‌است.
هر پیکسل دارای یک مقدار دیجیتال است که بیان‌گر مقدار روشنایی آن پیکسل است. روشنایی هر پیکسل با یک عدد بین 0 تا 255 مشخص میشود.
به این نوع تصاویر، تصاویر رَستِری (Raster Image) هم می‌گویند. هر تصویر رستری از تعدادی سطر و تعدادی ستون تشکیل شده‌است.
تصاویر با فرمت های مختلفی دیجیتالی میشوند مثلا تصاویر خاکستری یا GryScale که هر پیکسل آن فقط با یک عدد بین 0 تا 255 نشان داده میشود. یا تصاویر رنگی RGB که از سه رنگ قرمز (R) و سبز (G) و آبی (B) استفاده میکنند و هر پیکسل آن با سه عدد بین 0 تا 255 نمایش دهده میشود.
کتابخانه های متعددی برای کار با تصاویر و پردازش تصویر در پایتون توسعه داده شده است که در ادامه به معرفی آنها میپردازیم. پردازش تصویر با پایتون با کتابخانه Numpy
کتابخانه Numpy یکی از کتابخانه‌های برنامه‌نویسی کلیدی در زبان برنامه‌نویسی پایتون محسوب میشود که پشتیبانی از «نوع داده‌ای آرایه» (Array Datatype) را در پایتون فراهم میکند.
این کتابخانه، یکی از مهمترین کتابخانه‌های توسعه داده شده برای کاربردهای پردازش تصویر با پایتون نیز محسوب میشود که به طور رایگان در دسترس کاربران و برنامه‌نویسان قرار گرفته شده است.
به طور کلی، یک «تصویر» (Image) یک آرایه استاندارد قابل تعریف توسط کتابخانه Numpy محسوب میشود که شامل پیکسل‌های متناظر با نقاط داده‌ای خواهد بود. بنابراین، با استفاده از عملیات پایه‌ای تعریف شده در Numpy نظیر:
«بخش‌بندی» (Slicing)، «پوشش گذاری» (Masking)، «شاخص گذاری چندگانه» (Fancy Indexing) و سایر موارد،
کاربر قادر خواهد بود تا مقادیر پیکسل‌های یک تصویر را تغییر دهد.
در کاربردهای پردازش تصویر با پایتون و کتابخانه Numpy، می‌توان از کتابخانه skimage برای بارگذاری تصاویر و از کتابخانه Matplotlib جهت نمایش آنها استفاده کرد. مثال از کار با تصویر با numpy
«پوشش گذاری تصاویر» (Image Masking): یکی از فرایندهای پایه‌ای در پردازش تصویر محسوب میشود که به وسیله آن، بخش‌هایی از یک تصویر پنهان و بخش‌های دیگر موجود در تصویر نمایان میشوند. import numpy as np from skimage import data import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline
image = data.camera() type(image) numpy.ndarray #Image is a NumPy array:
mask = image < 87 image[mask]=255 plt.imshow(image, cmap='gray') import numpy as np from skimage import data import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline
image = data.camera() type(image) numpy.ndarray #Image is a NumPy array:
کتابخانه SciPy یکی دیگر از کتابخانه‌های کلیدی برای برنامه‌نویسی علمی در زبان برنامه‌نویسی پایتون محسوب میشود (همانند Numpy).
از این کتابخانه مهم نیز می‌توان برای پیاده‌سازی برخی از کاربردهای پردازش تصویر با پایتون استفاده کرد.
کتابخانه SciPy حاوی توابع و الگوریتم‌هایی است که به راحتی می‌توان از آنها برای انجام عملیات (ساده) دستکاری و پردازش تصویر با پایتون استفاده کرد.
به طور ویژه، زیر واحد scipy.ndimage توابع عملیاتی لازم جهت انجام عملیات روی آرایه‌های چندبُعدی NumPy (آرایه‌هایی که برای نمایش تصاویر، در قالب آرایه، مورد استفاده قرار می‌گیرند) را فراهم می‌آورد.
هم‌اکنون کتابخانه SciPy، توابع لازم برای:
«فیلتر گذاری خطی و غیرخطی» (Linear and Non-Linear Filtering)، «مورفولوژی باینری» (Binary Morphology)، «درون‌یابی تصویر» (Image Interpolation) و «اندازهگیری اشیاء» (Object Measurement)
را در اختیار کاربران و برنامه‌نویسان قرار میدهد. در ادامه، برخی از فرایندهای پردازش تصویر با پایتون که توسط کتابخانه SciPy قابل انجام است، نمایش داده خواهد شد.
استفاده از کتابخانه SciPy جهت «تار کردن تصویر» (Image Blurring) با استفاده از «فیلتر گاوسی» (Gaussian Filter):
یکی از فرایندهای ساده پردازش تصویر با پایتون و کتابخانه SciPy، امکان اعمال فیلتر گاوسی روی تصاویر است که معمولا برای تار کردن (Blurring) تصاویر مورد استفاده قرار میگیرد. from scipy import misc,ndimage
کد زیر نیز مثال دیگری از اعمال فیتلر سوبل می باشد: from scipy import ndimage, misc import matplotlib.pyplot as plt fig = plt.figure() plt.gray() # show the filtered result in grayscale ax1 = fig.add_subplot(121) # left side ax2 = fig.add_subplot(122) # right side ascent = misc.ascent() result = ndimage.sobel(ascent) ax1.imshow(ascent) ax2.imshow(result) plt.show()
from scipy import ndimage, misc import matplotlib.pyplot as plt fig = plt.figure() plt.gray() # show the filtered result in grayscale ax1 = fig.add_subplot(121) # left side ax2 = fig.add_subplot(122) # right side ascent = misc.ascent() result = ndimage.sobel(ascent) ax1.imshow(ascent) ax2.imshow(result) plt.show()
خروجی کد فوق نیز مشابه زیر می باشد:
کتابخانه های مهم پردازش تصویر پایتون پردازش تصاویر در پایتون با کتابخانه SciKit-Image
ابزار SciKit-Image، یک بسته برنامه‌نویسی «منبع باز» (Open Source) است که با ساختار آرایه‌ای تعریف شده توسط کتابخانه NumPy کار میکند.
این کتابخانه، یکی از مهمترین کتابخانه‌های پردازش تصویر با پایتون محسوب میشود که به طور رایگان در دسترس کاربران و برنامه‌نویسان قرار گرفته شده است.
در بسته SciKit-Image، مجموعه‌ای از الگوریتم‌ها و ابزارهای پردازش تصویر، جهت استفاده در کاربردهای تحقیقاتی، آموزشی و صنعتی در اختیار کاربران قرار داده شده است.
کتابخانه‌های PIL و Pillow برای پردازش تصویر در پایتون
کتابخانه PIL که به کتابخانه تصویر پایتون معروف است، مخفف عبارت Python Imaging Library می باشد. کتابخانه PIL یکی از کتابخانه‌های پردازش تصویر با پایتون محسوب میشود. با این حال، توسعه آن از سال 2009 دچار وقفه شده است.
اما نسخه گسترش یافته آن یعنی کتابخانه Pillow در زبان پایتون همچنان پشتبیانبی میشود .
نصب ساده، قابلیت اجرا در پلتفرم‌ها و سیستمهای عامل اصلی و پشتیبانی از نسخه 3 زبان پایتون، از جمله نقاط قوت این کتابخانه محسوب میشود که توسط برنامه‌نویسان جهت پردازش تصویر با پایتون مورد استفاده قرار میگیرد.
به دلیل سادگی استفاده از این کتابخانه‌ی برای پردازش تصاویر، بسیاری از برنامه نویسان از آن در برنامه نویسی روزانه‌ی خود استفاده میکنند. ولی اگر در پروژه‌های یادگیری عمیق به پردازش تصویر نیاز داشتید، استفاده از OpenCV توصیه میشود.
کتابخانه OpenCV که مخفف Open Source Computer Vision Library یا کتابخانه منبع باز بینایی کامپیوتر است، یکی از پراستفاده‌ترین کتابخانه‌های برنامه‌نویسی برای کاربردهای «بینایی کامپیوتر» (Computer Vision) محسوب میشود.
کتابخانه OpenCV-Python، واسط برنامه‌نویسی کاربردی (API) برای کتابخانه OpenCV در زبان پایتون محسوب میشود.
این کتابخانه نه تنها از سرعت بسیار بالایی برخوردار است (زیرا کدهای پیاده‌سازی آن توسط زبان C و C++ نوشته شده است)، بلکه کد نویسی برنامه‌های کاربردی مرتبط با پردازش تصویر با پایتون و به‌کاراندازی (Deploy) آنها را تسهیل می‌بخشد.
چنین ویژگی‌هایی، کتابخانه OpenCV-Python را به بهترین انتخاب جهت پردازش تصویر با پایتون و پیاده‌سازی برنامه‌های بینایی کامپیوتر در این زبان بدل کرده است (به ویژه اگر برنامه‌های بینایی کامپیوتر توسعه داده شده، به انجام محاسبات ریاضی پیچیده و سنگین نیاز داشته باشند) .
در ادامه، برخی از فرایندهای پردازش تصویر با پایتون که توسط کتابخانه OpenCV-Python قابل انجام است، نمایش داده خواهد شد.
«ترکیب تصاویر» (Image Blending): با استفاده از قابلیتی به نام «هرم تصاویر» (Image Pyramid) در OpenCV-Python، می‌توان تصاویر متناظر با یک سیب و یک پرتقال را با یکدیگر ترکیب و یک تصویر جدید درست کرد. import cv2 import numpy as np,sys
A = cv2.imread('apple.jpg') B = cv2.imread('orange.jpg')
# generate Gaussian pyramid for A G = A.copy() gpA = [G] for i in xrange(6): G = cv2.pyrDown(G) gpA.append(G)
# generate Gaussian pyramid for B G = B.copy() gpB = [G] for i in xrange(6): G = cv2.pyrDown(G) gpB.append(G)
# generate Laplacian Pyramid for A lpA = [gpA[5]] for i in xrange(5,0,-1): GE = cv2.pyrUp(gpA[i]) L = cv2.subtract(gpA[i-1],GE) lpA.append(L)
# generate Laplacian Pyramid for B lpB = [gpB[5]] for i in xrange(5,0,-1): GE = cv2.pyrUp(gpB[i]) L = cv2.subtract(gpB[i-1],GE) lpB.append(L)
# Now add left and right halves of images in each level LS = [] for la,lb in zip(lpA,lpB): rows,cols,dpt = la.shape ls = np.hstack((la[:,0:cols/2], lb[:,cols/2:])) LS.append(ls)
# now reconstruct ls_ = LS[0] for i in xrange(1,6): ls_ = cv2.pyrUp(ls_) ls_ = cv2.add(ls_, LS[i])
# image with direct connecting each half real = np.hstack((A[:,:cols/2],B[:,cols/2:]))
A = cv2.imread('apple.jpg') B = cv2.imread('orange.jpg')
# generate Gaussian pyramid for A G = A.copy() gpA = [G] for i in xrange(6): G = cv2.pyrDown(G) gpA.append(G)
# generate Gaussian pyramid for B G = B.copy() gpB = [G] for i in xrange(6): G = cv2.pyrDown(G) gpB.append(G)
# generate Laplacian Pyramid for A lpA = [gpA[5]] for i in xrange(5,0,-1): GE = cv2.pyrUp(gpA[i]) L = cv2.subtract(gpA[i-1],GE) lpA.append(L)
# generate Laplacian Pyramid for B lpB = [gpB[5]] for i in xrange(5,0,-1): GE = cv2.pyrUp(gpB[i]) L = cv2.subtract(gpB[i-1],GE) lpB.append(L)
# Now add left and right halves of images in each level LS = [] for la,lb in zip(lpA,lpB): rows,cols,dpt = la.shape ls = np.hstack((la[:,0:cols/2], lb[:,cols/2:])) LS.append(ls)
# now reconstruct ls_ = LS[0] for i in xrange(1,6): ls_ = cv2.pyrUp(ls_) ls_ = cv2.add(ls_, LS[i])
# image with direct connecting each half real = np.hstack((A[:,:cols/2],B[:,cols/2:]))
کتابخانه SimpleCV یکی دیگر از چارچوب‌های منبع باز جهت پردازش تصویر با پایتون و پیاده‌سازی برنامه‌های کاربردی مرتبط با حوزه بینایی کامپیوتر محسوب میشود.
با استفاده از این کتابخانه، کاربران قادر خواهند بود به برخی از کتابخانه‌های سطح بالای بینایی کامپیوتر نظیر OpenCV دسترسی داشته باشند.
ویژگی مهم این کتابخانه این است که کاربران مبتدی، بدون این که لازم باشد تا اطلاعات و دانش کافی در مورد مفاهیمی نظیر «عمق‌های بیتی» (Bit Depths)، فرمت‌های فایلی (File Format)، «فضاهای رنگی» (Color Spaces) و سایر موارد داشته باشند، به راحتی قادر به کار کردن با این کتابخانه و انجام عملیات پردازش تصویر با پایتون خواهند بود. بازه یادگیری کتابخانه SimpleCV به مراتب کوتاه‌تر از OpenCV است. برخی از مزایای این کتابخانه عبارتند از:
برنامه‌نویسان مبتدی، به راحتی قادر به نوشتن برنامه‌های مرتبط با بینایی کامپیوتر توسط این کتابخانه هستند. این کتابخانه، توانایی کار کردن با جریان‌های ویدئویی (Video Streams)، تصاویر، فایل‌های ویدئویی و سایر موارد را دارد (به عبارت دیگر، با انواع فایل‌ها و فرمت‌های ویدئویی و تصویری سازگار است). در ادامه، برخی از فرایندهای پردازش تصویر با پایتون که توسط کتابخانه SimpleCV قابل انجام است، نمایش داده خواهد شد.
