هوش مصنوعی و پردازش تصویر

دوره کاربرد پردازش تصویر کلاسیک با پایتون و openCV

اهداف دوره:

• آموزش اصول اولیه پردازش تصویر دیجیتال

• تسلط بر کتابخانه OpenCV در پایتون

• پیاده‌سازی پروژه‌های واقعی در زمینه تحلیل و پردازش تصاویر

• آماده‌سازی برای ورود به حوزه‌های بینایی ماشین، پزشکی تصویری، خودران‌ها و امنیت تصویری

پیش‌نیازها:

• آشنایی مقدماتی با زبان پایتون (در حد نوشتن توابع و کار با لیست‌ها و حلقه‌ها)

• دانش پایه ریاضی و آمار (در حد دبیرستان)

• آشنایی مقدماتی با تصاویر دیجیتال (امتیاز محسوب می‌شود اما الزامی نیست)

 سرفصل‌های کامل دوره:

فصل 1: آشنایی با مفاهیم پایه‌ای

• تعریف پردازش تصویر دیجیتال

• تفاوت بین پردازش تصویر، بینایی ماشین و بینایی رایانه‌ای

• انواع تصاویر (grayscale، RGB، binary)

• معرفی OpenCV و نصب آن در محیط پایتون

فصل 2: کار با تصاویر در OpenCV

• خواندن، نمایش و ذخیره تصاویر

• تغییر اندازه، برش، چرخش و آینه‌ای کردن تصاویر

• تبدیل رنگ (RGB ↔ Grayscale ↔ HSV)

• کار با کانال‌های رنگی

فصل 3: فیلترگذاری و نویزگیری

• آشنایی با نویزهای تصویری (Gaussian, Salt & Pepper)

• اعمال فیلترهای مکانی: متوسط‌گیر، Gaussian، Median

• اعمال فیلترهای لبه‌یابی: Sobel، Laplacian، Canny

فصل 4: تکنیک‌های مورفولوژیکی

• مفاهیم Erosion و Dilation

• عملیات Opening و Closing

• استخراج ساختارهای خاص (lines, corners, contours)

فصل 5: آستانه‌گذاری و باینری‌سازی تصویر

• Thresholding ساده و تطبیقی

• تکنیک Otsu’s Thresholding

• استفاده از تصاویر باینری برای استخراج اشیا

فصل 6: تشخیص اشیاء و نواحی مهم

• یافتن کانتورها (Contours) و ترسیم آن‌ها

• محاسبه خصوصیات هندسی: مساحت، محیط، bounding box

• شناسایی اشیای ساده (دایره، مربع، مستطیل)

فصل 7: پردازش ویدئو

• خواندن و نمایش فایل‌های ویدئویی با OpenCV

• گرفتن فریم‌های زنده از دوربین

• پردازش بلادرنگ (Real-time) ویدئو

فصل 8: شناسایی چهره و اشیاء ساده

• استفاده از مدل‌های Haar Cascade برای تشخیص چهره

• مفاهیم مقدماتی در تشخیص الگو

• کار با داده‌های آماده OpenCV

فصل 9: پروژه‌های عملی

• استخراج شماره پلاک خودرو (مقدماتی)

• شمارش اشیاء در یک تصویر

• ردیابی رنگ یا شی خاص در ویدئو

خروجی دوره:

در پایان این دوره، شرکت‌کنندگان قادر خواهند بود با استفاده از ابزارهای قدرتمند OpenCV پروژه‌های مختلفی در حوزه پردازش تصویر پیاده‌سازی کرده و برای ورود به فازهای پیشرفته‌تر مثل یادگیری عمیق در بینایی ماشین آماده شوند.

مزایای شرکت در دوره

شرکت در دوره‌ی «کاربرد پردازش تصویر کلاسیک با پایتون و OpenCV» یک فرصت ارزشمند برای کسب مهارت‌های عملی و تخصصی در حوزه‌ای است که در بسیاری از صنایع نوین از جمله پزشکی، خودروسازی، رباتیک، نظارت تصویری، کشاورزی هوشمند و امنیت دیجیتال کاربرد گسترده‌ای دارد. این دوره با محوریت زبان برنامه‌نویسی پایتون و کتابخانه OpenCV، به‌صورت کاملاً پروژه‌محور طراحی شده و به شما امکان می‌دهد مفاهیم پایه تا پیشرفته پردازش تصویر را به‌صورت گام‌به‌گام و کاملاً کاربردی بیاموزید.

علاوه بر یادگیری مباحث فنی، هنرجویان این دوره با اصول تحلیل و پردازش تصاویر دنیای واقعی آشنا می‌شوند و آمادگی لازم برای ورود به حوزه‌های پیشرفته‌تری مانند بینایی ماشین، یادگیری عمیق و هوش مصنوعی را پیدا می‌کنند. همچنین خروجی‌های این دوره می‌توانند به‌عنوان نمونه‌کارهای قوی در رزومه حرفه‌ای شما قرار بگیرند و مسیر شغلی یا تحقیقاتی‌تان را در حوزه‌ای آینده‌دار هموارتر کنند.

علاوه بر این، شرکت در این دوره به افزایش توانایی تحلیل داده‌های تصویری، بهینه‌سازی الگوریتم‌های شناسایی و افزایش دقت در سیستم‌های هوشمند کمک می‌کند. یادگیری OpenCV با پایتون نه‌تنها در پروژه‌های پژوهشی و دانشگاهی، بلکه در پروژه‌های صنعتی نیز کاربرد گسترده‌ای دارد. این مهارت به‌عنوان یک نقطه قوت در استخدام و همکاری با تیم‌های فنی، استارتاپ‌ها و شرکت‌های فعال در حوزه هوش مصنوعی، بینایی رایانه‌ای و پردازش سیگنال بسیار ارزشمند تلقی می‌شود. همچنین در پایان دوره، فرصت مشارکت در پروژه‌های عملی، دریافت گواهی معتبر و دسترسی به منابع تکمیلی فراهم می‌گردد.