تابع «آستانه‌گذاری» (Thresholding): تصویر زیر، نحوه عملکرد تابع Thresholding در کتابخانه SimpleCV را نشان میدهد. این تابع، هر کدام از پیکسل‌های یک تصویر را بسته به میزان «روشنایی» (Brightness) آنها، سفید یا سیاه میکند. from SimpleCV import Image, Color, Display
# Make a function that does a half and half image. def halfsies(left,right): result = left # crop the right image to be just the right side. crop = right.crop(right.width/2.0,0,right.width/2.0,right.height) # now paste the crop on the left image. result = result.blit(crop,(left.width/2,0)) # return the results. return result # Load an image from imgur. img = Image('http://i.imgur.com/lfAeZ4n.png') # binarize the image using a threshold of 90 # and invert the results. output = img.binarize(90).invert() # create the side by side image. result = halfsies(img,output) # show the resulting image. result.show() # save the results to a file. result.save('juniperbinary.png')
# Make a function that does a half and half image. def halfsies(left,right): result = left # crop the right image to be just the right side. crop = right.crop(right.width/2.0,0,right.width/2.0,right.height) # now paste the crop on the left image. result = result.blit(crop,(left.width/2,0)) # return the results. return result # Load an image from imgur. img = Image('http://i.imgur.com/lfAeZ4n.png') # binarize the image using a threshold of 90 # and invert the results. output = img.binarize(90).invert() # create the side by side image. result = halfsies(img,output) # show the resulting image. result.show() # save the results to a file. result.save('juniperbinary.png') @Olhcim
تصویر پردازش شده بصورت زیر خواهد شد:
شروع کار پردازش تصویر با پایتون
کتابخانه Mahotas برای پردازش تصویر با پایتون
کتابخانه Mahotas یکی دیگر از کتابخانه‌های موجود جهت پردازش تصویر با پایتون و پیاده‌سازی برنامه‌های کاربردی مرتبط با حوزه بینایی کامپیوتر است.
در این کتابخانه، علاوه بر اینکه توابع پردازش تصویر مرسوم نظیر «فیلتر گذاری» (Filtering) و «عملیات مورفولوژیکی» (Morphological Operations) تعریف شده است، تعدادی توابع بینایی کامپیوتر مدرن جهت «محاسبه ویژگی» (Feature Computation) نظیر «تشخیص نقاط مهم» (Interest Point Detection) و «توصیف کننده‌های محلی» (Local Descriptors) نیز گنجانده شده است.
واسط برنامه‌نویسی این کتابخانه توسط زبان پایتون نوشته شده است (که برای توسعه سریع برنامه‌های کاربردی مرتبط با پردازش تصویر با پایتون و یا برنامه‌های بینایی کامپیوتر بسیار مناسب است)، ولی الگوریتم‌ها در زبان C++ پیاده‌سازی شده‌اند (که سبب افزایش سرعت اجرای کدهای این کتابخانه میشود).
همچنین، کتابخانه Mahotas علاوه بر اینکه سرعت بالایی دارد، «وابستگی‌های» (Dependencies) برنامه‌نویسی بسیار کمی دارد.
در ادامه، برخی از فرایندهای پردازش تصویر با پایتون که توسط کتابخانه Mahotas قابل انجام است، نمایش داده خواهد شد.
حل مسأله «پیدا کردن والی» (Finding Wally) توسط کتابخانه Mahotas: هدف از این مسأله پیدا کردن شخصیت والی (Wally) در تصویر زیر است. from pylab import imshow, show import mahotas import mahotas.demos wally = mahotas.demos.load('Wally') imshow(wally) show() 6
from pylab import imshow, show import mahotas import mahotas.demos wally = mahotas.demos.load('Wally') imshow(wally) show()
wfloat = wally.astype(float) r,g,b = wfloat.transpose((2,0,1)) w = wfloat.mean(2) pattern = np.ones((24,16), float) for i in xrange(2): pattern[i::4] = -1 v = mahotas.convolve(r-w, pattern) mask = (v == v.max()) mask = mahotas.dilate(mask, np.ones((48,24))) np.subtract(wally, .8*wally * ~mask[:,:,None], out=wally, casting='unsafe') imshow(wally) show() 2
wfloat = wally.astype(float) r,g,b = wfloat.transpose((2,0,1)) w = wfloat.mean(2) pattern = np.ones((24,16), float) for i in xrange(2): pattern[i::4] = -1 v = mahotas.convolve(r-w, pattern) mask = (v == v.max()) mask = mahotas.dilate(mask, np.ones((48,24))) np.subtract(wally, .8*wally * ~mask[:,:,None], out=wally, casting='unsafe') imshow(wally) show()
کتابخانه SimpleITK برای پردازش تصویر با python
کتابخانه SimpleITK، یک سیستم منبع باز و «چند سکویی» (Cross-Platform) است که مجموعه‌ای کامل از ابزارهای نرم‌افزاری جهت تحلیل تصاویر دیجیتال را در اختیار برنامه‌نویسان و توسعه‌دهندگان قرار میدهد.
ویژگی مهم کتابخانه SimpleITK، پشتیبانی از تعداد زیادی مؤلفه نرم‌افزاری است که برای انجام عملیات پردازشی نظیر فیلتر گذاری، «قطعه‌بندی تصاویر» (Image Segmentation) و «ثبت تصویر» (Image Registration) روی تصاویر دیجیتالی مورد استفاده قرار می‌گیرند.
این کتابخانه به زبان C++ نوشته شده است ولی برای دامنه وسیعی از زبانهای برنامه‌نویسی، از جمله پایتون منتشر شده است.
در ادامه، برخی از فرایندهای پردازش تصویر با پایتون که توسط کتابخانه SimpleITK قابل انجام است، نمایش داده خواهد شد.
کاربرد کتابخانه SimpleITK: مصورسازی فرایند از نوع سخت ثبت تصاویر CT/MR (فرایند Rigid CT/MR Registration)، که توسط کتابخانه SimpleITK و زبان پایتون (پردازش تصویر با پایتون) توسعه داده شده است. # # Script for generating images illustrating the movement of images and change in # similarity metric during registration. #
import SimpleITK as sitk
import matplotlib matplotlib.use('agg')
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np
# Paste the two given images together. On the left will be image1 and on the right image2. # image2 is also centered vertically in the combined image. def write_combined_image(image1, image2, horizontal_space, file_name): combined_image = sitk.Image((image1.GetWidth() + image2.GetWidth() + horizontal_space, max(image1.GetHeight(), image2.GetHeight())), image1.GetPixelID(), image1.GetNumberOfComponentsPerPixel()) combined_image = sitk.Paste(combined_image, image1, image1.GetSize(), (0, 0), (0, 0)) combined_image = sitk.Paste(combined_image, image2, image2.GetSize(), (0, 0), (image1.GetWidth()+horizontal_space, round((combined_image.GetHeight()-image2.GetHeight())/2))) sitk.WriteImage(combined_image, file_name)
# Callback invoked when the StartEvent happens, sets up our new data. def start_plot(): global metric_values, multires_iterations
metric_values = [] multires_iterations = []
# Callback invoked when the EndEvent happens, do cleanup of data and figure. def end_plot(): global metric_values, multires_iterations
del metric_values del multires_iterations # Close figure, we don't want to get a duplicate of the plot latter on. plt.close()
# Callback invoked when the IterationEvent happens, update our data and # save an image that includes a visualization of the registered images and # the metric value plot. def save_plot(registration_method, fixed, moving, transform, file_name_prefix):
# # Plotting the similarity metric values, resolution changes are marked with # a blue star. # global metric_values, multires_iterations
metric_values.append(registration_method.GetMetricValue()) # Plot the similarity metric values plt.plot(metric_values, 'r') plt.plot(multires_iterations, [metric_values[index] for index in multires_iterations], 'b*') plt.xlabel('Iteration Number',fontsize=12) plt.ylabel('Metric Value',fontsize=12)
# Convert the plot to a SimpleITK image (works with the agg matplotlib backend, doesn't work # with the default - the relevant method is canvas_tostring_rgb()) plt.gcf().canvas.draw() plot_data = np.fromstring(plt.gcf().canvas.tostring_rgb(), dtype=np.uint8, sep='') plot_data = plot_data.reshape(plt.gcf().canvas.get_width_height()[::-1] + (3,)) plot_image = sitk.GetImageFromArray(plot_data, isVector=True)
# # Extract the central axial slice from the two volumes, compose it using the transformation # and alpha blend it. # alpha = 0.7
central_index = round((fixed.GetSize())[2]/2)
moving_transformed = sitk.Resample(moving, fixed, transform, sitk.sitkLinear, 0.0, moving_image.GetPixelIDValue()) # Extract the central slice in xy and alpha blend them combined = (1.0 - alpha)*fixed[:,:,central_index] + \ alpha*moving_transformed[:,:,central_index]
# Assume the alpha blended images are isotropic and rescale intensity # Values so that they are in [0,255], convert the grayscale image to # color (r,g,b). combined_slices_image = sitk.Cast(sitk.RescaleIntensity(combined), sitk.sitkUInt8) combined_slices_image = sitk.Compose(combined_slices_image, combined_slices_image, combined_slices_image)
# Callback invoked when the sitkMultiResolutionIterationEvent happens, update the index into the # metric_values list. def update_multires_iterations(): global metric_values, multires_iterations multires_iterations.append(len(metric_values))
# Initial alignment of the two volumes transform = sitk.CenteredTransformInitializer(fixed_image, moving_image, sitk.Euler3DTransform(), sitk.CenteredTransformInitializerFilter.GEOMETRY)
# Multi-resolution rigid registration using Mutual Information registration_method = sitk.ImageRegistrationMethod() registration_method.SetMetricAsMattesMutualInformation(numberOfHistogramBins=50) registration_method.SetMetricSamplingStrategy(registration_method.RANDOM) registration_method.SetMetricSamplingPercentage(0.01) registration_method.SetInterpolator(sitk.sitkLinear) registration_method.SetOptimizerAsGradientDescent(learningRate=1.0, numberOfIterations=100,
# # Script for generating images illustrating the movement of images and change in # similarity metric during registration. #
import SimpleITK as sitk
import matplotlib matplotlib.use('agg')
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np
# Paste the two given images together. On the left will be image1 and on the right image2. # image2 is also centered vertically in the combined image. def write_combined_image(image1, image2, horizontal_space, file_name): combined_image = sitk.Image((image1.GetWidth() + image2.GetWidth() + horizontal_space, max(image1.GetHeight(), image2.GetHeight())), image1.GetPixelID(), image1.GetNumberOfComponentsPerPixel()) combined_image = sitk.Paste(combined_image, image1, image1.GetSize(), (0, 0), (0, 0)) combined_image = sitk.Paste(combined_image, image2, image2.GetSize(), (0, 0), (image1.GetWidth()+horizontal_space, round((combined_image.GetHeight()-image2.GetHeight())/2))) sitk.WriteImage(combined_image, file_name)
# Callback invoked when the StartEvent happens, sets up our new data. def start_plot(): global metric_values, multires_iterations
metric_values = [] multires_iterations = []
# Callback invoked when the EndEvent happens, do cleanup of data and figure. def end_plot(): global metric_values, multires_iterations
del metric_values del multires_iterations # Close figure, we don't want to get a duplicate of the plot latter on. plt.close()
# Callback invoked when the IterationEvent happens, update our data and # save an image that includes a visualization of the registered images and # the metric value plot. def save_plot(registration_method, fixed, moving, transform, file_name_prefix):
# # Plotting the similarity metric values, resolution changes are marked with # a blue star. # global metric_values, multires_iterations
metric_values.append(registration_method.GetMetricValue()) # Plot the similarity metric values plt.plot(metric_values, 'r') plt.plot(multires_iterations, [metric_values[index] for index in multires_iterations], 'b*') plt.xlabel('Iteration Number',fontsize=12) plt.ylabel('Metric Value',fontsize=12)
# Convert the plot to a SimpleITK image (works with the agg matplotlib backend, doesn't work # with the default - the relevant method is canvas_tostring_rgb()) plt.gcf().canvas.draw() plot_data = np.fromstring(plt.gcf().canvas.tostring_rgb(), dtype=np.uint8, sep='') plot_data = plot_data.reshape(plt.gcf().canvas.get_width_height()[::-1] + (3,)) plot_image = sitk.GetImageFromArray(plot_data, isVector=True)
# # Extract the central axial slice from the two volumes, compose it using the transformation # and alpha blend it. # alpha = 0.7
central_index = round((fixed.GetSize())[2]/2)
moving_transformed = sitk.Resample(moving, fixed, transform, sitk.sitkLinear, 0.0, moving_image.GetPixelIDValue()) # Extract the central slice in xy and alpha blend them combined = (1.0 - alpha)*fixed[:,:,central_index] + \ alpha*moving_transformed[:,:,central_index]
# Assume the alpha blended images are isotropic and rescale intensity # Values so that they are in [0,255], convert the grayscale image to # color (r,g,b). combined_slices_image = sitk.Cast(sitk.RescaleIntensity(combined), sitk.sitkUInt8) combined_slices_image = sitk.Compose(combined_slices_image, combined_slices_image, combined_slices_image)
# Callback invoked when the sitkMultiResolutionIterationEvent happens, update the index into the # metric_values list. def update_multires_iterations(): global metric_values, multires_iterations multires_iterations.append(len(metric_values))
# Initial alignment of the two volumes transform = sitk.CenteredTransformInitializer(fixed_image, moving_image, sitk.Euler3DTransform(), sitk.CenteredTransformInitializerFilter.GEOMETRY)
انجام پروژه پردازش تصویر بهبود عملکرد شبکه عصبی کانولوشن با استفاده از روش PSO پروژه، پروژه پردازش تصویر
شبکه عصبی کانولوشنال (CNN) یکی از پرکاربردترین تکنیک های یادگیری عمیق است. روش های مختلفی از مدل ها برای یادگیری در شبکه های CNN پیشنهاد و بهبود یافته است. هنگام کار با CNN، تعیین هاپیرپارامترهای بهینه ضروری است. اگر تعداد …
بهبود عملکرد شبکه عصبی کانولوشن با استفاده از روش PSO ادامه مطلب »
بهبود عملکرد معماری CondenseNet با روش یادگیری خودناظر پروژه، پروژه پردازش تصویر
هدف از انجام این پروژه پیاده سازی و بهبود روش CondenseNet است که در مقاله معرفی شده است. به همین منظور در ابتدا اصل مقاله پیاده سازی شد و سپس روش جدیدی برای بهبود عملکرد آن ارایه شد. این پروژه …
بهبود عملکرد معماری CondenseNet با روش یادگیری خودناظر ادامه مطلب » آبان ۱۰ ۱۴۰۱
برای پردازش هم باید باینری و تبدیل آن ها به کد دیجیتال است. برای پرداز تصویر این کار بسیار دارای اهمیت است که در صنایع و بخش های مهمی از آن استفاده می شود. پردازش تصویر در رشته مهندسی پزشکی که مربوط به محیط بیمارستان می شود، مورد استفاده قرار می گیرد. در صنعت هواشنسی از پردازش تصاویر استفاده می شود چرا که می توان میزان دقیق شدت بارندگی ر مطلع شد. بنابراین کاربرد استفده از پردازش تصاویر متلب بسیار گسترده است. ثبت درخواست
azsoftir.com 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276az softir@gmail.com azsoftir.com 09367292276azsoftir.com 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276az softir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 کافی است فرم زیر را تکمیل نمائید تا مدیران پروژه ما در کوتاه ترین زمان با شما تماس برقرار نمایند. آنها پروژه شما را بررسی میکنند و بهترین پیشنهاد ممکن را برای انجام آن به شما می دهند.
"*" indicates required fields نام و نام خانوادگی* . شماره تماس* ایمیل* آیا نیاز به ارائه توضیحات دارید؟
در سیمولنسر کلیه نرم افزارهای مهم و کاربردی پوشش داده می شوند انجام پروژه پردازش تصویر در متلب
وقتی بر روی برخی از اجسام با دوربین زوم می کنید، دوربین اجسام را به شما با دقت بسیار زیادی نشان می دهد. لنز هایی که در گوشی های هوشمند قرار گرفته است، توسط گوگل پردازش عکس ها را به شما نشان می دهد. با زوم کردن بر روی اجسام نام آن ها را می توانید توسط دوربین که به شما نمایش داده می شود را ببینید. این کار به معنای آن است که به کامپیوتر بینایی داده می شود تا بتواند چهره هایی را مورد شناسایی قرار دهد.
برای پردازش تصویر باید ببدانید که کاربرد های بیاری از آن را می توانید در شناسایی چهره، اثر انگشت، دستگاه های واقعیت افزوده، تشخیص کاراکتر های نوری، اسکن بارکد و… ببینید. نرم افزار پردازش تصویری که در این حوزه به صورت تخصصی کار می کند، متلب است. انجام پروژه پردازش تصویر در متلب می تواند به شما کمک کند تا عملیات پردازش تصویر به صورت پیشرفته صورت گیرد. نرم افزار متلب عملیات پردازش تصویر پیشرفته را انجام می دهد. انجام پروژه پردازش تصویر در متلب یک موضوع بسیار مهم است که برای انجام پروژه باید از متخصصین کمک بگیرید. انجام پروژه متلب پردازش تصویر برای اندروید
درباره پروژه پردازش تصویر بسیار صحبت شد و ما می دانیم که این مسئله در بسیاری از موارد دارای اهمیت است. امروزه با گسترش تکنولوژی در اندروید هم نیاز به نرم افزار متلب برای پردازش تصویر داریم. انجام پروژه متلب پردازش تصویر اندروید بدون هیج مشکلی برای شما انجام می گیرد. می توانید با کمک نیروی متخصصینی که در این حوزه به فعالیت می پردازند به این موضوع رسیدگی کنیم.
انجام پروژه متلب پردازش تصویر اندروید دارای اهمیت است زیرا می توانید داده های حسگر را از دستگاه اندرویدی با کمک متلب به دست بیاورید و پردازش کنید. می توانید با کمک متلب پروژه ها و برنامه های جدیدی را بسازیدو با کمک متلب می توانید مهارت هایی را برای ارتقا کار خود بیاموزید. انجام پروژه متلب پردازش تصویر اندروید برای کسانی که می خواهند قطب نمای سه بعدی، چرخاندن اشیا سه بعدی با استفاده از گوشی اندروید، دنبال کردن موقعیت مکانی و سرعت خودرو و… بسیار می تواند مناسب باشد. انجام پروژه متلب پردازش تصویر برای ایفون
پردازش تصویر در ایفون هم وجود دارد که با کمک پروژه متلب می توان روی آن کار کرد. انجام پروژه متلب پردازش تصویر ایفون برای کسانی که می خواهد روی مسئله مورد نظر خود کار کنند و تاثیرات مثبتی را بر روی آن بگذارند بسیار می تواند دارای اهمیت باشد.
اپلیکیشن های موبایلی بسیاری هستند که در محیط اندروید و ایفون قرار دارند. مثلا برخی اپلیکیشن هایی وجود دارد که نیاز به آپلود عکس در اپ دارند. برای این کار باید آنالیز تصویر به درستی انجام گیرد. استاندارد هایی باید در رابطه با اپلود عکس صورت بگیرد که تمامی این موارد در متلب مورد بررسی قرار می گیرد. انجام پروژه متلب پردازش تصویر ایفون می تواند به شما کمک کند تا به کار های خود سرعت بخشید و ایده های خود را در آن زمینه عملی کنید.
انجام پروژه متلب پردازش تصویر ایفون همانطور که گفته شد بسیار دارای اهمیت است و زیرمجموعه کار های مهمی را در بر می گیرد. وسعت بسیار زیادی در زمینه انجام پروژه متلب پردازش تصویر ایفون وجود دارد که می تواند گوشه ای از سختی های کار شما را بگیرند و آسان تر سازند. استراتژی انجام پروژه متلب پردازش تصویر
کسانی که کار های میدانی انجام می دهند و می خواهند در این حوزه به درستی وارد عمل شوند، می توانند با انجام پروژه متلب پردازش تصویر استراتژی این کار را به درستی به انتها برسانند. اگر می خواهید در این زمینه پروژه ای موفق داشته باشید پیشنهاد ما به شما این است که با انجام پروژه متلب پردازش تصویر استراتژی این کار را به نیروی متخصصین ما بیاندازید.
azsoftir.com 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276az softir@gmail.com azsoftir.com 09367292276azsoftir.com 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276az softir@gmail.com azsoftir.com 09367292276پردازش تصویر استراتژی بسیار کار سختی است و نیاز به حوصله و ممارست فراوانی دارد بنابراین می توانید با انجام پروژه متلب پردازش تصویر استراتژی این کار را به درستی پیش ببرید. انجام پروژه متلب پردازش تصویر استراتژی توسط بهترین نیروی متخصص ما در این حوزه کمک کننده خواهد بود.
کار های مهندسی بسیار گسترده هستند یکی از کار هایی که باید به آن رسیدگی کنند پردازش تصویر است که این مورد دارای گستردگی بسیاری در این زمینه است، بنابراین باید با نرم افزار های بهتری این کار را به پایان برسانند، بنابراین با انجام پروژه متلب پردازش تصویر استراتژی می توانید به کار های خود ارزش دهید و بهتر از قبل کار کنید. برای انجام پروژه متلب پردازش تصویر استراتژی با ما همراه باشید. انجام پروژه پردازش تصویر با متلب
کار مهندسی دارای گستردگی بسیار زیاد است که مهندسان تنها نمی توانند به جز کوچکی از آن رسیدگی کنند، باید به صورت تیمی کار کنند و از هر متخصصی در زمینه های مختلفی کمک بگیرند. بنابراین یکی از موضوعاتی که نیاز هر مهندسی را به سمت خود جذب می کند، انجام پروژه پردازش تصویر با مطلب است تا بتوانند بهتر کار های خود را به انتها برسانند. انجام پروژه پردازش تصویر با مطلب توسط بهترین نیروی مهندسی انجام می گیرد که در تخصص کافی درباره ی نرم افزار متلب دارند و می توانند کار های شما را با دقت بیشتری پیش ببرند.
انجام پروژه پردازش تصویر با مطلب توسط اشخاصی شکل می گیرد که نسبت به کار شما مسولیت پذیر هستند و هیچ جای نگرانی درباره ی این که پروژه به درستی پیش می رود و یا به اشتباه پیش می رود نخواهید داشت. انجام پروژه پردازش تصویر با مطلب به شما کمک می کند تا تمرکز خود را به روی کار های جدی و مهم تری بگذارید و سعی داشته باشید بهتر کار کنید.
انجام پروژه پردازش تصویر با مطلب یک موضوع بسیار مهم در حوزه مهندسی است که اگر نتوانید کار های مخصوص به آن را به درستی انجام دهید، پروژه مهندسی شما با شکست مواجه می شود برای جلوگیری از آن بهتر است که از نیروی متخصصی که به انجام پروژه پردازش تصویر با مطلب می پردازد رجوع کنید. انجام پروژه پردازش تصویر با سایر زبان های برنامه نویسی
همانطور که می دانید، علاوه بر متلب می توانید با کمک پایتون هم به پردازش تصویر بپردازیم. انجام پروژه متلب پردازش تصویر پایتون برای شما می تواند سرعت و قابلیت بسیار بالایی را به همراه بیاورد تا بتوانید کار های خود را با سرعت بیشتری انجام دهید. لازم به ذکر است که برای پردازش تصویر باید از دانش و تجربه و هوش مصنوعی کمک بگیرید. بنابراین انجام پروژه متلب پردازش تصویر پایتون می تواند یک گزینه عالی برای کسانی باشد که می خواهد به کار های برنامه ی منظم و دقیق ارائه دهند.
اگر می خواهید روش های بهتری را برای پردازش تصویر ارائه کنید می توانید این کار را با انجام پروژه متلب پردازش تصویر پایتون انجام دهید. انجام پروژه متلب پردازش تصویر پایتون برای شما یک موقعیت خوب است تا بتوانید مهارت های جدی تری را ارائه کنید. انجام پروژه متلب پردازش تصویر جدید
برای انجام پروژه متلب پردازش تصویر جدید شاید نیاز به اشخاصی داشته باشید تا بتوانید روش های جامع و اطلاعات خوبی را در آن ارائه کنید. بنابراین شما می توانید با کمک نیروی متخصص و مهندسین در این حوزه به بهترین شکل ممکن به انجام پروژه متلب پردازش تصویر جدید در کار خود بپردازید.
azsoftir.com 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276az softir@gmail.com azsoftir.com 09367292276azsoftir.com 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276az softir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 در بسیاری از مواقع ما به دلیل مشغله کاری، شاید هنوز نتوانسته باشیم درک کافی از متلب یا دیگر زبان های برنامه نویسی داشته باشیم، بنابراین می توانیم به نیروی متخصص در این حوزه رجوع کنیم و کمک بخواهیم. انجام پروژه متلب پردازش تصویر جدید یک موضوع مهم در کار های مهندسی امروز محسوب می شود که شما نیاز دارید که در پروژه های خود از آن استفاده کنید. انجام پروژه متلب پردازش تصویر جدید را می توانید با کمک ما به سرانجام برسانید. انجام پروژه متلب پردازش تصویر چگونه است
با کمک پردازش تصویر می توانیم تصویر را به حالت دیجیتال تبدیل کنیم. عملیاتی بر روی تصویر صورت می گیرد تا بتوانیم تصویر خوبی داشته باشیم و اطلاعاتی خوبی را از آن بگیریم. در حقیقت با اشاره داشته باشیم به دو بعدی بودن تصویر که خروجی تصویر دارای خصوصیتی است که با پردازش تصویر می توان کیفیت آن را ارائه کرد. آرشیو بایگانی‌های پردازش تصویر - انجام پروژه متلب |پروژه متلب | انجام پروژه متلب برق | شبیه سازی با متلب ZIP ایجاد واترمارکینگ دیجیتال در تصاویر رنگی :پروژه متلب ایجاد واترمارکینگ دیجیتال در تصاویر رنگی :پروژه متلب
ایجاد واترمارکینگ دیجیتال در تصاویر رنگی :پروژه متلب واترمارکینگ چیست؟ پروژه متلب : واترمارک water mark در زبان فارسی به چاپ سفید ترجمه شده است، طرحی است که علاوه بر طرح زمینه، به صورتی غیر محسوس بر روی اسناد کاغذی چاپ میشود و با کمک رنگ روشن‌تر یا از راه در معرض نور قرار گرفتن قابل رؤیت میباشد. واترمارکینگ دیجیتال رابطهٔ نزدیکی با نهان‌نگاری و پنهان‌سازی داده دارد. واتر مارک Water mark، هنر مخفی کردن [...] ادامه مطلب
ZIP تشخیص و دسته بندی داده های تومور های مغزی با روش fmri در متلب :پروژه متلب تشخیص و دسته بندی داده های تومور های مغزی با روش fmri در متلب :پروژه متلب
تشخیص و دسته بندی داده های تومور های مغزی با روش fmri در متلب :پروژه متلب پروژه متلب : مغز انسان از ۱۰۰ میلیارد سلول که نورون نام دارد و تریلیون‌ها سلول پشتیبان به نام گلیا تشکیل شده است. گاهی، در طول چرخه زندگی این سلول‌ها، همه چیز ممکن است اشتباه پیش برود، تغییرات در DNA فرد به عنوان جهش شناخته میشود، می‌تواند باعث رشد سلول‌های غیرطبیعی شود. زمانی که سلول‌های [...] ادامه مطلب
ZIP تشخیص خطوط اتوبان با پردازش تصویر در متلب :پروژه آماده متلب تشخیص خطوط اتوبان با پردازش تصویر در متلب :پروژه آماده متلب
تشخیص خطوط اتوبان با پردازش تصویر در متلب :پروژه آماده متلب پروژه متلب : یکی از بزرگ ترین حوزه های تحقیق و توسعه در صنعت خودرو ایمنی در جاده ها است. سیستم تشخیص خطوط جاده ازجمله تجهیزاتی است که برای خودروهای هوشمند در نظر گرفته شده و وسیله نقلیه را در بین خطوط جاده راهنمایی می کنند، همچنین در جلوگیری از انحراف خودرو و تصادفات، اهمیتی ویژه دارد. در پروژه ی [...] ادامه مطلب تاریخ : 07 / دسامبر / 2022 بازدید : 89 نویسنده : mrk kiani ZIP شبیه سازی کنترل کامل خودرو با رابط گرافیکی در متلب همراه داکیومنت : پروژه متلب شبیه سازی کنترل کامل خودرو با رابط گرافیکی در متلب همراه داکیومنت : پروژه متلب
شبیه سازی کنترل کامل خودرو با رابط گرافیکی در متلب : پروژه متلب پروژه آماده متلب : ردیابی خودروها برای بخش‌های خاص، کاربردهای ویژهای دارد به عنوان مثال ناوگان تجاری، اتوبوسهای بین شهری و درون شهری، سرویسهای تاکسیرانی درون شهری و سرویسهای تعمیراتی و... در هر لحظه در مراکز مربوطه تحت کنترل است. این کنترل شامل سرعت مجاز، مدت رانندگی مجاز، یافتن خودروهای مسروقه، مکانی یابی خودروهای تصادفی و معیوب و... است. [...] ادامه مطلب
ZIP پارک خودکار خودرو با کنترلر فازی در متلب :پروژه آماده متلب پارک خودکار خودرو با کنترلر فازی در متلب :پروژه آماده متلب
پارک خودکار خودرو با کنترلر فازی در متلب :پروژه آماده متلب پروژه آماده متلب :پروژه متلب در این محصول، یک کنترلر فازی در نرم‌افزار متلب برای پارک دوبل خودکار یک خودرو در بین دو خودروی پارک‌شده، طراحی شده‌است. در این مسئله با پارامترهایی نظیر طول و عرض خودروی موردنظر، ابعاد دو خودروی پارک شده و فاصله بین آنها سروکار داریم. روند کلی برای پارک خودرو بین دو خودروی عقب و جلوی آن [...] ادامه مطلب
ZIP رمزنگاری تصویر در تصویر در متلب :پروژه آماده متلب رمزنگاری تصویر در تصویر در متلب :پروژه آماده متلب
رمزنگاری تصویر در تصویر در متلب :پروژه آماده متلب پروژه آماده متلب : رمزنگاری بصری ( Visual cryptography) یکی از تکنیک‌های رمزنگاری است که توسط آن، سندهای چاپی (سندهایی که با چشم فیزیکی انسان قابل رویت هستند) به صورتی رمز شوند که برای رمزگشایی احتیاجی به سیستم کامپیوتری نباشد. یکی از بهترین روشهایی که در این زمینه ارائه شده‌است متعلق به مونی نائور و آدی شامیر میباشد که در سال ۱۹۹۴ و با دیدگاه رمزنگاری صفحات اشتراک رمز، [...] ادامه مطلب
ZIP سیستم تشخیص سن از روی چهره با استفاده از کینکت System Kinect :پروژه متلب سیستم تشخیص سن از روی چهره با استفاده از کینکت System Kinect :پروژه متلب
سیستم تشخیص هویت با استفاده از کینکت System Kinect :پروژه متلب پروژه متلب : سیستم تشخیص سن از روی چهره را می¬توان با استفاده از اطلاعاتی نظیر هویت، حالت چهره و جنسیت تعیین نمود. در حقیقت از این اطلاعات برای پیاده سازی و کدنویسی استفاده می شود و زیرساخت کار بر این اساس است. الگوریتم¬های زیادی برای انجام این کار وجود دارد. در این پروژه برای تشخیص سن از الگوریتم System Kinect [...] ادامه مطلب
ZIP تشخیص فعالیت صوتی سیگنال صوتی در متلب تشخیص فعالیت صوتی سیگنال صوتی در متلب
تشخیص فعالیت صوتی سیگنال صوتی در متلب :پروژه متلب پروژه آماده متلب : استخراج ویژگی (Feature extraction) فرایندی است که در آن با انجام عملیاتی بر روی داده‌ها، ویژگی‌های بارز و تعیین‌کنندهٔ آن مشخص میشود. روشها و اهداف هدف استخراج ویژگی این است که داده‌های خام به شکل قابل استفاده‌تری برای پردازش‌های آماری بعدی درآیند. روشهای مختلف استخراج ویژگی بنا به فلسفهٔ پشت سرشان ممکن است یک یا چند کار زیر را انجام دهند: حذف نوفه داده‌ها [...] ادامه مطلب
azsoftir.com 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276az softir@gmail.com azsoftir.com 09367292276azsoftir.com 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276az softir@gmail.com azsoftir.com 09367292276ZIP حذف سکوت در سیگنال های صوتی در متلب Silence Removal :پروژه متلب حذف سکوت در سیگنال های صوتی در متلب Silence Removal :پروژه متلب
حذف سکوت در سیگنال های صوتی در متلب Silence Removal :پروژه متلب پروژه آماده متلب : یکی از نکات مهم در پیاده سازی VADها، انتخاب ویژگی و یا ویژگی هایی است که بتوان به کمک آنها به تمایز دو ناحیه سکوت وگفتار پرداخت. در این مرحله پارامترهای مورد نیاز از فریم مربوطه استخراج می شوند. عموما پارامترهایی انتخاب می شوند که فاکتور خوبی برای تمایز نواحی سکوت و غیر سکوت از هم [...] ادامه مطلب
ZIP پخش صوت و موسیقی در متلب :پروژه آماده متلب پخش صوت و موسیقی در متلب :پروژه آماده متلب
پخش صوت و موسیقی در متلب :پروژه آماده متلب پروژه متلب : پردازش صدا در متلب که به پردازش سیگنال هم معروف است (Audio Signal Processing) تغییرات مقادیر فیزیکی در طول زمان را توصیف می کند و پردازش سیگنال یعنی دستکاری سیگنال ها برای تغییر رفتار یا استخراج اطلاعات. متلب (Matlab) ابزاری برای ساخت و دستکاری سیگنال های زمان گسسته ارائه می دهد که شامل خواندن و تجزیه و تحلیل آنها است. [...] ادامه مطلب
ZIP حذف نویز از سیگنال دیجیتالی با فیلتر در متلب حذف نویز از سیگنال دیجیتالی با فیلتر در متلب
حذف نویز از سیگنال دیجیتالی با فیلتر در متلب :پروژه متلب پروژه متلب : روشهای مختلف حذف نویز روشهای مختلف حذف نویز سیگنالهای دیجیتال به دو دسته کلی کلاسیک و غیرکلاسیک تقسیم میشوند. روشهای کلاسیک شامل تفریق طیف، فیلتر وینر و فیلترهای تطبیقی میباشند. در روش غیرکلاسیک، از ایده عبور از آستانه با استفاده از تبدیل ویولت و یا تبدیل کسینوس استفاده می شود. روشهای فوق همگی عمومی بوده و برای کلیه سیگنالهای یک بعدی قابل اعمال هستند. فرض خاصی روی [...] ادامه مطلب
ZIP تبدیل متن به گفتار در متلب :پروژه متلب آماده تبدیل متن به گفتار در متلب :پروژه متلب آماده
تبدیل متن به گفتار در متلب :پروژه متلب آماده پروژه متلب : در این پروژه هر متن دلخواه را تایپ می کنید در تمامی زبانهای رایج و متلب تبدیل به صوت می کند. هدف از تشخیص گفتار که در متون علمی بیشتر با نام بازشناسی گفتار شناخته شده‌است، طراحی و پیاده‌سازی سیستمی است که اطلاعات گفتاری را دریافت و متن و فرمان گوینده را استخراج میکند. فناوری بازشناسی گفتار به رایانه‌ای که توانایی دریافت [...] ادامه مطلب
azsoftir.com 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276az softir@gmail.com azsoftir.com 09367292276azsoftir.com 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276az softir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 ZIP دسته بندی داده ها در متلب با شبکه عصبی :پروژه متلب آماده دسته بندی داده ها در متلب با شبکه عصبی :پروژه متلب آماده
دسته بندی داده ها در متلب با شبکه عصبی :پروژه متلب آماده دسته اول: اعداد صحیح پروژه متلب آماده اعداد صحیح در متلب دقیقا همان تعریفی را دارد که در ریاضی هم از اعداد صحیح سراغ داریم. اعدادی که اعشاری پس از خود ندارند. این اعداد در متلب با int مشخص می شوند. بعد از کلمه int یک عدد می آید که تعداد حداکثر بیت های هر نوع داده را مشخص می کند. هر چه [...] ادامه مطلب
ZIP ادغام تصاویر در متلب با تکنیک ترکیب پواسون ادغام تصاویر در متلب با تکنیک ترکیب پواسون
ادغام تصاویر در متلب با تکنیک ترکیب پواسون : پروژه متلب آماده ادغام تصاویر : ادغام تصویر (Image Fusion) فرایندی است که در آن دو یا چند تصویر از یک صحنه مشترک با یکدیگر ترکیب می شوند و تصویری جدید تولید می کنند به گونه ای که تصویر ادغام یافته برای اهدافی همچون ادراک دیداری، پردازش های کامپوتری مناسب تر از تصاویر اولیه باشد. در مقایسه با تصاویر ورودی، تصویر خروجی [...] ادامه مطلب
ZIP کنترل شبکه عصبی برای کنترل سطح تانکر مخزنی در متلب کنترل شبکه عصبی برای کنترل سطح تانکر مخزنی در متلب
کنترل شبکه عصبی برای کنترل سطح تانکر مخزنی در متلب : پروژه متلب آماده مغزِ انسان در خود تعداد بسیار زیادی از نورون‌ها را جای داده است تا اطلاعاتِ مختلف را پردازش کرده و جهانِ اطراف را بشناسد. به صورت ساده، نورون‌ها در مغزِ انسان اطلاعات را از نورون‌های دیگر به وسیله‌ی دندروید‌ها می‌گیرند. این نورون‌ها اطلاعاتِ ورودی را با هم جمع کرده و اگر از یک حدِ آستانه‌ای فراتر رود [...] ادامه مطلب
ZIP شبیه سازی کنترل برداری روی موتور القایی همراه اینورترIGBT در متلب شبیه سازی کنترل برداری روی موتور القایی همراه اینورترIGBT در متلب
شبیه سازی کنترل برداری روی موتور القایی همراه اینورترIGBT در متلب :پروژه متلب یک موتور القایی یا موتور آسنکرون (غیر همزمان) یک موتور الکتریکی جریان متناوب (AC) است که در آن جریان الکتریکی روتور (بخش متحرک) که برای تولید گشتاور مورد نیاز است از طریق القای الکترومغناطیسی از سوی میدان مغناطیسی سیم پیچ استاتور به دست می آید. موتورهای القایی از پرکاربردترین موتورهایی هستند که در سامانه‌های کنترل حرکت صنعتی و همچنین خانگی به کار گرفته میشوند. موتور های القایی یا آسنکرون را در واقع ترانسفورماتور [...] ادامه مطلب
ZIP شبیه سازی راه اندازی موتور آسنکرون به روش راه اندازی نرم در متلب شبیه سازی راه اندازی موتور آسنکرون به روش راه اندازی نرم در متلب
شبیه سازی راه اندازی موتور آسنکرون به روش راه اندازی نرم در متلب موتور های آسنکرون موتور هایی هستند که سرعت چرخش روتور با سرعت میدان مغناطیسی ایجاد شده در استاتور فرق می کند و این تفاوت سرعت چرخش روتور می تواند کمتر و یا بیشتر از سرعت میدان مغناطیسی ایجاد شده در روتور باشد به همین دلیل این نوع از الکتروموتور بیشترین میزان استفاده در صنایع و لوازم را دارد. انواع موتور های [...] ادامه مطلب تاریخ : 04 / مارس / 2022 بازدید : 804 نویسنده : mrk kiani ZIP کنترل دور موتور القایی با مدولاسیون pwm در سیمولینک متلب کنترل دور موتور القایی با مدولاسیون pwm در سیمولینک متلب
کنترل دور موتور القایی با مدولاسیون pwm در سیمولینک متلب : پروژه متلب پروژه متلب یک موتور القایی یا موتور آسنکرون (غیر همزمان) یک موتور الکتریکی جریان متناوب (AC) است که در آن جریان الکتریکی روتور (بخش متحرک) که برای تولید گشتاور مورد نیاز است از طریق القای الکترومغناطیسی از سوی میدان مغناطیسی سیم پیچ استاتور به دست می آید. موتورهای القایی از پرکاربردترین موتورهایی هستند که در سامانه‌های کنترل حرکت صنعتی و همچنین خانگی به کار گرفته میشوند. موتور های [...] ادامه مطلب
ZIP بررسی اندازه ی حرکات فک پایین در انسان با بینایی ماشین و فیلتر CANNY در متلب بررسی اندازه ی حرکات فک پایین در انسان با بینایی ماشین و فیلتر CANNY در متلب
بررسی اندازه ی حرکات فک پایین در انسان با بینایی ماشین و فیلتر CANNY در متلب پروژه متلب مقدمه: حرکات فک پایین، نشانهای از چگونگی کارکرد آن است. کاهش در حرکات، از نشانههای شایع ناهنجاریهای مفصـل گیجگاهی-فکی ∗ TMDاست. با توجه به این که، اندازهی طبیعی حرکات فک پایین، در افراد ایرانی اندازهگیری نشده اســت لذا در این تحقیق سعی شدمحدوده نرمال کلیهی حرکات فک پایین در افراد ایرانی بدون علامت اندازهگیری شود. مواد [...] ادامه مطلب
ZIP تشخیص چهره با الگوریتم ویولا جونز Viola-Jones algorithm در متلب تشخیص چهره با الگوریتم ویولا جونز Viola-Jones algorithm در متلب
تشخیص چهره با الگوریتم ویولا جونز Viola-Jones algorithm در متلب : پروژه متلب پروژه متلب : ابتدا از روشی که Paul Viola و Mishael Jones در سال ۲۰۰۱ و ۲۰۰۴ میلادی منتشر کرده اند ، و معمولا به صورت ساده Viola_Jones method خوانده میشود، استفاده می شود. سپس با ارزیابی این روش در عمل نقاط ضعف آن را کشف کرده و آنها را حتی الامکان برطرف نمایم. در این روش از [...] ادامه مطلب
ZIP تشخیص سن افراد از روی چهره با شبکه عصبی در متلب تشخیص سن افراد از روی چهره با شبکه عصبی در متلب
تشخیص سن افراد از روی چهره با شبکه عصبی در متلب :پروژه متلب تشخیص سن از تصاویر چهره: پروژه متلب :شناخت بسیاری از تغییرات صورت مانند هویت، بیان و جنس، به طور گسترده ای مورد مطالعه قرار گرفته اما تشخیص سن به صورت خودکار به ندرت بررسی شده است. با افزایش سن یک انسان، زاویه چهره نیز تغییر می کنید. در این مقاله با ارائه یک روش مناسب، به تخمین گروه های [...] ادامه مطلب
ZIP تشخیص نوع پول در پول های مختلف در متلب همراه دیتابیس تشخیص نوع پول در پول های مختلف در متلب همراه دیتابیس
تشخیص نوع پول در پول های مختلف در متلب همراه دیتابیس : پروژه متلب در این پروژه نوع پول را تشخیص داده می شود در این حالت به عنوان مثال پول را انتخاب کرده و برنامه پس از شناسایی پول و تشخیص ویژگی تصویر نوع پول را تشخیص می دهد. پروژه متلب : پردازش تصویر یا Image Processing، امروزه به پردازش تصویر دیجیتال گفته می شود که نیازمند دانش رایانه ای است [...] ادامه مطلب
ZIP کنترل موتور dc با کمک الگوریتم aco در سیمولینک متلب کنترل موتور dc با کمک الگوریتم aco در سیمولینک متلب
کنترل موتور dc با کمک الگوریتم aco در سیمولینک متلب : پروژه متلب پروژه متلب : کنترل سرعت موتور DC عمل کنترل سرعت موتور DC از طریق درایور موتور DC انجام میگیرد. در حدود 90 درصد موتورهای دیسی موجود در بازار از نوع براش هستند که از این نظر میتوانند با درایورهای دیسی براش تغییر سرعت دهند. درایور DC چیست و چگونه کار میکند پروژه متلب :درایور موتور دیسی که انواع مختلفی هم دارد با روشن [...] ادامه مطلب
ZIP شبیه سازی مبدل Push-Pull در سیمولینک متلب شبیه سازی مبدل Push-Pull در سیمولینک متلب
شبیه سازی مبدل Push-Pull در سیمولیتک متلب :انجام پروژه متلب انجام پروژه متلب : مبدل push-pull نوعی مبدل DC به DC است ، مبدل سوئیچینگ که از ترانسفورماتور برای تغییر ولتاژ منبع تغذیه DC استفاده می کند. ویژگی متمایز مبدل فشار کشش این است که ترانسفورماتور اولیه با جریان از خط ورودی توسط جفت ترانزیستورها در یک مدار فشار-کشش متقارن تأمین می شود. ترانزیستورها بطور متناوب روشن و خاموش می شوند و [...] ادامه مطلب
ZIP ادغام تصاویر با روش پواسون _ لاپلاسین در متلب ادغام تصاویر با روش پواسون _ لاپلاسین در متلب
ادغام تصاویر با روش پواسون _ لاپلاسین در متلب : پروژه متلب پروژه متلب : ماتریسی که در صفحه قبل مشاهده می کنید یک تصویر به فرض سیاو و سفید است ( رنگ هایی که در تصویر مشاهده می کنید برای جدا کردن آبجکت ها است ) در خانه هایی که آبجکتی وجود ندارد مقدار صفر و در پیکسل هایی که آبجکت وجود دارد عدد یک وجود دارد . از سطر اول شروع [...] ادامه مطلب
ZIP پروژه شناسایی اشیا و حذف شی از پترن در عکس در متلب با پردازش تصویر پروژه شناسایی اشیا و حذف شی از پترن در عکس در متلب با پردازش تصویر
پروژه شناسایی اشیا و حذف شی از پترن در عکس در متلب : پروژه متلب پروژه متلب: پروژه متلب: مقادیر منفرد که از ویژگی های جبری یک الگوی دوبعدی می باشند همتای معین تبدیل KL می باشند و برخلاف آنها نسبت به تغییر پراش مقادیر شدت نور در تصویر پایدار بوده و همینطور نـسبت بـه انتقـال ، چرخش ، انعکاس و ترانهاده ، پایا می باشند. اساس این روش بدسـت آوردن مقـادیر [...] ادامه مطلب
ZIP شناسایی سیستم های غیرخطی با استفاده از انفیس :انجام پروژه متلب شناسایی سیستم های غیرخطی با استفاده از انفیس :انجام پروژه متلب
شناسایی سیستم های غیرخطی با استفاده از انفیس :انجام پروژه متلب عناصر سیستم : انجام پروژه متلب عناصر هر سیستم همان اجزای تشکیل دهنده ( یا رخداد های قابل توصیف ) آن هستند . البته بسیاری از این عناصر ، خودشان یک سیستم بحساب می آیند . برای مثال ، یک کلاس درس را یک سیستمی متشکل از دانشجویان ، استاد ، میز ، کتاب و غیره دانسته اند . در حالی [...] ادامه مطلب
azsoftir.com 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276az softir@gmail.com azsoftir.com 09367292276azsoftir.com 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276az softir@gmail.com azsoftir.com 09367292276ZIP ویرایش عکس با روش پواسون اصلاح شده در متلب ویرایش عکس با روش پواسون اصلاح شده در متلب
ویرایش عکس با روش پواسون اصلاح شده در متلب : انجام پروژه متلب انجام پروژه متلب : در این پروژه با کمک روش ModifiedPoisson چشم های یک تصویر بر روی شخص دیگر گذاشته و سپس اصلاح می گردد پروژه کامل پردازش تصویر در متلب می باشد. انجام پروژه متلب معادله پواسون در ریاضیات یک معادله دیفرانسیل مشتقات جزئی بیضوی است. این معادله در فیزیک، مهندسی برق و مهندسی مکانیک کاربرد گسترده‌ای دارد. [...] ادامه مطلب
ZIP شبیه سازی ربات نقاش در متلب شبیه سازی ربات نقاش در متلب
شبیه سازی ربات نقاش در متلب :پروژه متلب پروژه متلب : ربات‌ها نیز نقش‌های اساسی را در اجتماعات بشری به عهده گرفته‌اند. شاید در گذشته نه چندان دور، کلمه ربات، نهایتاً در اسباب‌بازی‌ها یا همین فیلم‌های سینمایی خلاصه می‌شد، اما آنچه در حال حاضر با آن روبرو هستیم، استفاده‌ای همه‌جانبه از ربات‌های مختلف، برای کاربردهایی متنوع است. بدون شک در پاسخ به این سؤال که توسعه کدام فناوری‌ها، راحتی بیشتر در [...] ادامه مطلب
ZIP تشخیص کپسول آتش نشانی در تصویر با پردازش تصویر در متلب تشخیص کپسول آتش نشانی در تصویر با پردازش تصویر در متلب
تشخیص کپسول آتش نشانی در تصویر با پردازش تصویر در متلب :پروژه متلب در این پروژه کپسول در فواصل مختلف شناسایی شده و چون از استخراج ویژگی استفاده شده تاثیری در دقت شناسایی کپسول ندارد. پروژه متلب دریافت بیش از ۹۰ درصد اطلاعات پیرامون به وسیله ی مشاهده صورت می پذیرد.با پیشرفت فناوری امکان ثبت، پردازش و انتقال تصاویر به صورت دیجیتال میسر شده است. پردازش تصاویر(image processing) امروزه بیشتر به موضوع پردازش [...] ادامه مطلب
ZIP شبیه سازی توربین بادی نسل پنجم در سیمولینک متلب همراه مقاله شبیه سازی توربین بادی نسل پنجم در سیمولینک متلب همراه مقاله
شبیه سازی توربین بادی نسل پنجم در سیمولینک متلب همراه مقاله :پروژه متلب پروژه متلب : در این پروژه توربین های نسل جدید یا نسل پنجم را در سیمولینک داریم. اجزاء اصلی توربینهای بادی محور افقی روتور: روتور توربین باد شامل پره، هاب، دماغه و یاتاقانهای پره می باشد. روتور یک توربین بادی محور افقی بطور خلاصه متشکل از تعدادی پره می باشد که بطور شعاعی در اطراف یک شفت که موازی باد قرار [...] ادامه مطلب
ZIP تیون کردن کنترلر PID با کمک الگوریتم ذرات PSO در متلب تیون کردن کنترلر PID با کمک الگوریتم ذرات PSO در متلب
تیون کردن کنترلر PID با کمک الگوریتم ذرات PSO در متلب :پروژه متلب پروژه متلب بررسی سابقه موضوع طراحی کنترل کننده پروژه متلب روش های دیگری جهت تعیین پارامترهای کنترل کننده وجود دارد که از آن جمله می توان به زیگلر نیکولز اشاره نمود. لازم به توضیح است در این تحقیق از روشهای سیستماتیک خودداری گردیده و بر اساس الگوریتم های رقابتی و انبوه ذرات این تحقیق صورت پذیرفته است. روش های دیگری چون گرید [...] ادامه مطلب
ZIP پیدا کردن مسیر با وجود موانع با کمک الگوریتم pso در متلب پیدا کردن مسیر با وجود موانع با کمک الگوریتم pso در متلب
پیدا کردن مسیر با وجود موانع با کمک الگوریتم pso در متلب :پروژه متلب پروژه متلب : در این پروژه با کمک الگوریتم pso مسیر در بین موانع پیدا می گردد. از جمله کاربرد های این پروژه در ربات های مسیر می باشد. ربات مسیریاب چیست؟ پروژه متلب ربات مسیریاب ، رباتی است که می تواند خطوط را تشخیص داده و آنها را دنبال کند و هر زمان که خطوط تغییر مسیر دادند ربات [...] ادامه مطلب
ZIP تشخیص رنگ سبز میوه ها ،سیب زمنی و… در متلب با سیمولینک تشخیص رنگ سبز میوه ها ،سیب زمنی و… در متلب با سیمولینک
تشخیص رنگ سبز میوه ها ،سیب زمنی و... در متلب با سیمولینک :پروژه متلب پروژه متلب : خواص فیزیکی محصولات کشاورزی از مهم ترین عوامل موثر در درجه بندی این محصولات است و بافت سطحی محصولات کشاورزی، یکی از مهم ترین این خواص می باشد که بایستی به طور دقیق مورد بررسی قرار گیرد. ماشین بینایی ( پردازش تصویر) به کمک نرم افزارMatlab یکی از ابزارهای پر کاربرد و غیر مخربی است، [...] ادامه مطلب
ZIP دیجیتال واترمارک با روش dwt-dct در متلب دیجیتال واترمارک با روش dwt-dct در متلب
دیجیتال واترمارک با روش dwt-dct در متلب :پروژه متلب پروژه متلب : گسترش سیستمهای چندرسانه‌ای و استفاده از شبکه‌های کامپیوتری و اینترنت، دسترسی به اطلاعات دیجیتال و کپی‌برداری از آنها را به‌آسانی ممکن کرده است. همۀ این‌ها نیاز به حفاظت از کپی‌رایت رسانه‌های دیجیتالی مختلف مانند تصویر، کلیپ‌های صوتی، ویدئو و… را به وجود آورده است. بنابراین مسئلۀ حفاظت از داده‌ها در مقابل کپی‌برداری و جعل، اهمیت فراوانی دارد. به همین [...] ادامه مطلب
ZIP تشخیص لبه تصاویر با الگوریتم کانتور فعال در متلب همراه مقاله (Active Countor) تشخیص لبه تصاویر با الگوریتم کانتور فعال در متلب همراه مقاله (Active Countor)
تشخیص لبه تصاویر با الگوریتم کانتور فعال در متلب همراه مقاله شبیه سازی شده (Active Countor):پروژه متلب پروژه متلب : در این پروژه لبه یابی در واقع مجموعه عملیات ریاضی می باشد که به کمک آنها می توان نقاطی از تصویر که در آنها روشنایی بطور شدید تغییر می کند را شناسایی کرد. لبه ها معمولا بصورت خطوطی که دارای انحنا هستند مشخص می شوند. از لبه یابی می توان برای تشخیص تغییرات [...] ادامه مطلب
ZIP مسیریابی هدف با کمک الگوریتمA* الگوریتم (A STAR) در متلب مسیریابی هدف با کمک الگوریتمA* الگوریتم (A STAR) در متلب
مسیریابی در گراف با کمک الگوریتمA* الگوریتم (A STAR) در متلب :پروژه متلب پروژه متلب :در علوم کامپیوتر، الگوریتم A* یک الگوریتم مسیریابی است که برای پیمایش و یافتن مسیر در گراف استفاده میشود. به علت عملکرد و دقت بالای این الگوریتم استفاده گسترده‌ای از آن میشود. پیتر ای هارت (به انگلیسی: Peter E. Hart)، نیلز نیلسون (Nils Nilsson) و برترام رافائل (Bertram Raphael) اولین کسانی بودند که آن را در سال ۱۹۶۸ میلادی [...] ادامه مطلب
ZIP شبیه سازی باکد خوان upc همراه دیتابیس در متلب شبیه سازی باکد خوان upc همراه دیتابیس در متلب
شبیه سازی باکد خوان upc در متلب :پروژه متلب پروژه متلب UPC برای کد محصول جهانی، سیستم بارکد برای محصولات خرده فروشی در آمریکای شمالی استفاده می شود. کد محصول جهانی اولین سیستم مارک بارکد بود که به طور گسترده پذیرفته شد. براساس BarCode 1، صنایع مواد غذایی آمریکا ابتدا UPC را به عنوان نماد استاندارد بارکد برای مارک محصول در ۳ آوریل ۱۹۷۳ تأسیس کرد و علاقه خارجی به UPC منجر به [...] ادامه مطلب
ZIP شبیه سازی جایگذاری و همپوشانی تصویر در تصویر در متلب شبیه سازی جایگذاری و همپوشانی تصویر در تصویر در متلب
شبیه سازی جایگذاری و همپوشانی تصویر در تصویر در متلب :پروژه متلب پروژه متلب : در این پروژه با کمک روش overlaping و روش همپوشانی میتوانید دو تصویر را در هم ادغام کرد یکی از مهم ترین و حیاتی ترین حسگرهایی که خداوند در بدن ما انسان ها تعبیه کرده است چشم میباشد.ولی امروزه با توجه به پیشرفت های شایان توجه در علم پردازندهایی در روبات ها و سیستم های کنترلی درست [...] ادامه مطلب تاریخ : 28 / فوریه / 2020 بازدید : 1776 نویسنده : mrk kiani ZIP مخفی کردن داده در تصویر همراه فشرده سازی تصویر به روش qtd در متلب مخفی کردن داده در تصویر همراه فشرده سازی تصویر به روش qtd در متلب
مخفی کردن داده در تصویر همراه فشرده سازی تصویر به روش qtd در متلب :پروژه متلب نهان نگاری چیست ؟ پروژه متلب : شکل دیگری از نهان نگاری که به استگانوگرافی معروف است ریشه در تمدن یونان باسـتان دارد . اسـتگانو نام برده ای بود که باید پیغامی مبنی بر حمایت از قیام نایب السلطنه یونانی یکی از مستعمرات ایـران را حمـل می کرد . این پیغام پس از تراشیدن موهای برده [...] ادامه مطلب
ZIP شبیه سازی سیستم QR در متلب شبیه سازی سیستم QR در متلب
شبیه سازی سیستم QR در متلب :پروژه متلب QR Code چیست؟ چگونه یک کد QR را اسکن کنم؟ QR Code چیست؟ پروژه متلب QR Code یک عبارت رمزی ماتریسی شکل یا بارکد ۲D(دوبُعدی) است. این بارکُد دربردارنده‌ی چیدمانی از چهارگوش‌ها‌ی سیاه بر روی زمینه‌ی سفید است. داده‌ی نهفته در آن می‌تواند نوشته، نشانی وب، شماره تلفن، یا داده‌ی دیگری باشد. این بارکد را می‌توان با پوینده‌ها‌ی QR، تلفن های همراه دوربیندار و تلفن [...] ادامه مطلب
ZIP تشخیص و دسته بندی و محاسبه سایز شی در تصویر در متلب تشخیص و دسته بندی و محاسبه سایز شی در تصویر در متلب
تشخیص و دسته بندی و محاسبه سایز شی در تصویر در متلب :پروژه متلب پروژه متلب تشخیص اشیا یک فناوری کامپیوتری است که در ارتباط با کامپیوتر ویژن و پردازش تصویر است که با شناسایی نمونه هایی از اشیاء معنایی یک کلاس خاص (مانند انسان ها، ساختمان ها و اتومبیل ها) در تصاویر و فیلم های دیجیتال مورد بررسی قرار می گیرد. در واقع در این فناوری ماشین تصویر را میبیند و [...] ادامه مطلب
ZIP تشخیص اعداد دست نویس با الگوریتم sdlm و یادگیری ماشین در متلب تشخیص اعداد دست نویس با الگوریتم sdlm و یادگیری ماشین در متلب
تشخیص اعداد دست نویس با الگوریتم sdlm و یادگیری ماشین در متلب :پروژه متلب پروژه متلب : شناسایی دست نوشته ها یکی از فعال ترین حوزه های تحقیقاتی در زمینه بینایی ماشین و پردازش الگو می باشد. در این میان پردازش و شناسایی اعداد دست نوشته به دلیل ویژگی های خاص آن و همچنین کاربردهای بسیار زیاد مورد توجه بیشتری قرار گرفته است. از جمله کاربردهای تشخیص دست نوشته ها می [...] ادامه مطلب
ZIP تشخیص کف دست با الگوریتم ورونی در متلب تشخیص کف دست با الگوریتم ورونی در متلب
تشخیص کف دست با الگوریتم ورونی در متلب :پروژه متلب پروژه متلب در این پروژه با کمک الگوریتم ورونی کف دست شناسایی و سپس سگمنت گذاری و جداسازی می گردد. پروژه متلب : در علم ریاضیات دیاگرام ورونوی روشی برای تقسیم فضا به تعدادی ناحیه میباشد. در این دیاگرام به هر مجموعه‌ای از نقاط (که دامنه‌ها، سایت‌ها یا ژنراتورها نامیده میشوند) ناحیه‌ای اختصاص داده میشود. این نواحی سلول‌های ورونوی نامیده میشود. برای یک مجموعه از [...] ادامه مطلب تاریخ : 15 / فوریه / 2020 بازدید : 1615 نویسنده : mrk kiani ZIP تشخیص پلاک خودرو ایرانی با استفاده از روش مورفولوژِی (ریخت شناسی) در متلب تشخیص پلاک خودرو ایرانی با استفاده از روش مورفولوژِی (ریخت شناسی) در متلب
تشخیص پلاک خودرو با استفاده از روش مورفولوژِی (ریخت شناسی) در متلب :پروژه متلب پروژه متلب تشخیص پلاک خودرو از جمله وظایف پراستفاده پردازش تصویر و یادگیری ماشین در دنیای واقعی است که به همین دلیل با چالش‌ها و موانع بسیاری همراه است، بهعلاوه این وظیفه، کاربردهای زیادی در مراکز و سازمان‌ها بخصوص سازمان‌های راهنمایی و رانندگی، پارکینگ‌ها و مراکز خرید دارد. هدف نهایی این پروژه ایجاد و آموزش مدل یادگیری عمیقی بود [...] ادامه مطلب
azsoftir.com 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276az softir@gmail.com azsoftir.com 09367292276azsoftir.com 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276az softir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 ZIP تشخیص انسان با دوربین مدار بسته در متلب تشخیص انسان با دوربین مدار بسته در متلب
تشخیص انسان با دوربین مدار بسته در متلب :پروژه متلب پروژه متلب : دوربین با قابلیت تشخیص انسان در این مقاله قصد داریم در خصوص دوربین با قابلیت تشخیص انسان صحبت کنیم و اطلاعات مفیدی را در این خصوص ارائه دهیم . پروژه متلب دوربین با قابلیت تشخیص انسان در ادامه به سوالات زیر پاسخ می دهیم: دوربین های مدار بسته و دوربین های امنیتی به چه شکل فعالیت می کنند ؟ مزایای استفاده از دوربین [...] ادامه مطلب تاریخ : 11 / فوریه / 2020 بازدید : 1324 نویسنده : mrk kiani ZIP شبیه سازی الگوریتم بهینه سازی مگس میوه fly fruit در متلب شبیه سازی الگوریتم بهینه سازی مگس میوه fly fruit در متلب
شبیه سازی الگوریتم بهینه سازی مگس میوه fly fruit در متلب :پروژه متلب پروژه متلب : با توجه به اهمیت یافتن و کاربری غیرقابل انکار الگوریتم های فراابتکاری در حل کارای مسائل بهینه سازی ترکیباتی و همچنین ارائه روزافزون الگوریتم های زیستی فراابتکاری، در این مقاله دو الگوریتم نوین زیستی مورد بررسی قرار می گیرد. این دو الگوریتم عبارتند از شالیزار (PFA) و بهینه سازی مگس میوه (FOA)، ابتدا پس از مروری [...] ادامه مطلب
ZIP رمزنگاری متن محرمانه با کمک رمزنگاری dna در متلب رمزنگاری متن محرمانه با کمک رمزنگاری dna در متلب
رمزنگاری متن محرمانه با کمک رمزنگاری dna در متلب :پروژه متلب پروژه متلب رمزنگاری شاخه ای از علوم است که به منظور رمزگذاری پیام ها به رمزگذاری اطلاعات می پردازد. این نقش اساسی در زیرساختهای امنیت ارتباطات دارد. کار پیشگام توسط Ashish Gehani و همکاران و امین و همکاران پس از اینکه Leonard Max Adleman توانایی محاسبات مولکولی را در سال ۱۹۹۴ نشان داده بود انجام شده است. این مسیری را [...] ادامه مطلب تاریخ : 08 / فوریه / 2020 بازدید : 1336 نویسنده : mrk kiani ZIP ترمیم تصاویر با کمک پردازش تصویر در متلب ترمیم تصاویر با کمک پردازش تصویر در متلب
ترمیم تصاویر با کمک پردازش تصویر در متلب :پروژه متلب پروژه متلب : ترمیم تصاویر به این گونه انجام می شود که با کمک پردازش تصویر پیکسل های تصویر سگمنت گذاری شده و سپس لبه یابی صورت می گیرد و نهایتا تصویر مشخ :: موضوعات مرتبط:
پردازش تصویر (image-process) ,
,
:: بازدید از این مطلب : 85
تصاویر، جهان را تعریف می کنند و هر تصویر داستان خاص خود را دارد یا حاوی اطلاعات بسیار مهمی است که می تواند از بسیاری جهات مفید باشد. این اطلاعات را می توان با کمک تکنیکی به نام پردازش تصویر به دست آورد. پردازش تصویر با پایتون یکی از رایجترین حوزه هایی است که برنامه نویسان پایتون می توانند وارد آن شوند.
این بخش اصلی بینایی کامپیوتری است که در بسیاری از حوزه های دنیای واقعی مانند رباتیک، ماشین‌های خودران و تشخیص اشیا نقش مهمی دارد. پردازش تصویر در پایتون به ما امکان می دهد هزاران تصویر را در یک زمان تغییر دهیم و دستکاری کنیم و بینش مفیدی را از آنها استخراج کنیم. تقریباً در هر زمینه ای طیف گسترده ای از کاربرد ها را دارد.
پایتون یکی از زبان های برنامه نویسی پرکاربرد برای این منظور است. کتابخانه ها و ابزارهای شگفت انگیز آن در دستیابی به پردازش تصویر بسیار کارآمد هستند. در این مقاله الگوریتم‌ها، تکنیک‌ها و ابزارهای کلاسیک برای پردازش تصویر و دریافت خروجی مورد نظر را مورد بررسی قرار می دهیم. قبل از شروع، در صورتی که با برنامه نویسی پایتون آشنایی ندارید، پیشنهاد می کنیم تا دوره آموزش برنامه نویسی پایتون را مشاهده کنید. پردازش تصویر با پایتون چیست؟
همانطور که از نامش مشخص است، پردازش تصویر به معنای پردازش تصویر می باشد. ممکن است شامل تکنیک های مختلفی باشد که برای رسیدن به هدف می توانیم از آنها استفاده کنیم. خروجی نهایی می تواند به صورت تصویر یا ویژگی مربوط به آن تصویر باشد. این فرایند می تواند برای تجزیه و تحلیل بیشتر و تصمیم گیری استفاده شود.
آموزش پردازش تصویر با پایتون تصویر چیست؟
یک تصویر را می توان به عنوان یک تابع دو بعدی F(x,y) نشان داد که در آن x و y مختصات فضایی هستند. دامنه F در یک مقدار خاص x,y به عنوان شدت تصویر در آن نقطه شناخته می شود. اگر x، y و مقدار دامنه محدود باشد، آن را تصویر دیجیتال می نامیم. آرایه ای از پیکسل ها است که در ستون ها و ردیف ها مرتب شده اند. پیکسل ها عناصر یک تصویر هستند که حاوی اطلاعاتی درباره شدت و رنگ هستند. یک تصویر همچنین می تواند به صورت سه بعدی نمایش داده شود که در آن x، y و z به مختصات فضایی تبدیل می شوند. پیکسل ها در قالب یک ماتریس مرتب شده اند. این به عنوان یک تصویر RGB شناخته می شود.
انواع مختلفی از تصاویر وجود دارد:
تصویر RGB: شامل سه لایه تصویر دو بعدی است که این لایه ها، همان کانال های قرمز، سبز و آبی هستند.
تصویر در مقیاس خاکستری: این تصاویر دارای سایه های سیاه و سفید هستند و فقط یک کانال دارند. الگوریتم های کلاسیک پردازش تصویر 1. پردازش تصویر مورفولوژیکی
پردازش تصویر مورفولوژیکی (Morphological Image Processing) سعی در حذف نواقص از تصاویر باینری دارد، زیرا مناطق باینری تولید شده توسط آستانه ساده می توانند توسط نویز تحریف شوند. همچنین به صاف کردن تصویر با استفاده از عملیات باز و بسته کردن کمک می کند. عملیات مورفولوژیکی را می توان به تصاویر خاکستری مرتبط کرد.
این پروسه شامل عملیات غیر خطی مربوط به ساختار ویژگی های یک تصویر است. این تکنیک یک تصویر را با استفاده از الگوی کوچک به نام عنصر ساختاری که در مکان‌های مختلف ممکن در تصویر قرار میگیرد و با پیکسل‌های همسایگی مربوطه مقایسه میشود، تجزیه و تحلیل میکند. یک عنصر ساختاری یک ماتریس کوچک با مقادیر 0 و 1 است.
بهتر است دو عملیات اساسی پردازش تصویر مورفولوژیکی، Dilation و Erosion را ببینیم:
عملیات Dilation: پیکسل ها را به مرزهای جسم در یک تصویر اضافه می کند. عملیات Erosion: پیکسل ها را از مرزهای شی حذف می کند.
تعداد پیکسل های حذف شده یا اضافه شده به تصویر اصلی به اندازه عنصر ساختار بستگی دارد.
در این مرحله ممکن است فکر کنید “عنصر ساختاری چیست؟” بگذار توضیح بدهم:
عنصر ساختاری ماتریسی است که فقط از 0 و 1 تشکیل شده است که می تواند هر شکل و اندازه دلخواه داشته باشد. در تمام مکان‌های ممکن در تصویر قرار گرفته و با همسایگی پیکسل‌های مربوطه مقایسه میشود. 2. پردازش تصویر گاوسی (Gaussian)
تاری گاوسی، که به هموارسازی گاوسی نیز معروف است، نتیجه تار کردن یک تصویر توسط یک تابع گاوسی است. برای کاهش نویز تصویر و کاهش جزئیات استفاده می شود. جلوه بصری این تکنیک محو کردن شبیه به تماشای یک تصویر از طریق صفحه نمایش شفاف است. گاهی اوقات در بینایی کامپیوتر برای بهبود تصویر در مقیاس های مختلف یا به عنوان یک تکنیک تقویت داده در یادگیری عمیق استفاده می شود.
تابع گاوسی مانند مثال زیر است:
تابع گاوسی
در عمل، بهترین کار این است که با تقسیم فرآیند به دو پاس، از خاصیت تفکیک پذیر گاوسی استفاده کنیم. در اولین پاس، از یک هسته یک بعدی برای محو کردن تصویر فقط در جهت افقی یا عمودی استفاده می شود. در پاس دوم از همان هسته یک بعدی برای محو کردن جهت باقی مانده استفاده می شود. اثر حاصل مانند درهم پیچیدن با یک هسته دو بعدی در یک پاس است. بیایید یک مثال ببینیم تا بفهمیم فیلترهای گاوسی با یک تصویر چه می کنند. 3. تبدیل فوریه در پردازش تصویر
تبدیل فوریه یک تصویر را به اجزای سینوس و کسینوس تجزیه می کند. این برنامه چندین برنامه مانند بازسازی تصویر، فشرده سازی تصویر یا فیلتر کردن تصویر دارد. از آنجایی که ما در مورد تصاویر صحبت می کنیم، تبدیل فوریه گسسته را در نظر خواهیم گرفت. بیایید یک سینوسی را در نظر بگیریم، از سه چیز تشکیل شده است:
بزرگی – مربوط به کنتراست فرکانس فضایی – مربوط به روشنایی فاز – مربوط به اطلاعات رنگ
تصویر در حوزه فرکانس به صورت زیر است:
تصویر در حوزه فرکانس 4. Edge Detection در پردازش تصویر
تشخیص لبه، یک تکنیک پردازش تصویر برای یافتن مرزهای اشیاء درون تصویر است. با تشخیص ناپیوستگی در روشنایی کار می کند. این فرایند می تواند در استخراج اطلاعات مفید از تصویر بسیار مفید باشد زیرا بیشتر اطلاعات شکل در لبه ها محصور شده است. روشهای کلاسیک تشخیص لبه با تشخیص ناپیوستگی در روشنایی کار میکنند.
در صورت تشخیص نویز در تصویر در حالی که تغییرات سطوح خاکستری را تشخیص می دهد، می تواند به سرعت واکنش نشان دهد. لبه ها به عنوان ماکزیمم محلی گرادیان تعریف می شوند. رایج ترین الگوریتم تشخیص لبه، الگوریتم تشخیص لبه سوبل است. اپراتور تشخیص سوبل از هسته های کانولوشنال 3*3 تشکیل شده است. یک هسته ساده Gx و یک هسته 90 درجه چرخش Gy. اندازه گیری های جداگانه با اعمال هر دو هسته به طور جداگانه روی تصویر انجام می شود. 5. پردازش تصویر موجک
ما یک تبدیل فوریه را دیدیم اما فقط به فرکانس محدود می شود. موجک ها هم زمان و هم فرکانس را در نظر می گیرند. این تبدیل برای سیگنال های غیر ثابت مناسب است. می دانیم که لبه ها یکی از بخش های مهم تصویر هستند، در حالی که با اعمال فیلترهای سنتی متوجه شده ایم که نویز حذف می شود اما تصویر تار می شود. تبدیل موجک به گونه ای طراحی شده است که وضوح فرکانس خوبی برای اجزای فرکانس پایین بدست آوریم. در زیر مثال تبدیل موجک دو بعدی آمده است: پردازش تصویر با پایتون توسط شبکه های عصبی
شبکه های عصبی شبکه های چند لایه ای هستند که از نورون ها یا گره ها تشکیل شده اند. این نورون ها واحدهای پردازشی اصلی شبکه عصبی هستند. آنها طوری طراحی شده اند که مانند مغز انسان عمل کنند. آنها داده ها را دریافت می کنند، خود را آموزش می دهند تا الگوهای موجود در داده ها را تشخیص دهند و سپس خروجی را پیش بینی کنند. یک شبکه عصبی پایه دارای سه لایه است:
پردازش تصویر با پایتون چیست
لایه ورودی لایه پنهان لایه خروجی
پردازش تصویر با پایتون یکی از کاربرد های پایتون است که بسیاری از فعالیت های حرفه ای در دنیای امروزی وابسته به این تکنولوژی می باشد. لایه های ورودی، ورودی را دریافت می کنند، لایه خروجی خروجی را پیش بینی می کند و لایه های پنهان بیشتر محاسبات را انجام می دهند. تعداد لایه های پنهان را می توان با توجه به نیازها تغییر داد. حداقل باید یک لایه پنهان در یک شبکه عصبی وجود داشته باشد.
اساس کار پردازش تصویر با پایتون چگونه است؟ (بر اساس شبکه عصبی) :
بیایید یک تصویر را در نظر بگیریم، هر پیکسل به عنوان ورودی به هر نورون لایه اول تغذیه می شود، نورون های یک لایه از طریق کانال ها به نورون های لایه بعدی متصل می شوند. به هر یک از این کانال ها یک مقدار عددی به نام وزن اختصاص داده می شود. ورودی ها در وزن های مربوطه ضرب می شوند و این مجموع وزنی سپس به عنوان ورودی به لایه های پنهان داده می شود. خروجی از لایه های پنهان از طریق یک تابع فعال سازی منتقل می شود که تعیین می کند آیا نورون خاص فعال می شود یا خیر. نورون های فعال شده، داده ها را به لایه های پنهان بعدی منتقل می کنند. به این ترتیب داده ها از طریق شبکه منتشر می شوند که به آن انتشار به جلو می گویند. در لایه خروجی، نورونی با بالاترین مقدار، خروجی را پیش بینی می کند. این خروجی ها مقادیر احتمال هستند. خروجی پیش بینی شده با خروجی واقعی مقایسه می شود تا خطا بدست آید. سپس این اطلاعات از طریق شبکه بازگردانده می شود، این فرآیند به عنوان Backpropagation شناخته می شود. بر اساس این اطلاعات، وزن ها تنظیم می شوند. این چرخه انتشار به جلو و عقب چندین بار روی چندین ورودی انجام می شود تا زمانی که شبکه در اکثر موارد خروجی را به درستی پیش بینی کند. این به فرآیند آموزش شبکه عصبی پایان می دهد. زمان صرف شده برای آموزش شبکه عصبی ممکن است در برخی موارد زیاد شود. در تصویر زیر ai مجموعه ورودی‌ها، wi وزن‌ها، z خروجی و g هر تابع فعال‌سازی است.
در اینجا چند دستورالعمل برای آماده سازی داده ها برای پردازش تصویر آورده شده است.
در پردازش تصویر با پایتون، داده های بیشتری باید به مدل داده شود تا نتایج بهتری حاصل آید. مجموعه داده های تصویر باید از کیفیت بالایی برخوردار باشند تا اطلاعات واضح تری به دست آورید، اما برای پردازش آنها ممکن است به شبکه های عصبی عمیق تری نیاز داشته باشید. در بسیاری از موارد تصاویر RGB قبل از تغذیه به شبکه عصبی به مقیاس خاکستری تبدیل می شوند.
ابزار های پردازش تصویر در پایتون
مقاله پردازش تصویر با پایتون 1. OpenCV
مخفف عبارت Open Source Computer Vision Library است. این کتابخانه شامل بیش از 2000 الگوریتم بهینه شده است که برای بینایی کامپیوتر و یادگیری ماشین مفید است. روش های مختلفی برای استفاده از opencv در پردازش تصویر وجود دارد که در زیر به چند مورد اشاره می شود:
تبدیل تصاویر از یک فضای رنگی به فضای دیگر مانند بین BGR و HSV، BGR و خاکستری و غیره. انجام آستانه گذاری روی تصاویر، مانند آستانه گذاری ساده، آستانه گذاری تطبیقی و غیره. صاف کردن تصاویر، مانند اعمال فیلترهای سفارشی بر روی تصاویر و محو کردن تصاویر. انجام عملیات ریخت شناسی روی تصاویر. ساخت اهرام تصویری استخراج پیش زمینه از تصاویر با استفاده از الگوریتم GrabCut. تقسیم بندی تصویر با استفاده از الگوریتم حوضه آبخیز
2. Scikit-Image
Scikit-Image یک کتابخانه منبع باز است که برای پیش پردازش تصویر استفاده می شود. از یادگیری ماشین با توابع داخلی استفاده می کند و می تواند عملیات پیچیده ای را روی تصاویر تنها با چند عملکرد انجام دهد. با آرایه‌های numpy کار میکند و حتی برای کسانی که تازه وارد پایتون شده‌اند، یک کتابخانه نسبتاً ساده است. برخی از عملیاتی هایی که می توان با استفاده از تصویر scikit انجام داد عبارتند از:
برای پیاده سازی عملیات آستانه گذاری از متد try_all_threshold() روی تصویر استفاده کنید. از هفت الگوریتم آستانه جهانی استفاده خواهد کرد. برای پیاده سازی تشخیص لبه از متد sobel() در ماژول فیلترها استفاده کنید. این روش به یک تصویر 2 بعدی در مقیاس خاکستری به عنوان ورودی نیاز دارد، بنابراین باید تصویر را به مقیاس خاکستری تبدیل کنیم. برای پیاده سازی هموارسازی گاوسی از روش ()gaussian در ماژول فیلترها استفاده کنید. برای اعمال یکسان سازی هیستوگرام، از ماژول نوردهی، برای اعمال یکسان سازی هیستوگرام معمولی بر روی تصویر اصلی، از روش ()qualize_hist و برای اعمال یکسان سازی تطبیقی، از روش ()qualize_adapthist استفاده کنید. برای چرخاندن تصویر از تابع rotate() در زیر ماژول تبدیل استفاده کنید. برای تغییر مقیاس تصویر از تابع rescale() از ماژول تبدیل استفاده کنید. برای اعمال عملیات مورفولوژیکی از تابع binary_erosion() و binary_dilation() در زیر ماژول مورفولوژی استفاده کنید.
3.PIL/pillow کتابخانه پردازش تصویر
PIL مخفف Python Image Library و Pillow چنگال PIL توسط Alex Clark و Contributors است. این یکی از کتابخانه های قدرتمند است. این کتابخانه پردازش تصویر طیف گسترده ای از فرمت های تصویر مانند PPM، JPEG، TIFF، GIF، PNG و BMP پشتیبانی می کند.
این فریم ورک می تواند به شما کمک کند چندین عملیات را روی تصاویر انجام دهید، مانند چرخش، تغییر اندازه، برش، مقیاس خاکستری و غیره. اجازه دهید برخی از این عملیات ها را مرور کنیم. برای انجام عملیات دستکاری ماژولی در این کتابخانه وجود دارد به نام Image.
برای بارگذاری یک تصویر از متد open() استفاده کنید. برای نمایش تصویر از متد show() استفاده کنید. برای شناخت فرمت فایل از ویژگی format استفاده کنید برای دانستن اندازه تصویر از ویژگی اندازه استفاده کنید برای اطلاع از فرمت پیکسلی از ویژگی mode استفاده کنید. برای ذخیره فایل تصویر پس از پردازش دلخواه، از روش save() استفاده کنید. Pillow فایل تصویر را با فرمت png ذخیره می کند. برای تغییر اندازه تصویر از متد resize() استفاده کنید که دو آرگومان به عنوان عرض و ارتفاع می گیرد. برای برش تصویر، از متد crop() استفاده کنید که یک آرگومان را به‌عنوان تاپل جعبه‌ای میگیرد که موقعیت و اندازه منطقه برش‌خورده را مشخص میکند. برای چرخاندن تصویر از متد rotate() استفاده کنید که یک آرگومان را به عنوان عدد صحیح یا عدد شناور نشان دهنده درجه چرخش می گیرد.
4. کتابخانه پردازش تصویر NumPy
با استفاده از این کتابخانه میتوانید تکنیک‌های ساده تصویر مانند ورق زدن تصاویر، استخراج ویژگی‌ها و تجزیه و تحلیل آنها را نیز انجام دهید. تصاویر را می توان با آرایه های چند بعدی numpy نشان داد و بنابراین نوع آنها NdArrays است. یک تصویر رنگی یک آرایه بی رنگ با 3 بعد است. با برش آرایه چند بعدی می توان کانال های RGB را از هم جدا کرد.
1999 توسط گری برادسکی در اینتل آغاز شد و اولین بار در سال 2000 منتشر شد. وادیم پیزارفسکی به گری برادسکی پیوست تا بتواند تیم OpenCV نرم افزار روسی اینتل را مدیریت کند. در سال 2005، OpenCV در Stanley، وسیله نقلیه که در سال 2005 DARPA Grand Challenge برنده شد، مورد استفاده قرار گرفت. بعدها توسعه فعال خود را تحت حمایت ویلو گاراژ ادامه داد، با گری برادسکی و وادیم پیزاروفسکی رهبری این پروژه. در حال حاضر، OpenCV از بسیاری از الگوریتم های مرتبط با Computer Vision و Machine Learning پشتیبانی می کند و روز به روز گسترش می یابد.
در حال حاضر OpenCV از طیف گسترده ای از زبان های برنامه نویسی مانند C ++، Python، Java و غیره پشتیبانی می کند و در سیستم عامل های مختلف از جمله ویندوز، لینوکس، OS X، اندروید، iOS و غیره پشتیبانی می کند. همچنین رابط های مبتنی بر CUDA و OpenCL نیز برای توسعه بالا سرعت عمل GPU. OpenCV-Python API پایتون OpenCV است. این بهترین ویژگی های OpenCV C ++ API و زبان پایتون را ترکیب می کند.
پایتون یک زبان برنامه نویسی عمومی است که توسط گیدو ون روسوم ساخته شده است که در کوتاه مدت بسیار محبوب به نظر می رسد عمدتا به دلیل سادگی و خواندن کد آن است. این برنامهنویس را قادر میسازد ایدههای خود را در خطوط کمتر از کد بدون نیاز به خوانایی به نمایش بگذارد.
در مقایسه با زبان های دیگر مانند C / C ++، پایتون کندتر است. اما یکی دیگر از ویژگی های مهم Python این است که می توان آن را به راحتی با C / C ++ گسترش داد. این ویژگی به ما کمک می کند تا کدهای محاسباتی فشرده را در C / C ++ بنویسیم و یک بسته بندی پایتون برای آن ایجاد کنیم تا بتوانیم از این پلاگین ها به عنوان ماژول های پایتون استفاده کنیم. این به ما دو مزیت میدهد: اول، کد ما همانند کد اصلی C / C ++ (از آنجا که C ++ C ++ واقعی در پس زمینه کار می کند) و دوم، کد بسیار ساده ای در Python است. این چگونه OpenCV-Python کار می کند، این یک بسته بندی پایتون در حین اجرای C ++ اصلی است. امیدواریم که حالتون عالی باشه.
در ادامه با ویژگی‌های پروژه‌ای آشنا میشین که امیدواریم ازش لذت ببرین و فوق العاده براتون مفید باشه.
این پروژه با زبان پایتون (Python) و کتابخونه OpenCV نوشته شده که به راحتی میتونین تصاویر چهره مدنظر خودتون رو بهش بدین تا اون‌ها رو یاد بگیره و در زمینه‌های مختلف مثل تشخیص هویت از روی چهره، سیستم حضور غیاب با چهره، مقالات علمی-پژوهشی، پروژه پایان‌نامه کارشناسی، پروژه درسی و … ازش استفاده کنین.
نمونه خروجی پروژه:
از مزیت‌های استفاده از زبان پایتون میشه به درک سریع، یادگیری راحت، امکانات زیاد و قابلیت صنعتی سازی اون نام برد. این پروژه از دو بخش “آموزش (train)” و “تست (test)” ساخته شده که پشت سر هم قرار گرفتن. فقط کافیه تصاویر چهره رو به تعداد کلاس‌های مدنظر خودتون (به تعداد افراد)، در پوشه مربوطه قرار بدین و سپس کد رو اجرا کنین. تصاویر یکی یکی خونده میشن و مرحله تشخیص مکان صورت (چهره) و یادگیری انجام میشه.
پروژه تشخیص و شناسایی چهره با OpenCV و پایتون
بعد از اتمام این مرحله، یک مدل (model) از فرآیندهای یادگیری برای شما ذخیره میشه که اگه دوباره خواستین اجرا کنین، لازم نباشه مراحل یادگیری مجددا تکرار بشه.
بعد از این مرحله کدهای تست کردن مدل آموزش دیده اجرا میشن. این پروژه برای دو حالت ۱- تشخیص روی تصاویر (Image) و ۲- تشخیص روی ویدیو یا وبکم (WebcamVideo) آماده شده که شما بسته به نیازتون میتونین یکی رو تهیه کنین.
در حالت اول برای تست فقط کافیه اسم تصویر مدنظر خودتون رو در متغیر ‘image’ وارد کنین، تا هم موقعیت چهره تشخیص داده بشه و هم کلاس مربوط به این چهره (طبق تصاویری که آموزش دادین) شناسایی بشه. در حالت دوم پروژه، یعنی تشخیص روی ویدیو یا وبکم، فقط کافیه اسم ویدیو موردنظر رو در قسمت مربوطه قرار بدین و یا برای استفاده از وبکم، عدد صفر (یا یک) را به جای اسم ویدیو وارد کنین، تا اینکه پردازش روی تصاویر دریافتی از وبکم انجام شود. خروجی پردازش نیز به صورت خودکار در یک ویدیو جداگانه برای شما ذخیره میشود.
طبق ویدیوی خروجی پروژه، ما از این پروژه برای تشخیص و شناسایی چهره دو بازیگر (ساعد سهیلی و جواد عزتی) استفاده کرده‌ایم.
دیتاست پروژه تشخیص و شناسایی چهره با OpenCV و پایتون ویژگی ها:
– شامل دو مرحله آموزش (train) و تست (test) – قابلیت تشخیص و شناسایی چندین چهره در یک تصویر – استفاده راحت برای تصاویر موردنظر خود – تغییر راحت لیبل ها (labels) – مناسب برای پروژه های دانشجویی و درسی – استفاده از زبان پایتون (Python) – به همراه فایل نصب آفلاین OpenCV و راهنما – سطح پروژه: مقدماتی و متوسط
نکته‌‌ها:
– مراحل نصب ماژول‌های مورد نیاز در فایل PDF توضیح داده شده است. – همچنین ماژول‌های مورد نیاز برای نصب آفلاین، به صورت جداگانه هم در فایل دریافتی وجود دارد و نحوه نصب آفلاین ماژول‌ها نیز گفته شده است. – سرعت پردازش ویدیو به قدرت پردازش سیستم شما دارد، اما در مجموع می‌توان گفت سرعت تشخیص سریع میباشد. – برای عملکرد مطلوب، چهره‌ها بایستی تا جای ممکن در زاویه مستقیم قرار داشته باشند. – بدیهی است که ویدیوی خروجی، به صورت بدون صدا میباشد و در صورت نیاز باید صدا را جداگانه به ویدیو متصل کنید.
در صورت استقبال از این پروژه، نسخه‌های پیشرفته‌تر (با استفاده از یادگیری عمیق) نیز برای شما کاربران عزیز قرار خواهد گرفت.
امیدواریم از دانلود این پروژه لذت ببرین و مورد انجام پروژه پردازش تصویر با پایتون
با سلام. ما یک تیم متخصص از افراد در زمینه دیتاساینس و بینایی ماشین هستم و بیشتر از 4 سال است به صورت حرفه ای و مداوم در حال انجام پروژه های گوناگون با زبان پایتون هستیم. پروژه هایی شامل Object Detection – شناسایی اشیا، طبقه بندی تصاویر ، بازطراحی معماری یولو YOLO و بهبود معماری شبکه های کانولوشن. در این مدت تلاش کردیم به صورت حرفه ای پروژه ها را انجام داده و در زمان مقرر با کیفیت خواسته شده تحویل دهیم. بهبود عملکرد شبکه عصبی کانولوشن با استفاده از روش PSO پروژه، پروژه پردازش تصویر
شبکه عصبی کانولوشنال (CNN) یکی از پرکاربردترین تکنیک های یادگیری عمیق است. روش های مختلفی از مدل ها برای یادگیری در شبکه های CNN پیشنهاد و بهبود یافته است. هنگام کار با CNN، تعیین هاپیرپارامترهای بهینه ضروری است. اگر تعداد …
بهبود عملکرد شبکه عصبی کانولوشن با استفاده از روش PSO ادامه مطلب » آبان ۱۱ ۱۴۰۱ بهبود عملکرد معماری CondenseNet با روش یادگیری خودناظر پروژه، پروژه پردازش تصویر
هدف از انجام این پروژه پیاده سازی و بهبود روش CondenseNet است که در مقاله معرفی شده است. به همین منظور در ابتدا اصل مقاله پیاده سازی شد و سپس روش جدیدی برای بهبود عملکرد آن ارایه شد. این پروژه …
ساخت برنامه شناسایی چهره در پایتون آموزش، آموزش تصویری و گام به گام، پردازش تصویر، کاربرد در صنعت، یادگیری ماشین
در این پست ، من به شما نشان می دهم که چگونه با استفاده از پایتون برنامه شناسایی چهره خود را بسازید. ساخت برنامه ای که چهره ها را شناسایی و تشخیص دهد یک پروژه بسیار جالب و سرگرم کننده برای شروع با بینایی کامپیوتر است. تلفیق پایتون و OpenCV، علاوه بر توانمندی های گسترده و چشم گیر خود، از یادگیری آسان و مناسبی برای فراگیری افرادی که در ابتدای مسیر پردازش تصویر و کدنویسی هستند نیز برخوردار است. آموزش این فرادرس، به صورت گام به گام با معرفی، نصب و بارگذاری تصاویر به شکل کاملا سریع و آسان آغاز شده و سپس با اعمال عملیات اصلی متداول روی تصاویر، اعمال عملیات ریاضی و تبدیلات هندسی ادامه پیدا کرده و فیلترهای کاربردی مختلف و نحوه پیاده سازی آن ها روی تصویر بیان خواهد شد. همچنین استفاده از پرکاربردترین روش ها برای تشخیص لبه، تبدیلات مورفلوژیک، هیستوگرام و اشاره چند روش تطبیق الگو که از مهم ترین بخش ها و اهداف هر برنامه پردازش تصویر است، به خوبی و آسانی تشریح خواهد شد. آموزش مقدماتی پردازش تصویر با اپن سی وی OpenCV در پایتون Python تعداد دانشجو ۳,۰۴۲ نفر مدت زمان ۳ ساعت و ۱۰ دقیقه هزینه عادی آموزش ۱۸۹,۰۰۰ تومان در طرح تخفیف ۷۵,۶۰۰ تومان ۰۲:۰۹:۵۲:۰۷ محتوای این آموزش (توضیحات) تضمین کیفیت ✅ (توضیحات) ۱۸ بازخورد (مشاهده نظرات) محمدجواد زمانی قلعه
محمدجواد زمانی قلعه
کارشناس ارشد مهندسی الکترواپتیک
مهندس محمد جوادزمانی قلعه، دارای مدرک کارشناسی ارشد مهندسی الکترواپتیک از دانشگاه صنعتی مالک اشتر هستند. زمینه اصلی فعالیت ایشان انجام پژوهش‌ها و پروژه‌های حوزه طراحی سامانه‌های اپتیکی و پردازش تصویر است. در حال حاضر مدیرعامل یک شرکت فناور در زمینه پردازش تصاویر پزشکی هستند. توضیحات تکمیلی
امروزه پردازش تصویر، بخش مهمی از اغلب سیستم های هوشمند را تشکیل می دهد. کاربردهای متنوعی که پردازش تصویر در زمینه های مختلفی نظیر: فنی، صنعتی، شهری، پزشکی و علمی دارد، آن را به یک موضوع بسیار مهم در میان زمینه های مختلف تجاری و پژوهشی تبدیل کرده است. اما یکی از مشکلات توسعه دهندگان نرم افزارهای بصری انجام محاسبات مختلف روی تصاویر است.
به دلیل حجم بالای اطلاعات، پردازش آن ها نیاز به برنامه نویسی بهینه دارد و همچنین پردازش تصاویر در صورتی می تواند بیشترین کاربرد و مزیت را برای ما ایجاد کرده و آینده شغلی و تحیقاتی ما را متحول سازد که هم مبتنی بر یکی از زبان های برنامه نویسی پایه باشد و هم بتوان از یک کتابخانه بهینه برای پیاده سازی آن نیز استفاده کرد.
عضو شوید
عضویت سریع
آمار مطالب
آمار بازدید
