پردازش تصویر با هوش مصنوعی + نمونه اجرایی با پایتون

زمان مطالعه: 8 دقیقه

تصاویر یکی از غنی‌ترین منابع داده‌ای در دنیای دیجیتال امروز هستند؛ از عکس‌های پزشکی گرفته تا تصاویر ماهواره‌ای و حتی محتوای تولیدشده در شبکه‌های اجتماعی، همگی حجم عظیمی از اطلاعات بصری را در اختیار ما قرار می‌دهند. برای استخراج معنا و ارزش از این داده‌ها، نیاز به پردازش تصویر (Image Processing) داریم. در گذشته، این پردازش بیشتر بر پایه روش‌های کلاسیک ریاضی و الگوریتمی انجام می‌شد، اما با پیشرفت‌های چشمگیر در یادگیری ماشین و به‌ویژه یادگیری عمیق، تحولی اساسی در این حوزه ایجاد شده است.

این مقاله با هدف بررسی مبانی، تکنیک‌ها، ابزارها و کاربردهای پردازش تصویر با استفاده از هوش مصنوعی نوشته شده است. همچنین یک مثال ساده در پایتون برای درک عملی این مفاهیم ارائه خواهیم داد.

پردازش تصویر چیست و تفاوت آن با بینایی ماشین

تفاوت پردازش تصویر و بینایی ماشین

پردازش تصویر به مجموعه‌ای از تکنیک‌ها و الگوریتم‌ها گفته می‌شود که هدف آن‌ها بهبود، فیلترگذاری یا آماده‌سازی داده‌های بصری است. برای مثال، ارتقای کیفیت عکس، حذف نویز یا تغییر رنگ‌بندی همگی در دسته پردازش تصویر قرار می‌گیرند. این مرحله بیشتر بر تغییر و بهینه‌سازی داده‌های تصویری تمرکز دارد تا تصویر برای تحلیل یا استفاده‌های بعدی آماده‌تر شود.

در مقابل، بینایی ماشین (Computer Vision) یک گام فراتر می‌رود. این حوزه تلاش می‌کند معنای تصاویر را درک کند؛ به بیان دیگر، به‌جای صرفا بهبود داده‌ها، به شناسایی الگوها، اشیا یا حتی صحنه‌های موجود در تصویر می‌پردازد. بنابراین می‌توان گفت که پردازش تصویر بیشتر به «تغییر داده‌های بصری» مربوط است، در حالی‌که بینایی ماشین بر «شناخت و تفسیر معنا» از تصاویر تمرکز دارد.

تفاوت پردازش تصویر و بینایی ماشین

ویژگی‌ها	پردازش تصویر (Image Processing)	بینایی ماشین (Computer Vision)
هدف اصلی	بهبود و تغییر داده‌های تصویری	درک و تفسیر محتوای تصاویر
تمرکز	کیفیت، فیلترگذاری، اصلاح رنگ، حذف نویز	شناسایی اشیا، طبقه‌بندی، تحلیل صحنه
سطح پردازش	پایین‌تر (تغییر داده خام تصویری)	بالاتر (استخراج معنا و الگوها)
مثال کاربردی	بهبود وضوح یک عکس تار	تشخیص چهره در یک تصویر
ابزارهای رایج	OpenCV، PIL	TensorFlow، PyTorch، YOLO، Detectron2

مراحل اصلی پردازش تصویر در پروژه‌های AI

مراحل پردازش تصویر

فرایند پردازش تصویر در هوش مصنوعی معمولا شامل چند گام کلیدی است که هرکدام نقش مهمی در آماده‌سازی داده‌ها و دستیابی به نتایج دقیق ایفا می‌کنند. این مراحل به ترتیب زیر هستند:

۱. پیش‌پردازش (Preprocessing): شامل کارهایی مانند نویززدایی، تغییر اندازه (Scaling)، نرمال‌سازی و گاهی افزایش داده (Data Augmentation) است. هدف این مرحله آماده‌سازی تصاویر برای مراحل بعدی است.

۲. استخراج ویژگی‌ها (Feature Extraction): در این بخش، الگوها و ویژگی‌های مهمی مثل لبه‌ها، گوشه‌ها یا بافت‌ها از تصویر استخراج می‌شوند. این ویژگی‌ها به الگوریتم‌ها کمک می‌کنند تا داده‌ها قابل‌فهم‌تر شوند.

۳. تحلیل و تفسیر (Analysis & Understanding): در نهایت، با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین و به‌ویژه شبکه‌های عصبی عمیق، تصویر طبقه‌بندی می‌شود، اشیا موجود در آن تشخیص داده می‌شوند یا بخش‌های مختلف تصویر تفکیک (Segmentation) می‌گردد.

مثال هوش مصنوعی در پردازش تصویر با پایتون

در این بخش با یک پیاده‌سازی عملی در پایتون، به بررسی هوش مصنوعی در پردازش تصویر می‌پردازیم. ما روش‌های مختلف پردازش تصویر شامل کاهش نویز، فیلترگذاری، بخش‌بندی (Segmentation)، تبدیل (Transformation) و بهبود (Enhancement) را با استفاده از یک دیتاست عمومی نشان خواهیم داد.

گام ۱: شروع کار

در ابتدا تصاویر را با استفاده از کتابخانه‌های opencv، numpy، matplotlib و ipywidgets تحلیل و تجسم می‌کنیم.

!pip install opencv-python-headless numpy matplotlib ipywidgets

1	!pip install opencv–python–headless numpy matplotlib ipywidgets

سپس کتابخانه‌ها را Import می‌کنیم:

import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from ipywidgets import interact, widgets

import cv2

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

from ipywidgets import interact, widgets

گام ۲: بارگذاری دیتاست

ما از یک تصویر نمونه از دیتاست عمومی COCO (Common Objects in Context) استفاده می‌کنیم. تصویر را می‌توان مستقیما از یک URL بارگذاری کرد:

import urllib.request

url = ‘https://images.unsplash.com/photo-1546182990-dffeafbe841d’
image_path = ‘sample_image.jpg’
urllib.request.urlretrieve(url, image_path)

# Load the image
image = cv2.imread(image_path)
image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)

# Display the image
plt.imshow(image)
plt.title(“Original Image”)
plt.axis(‘off’)
plt.show()

import urllib.request

url = ‘https://images.unsplash.com/photo-1546182990-dffeafbe841d’

image_path = ‘sample_image.jpg’

urllib.request.urlretrieve(url, image_path)

# Load the image

image = cv2.imread(image_path)

image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)

# Display the image

plt.imshow(image)

plt.title(“Original Image”)

plt.axis(‘off’)

plt.show()

خروجی:

گام ۳: کاهش نویز

کاهش نویز به حذف تغییرات تصادفی ناخواسته در تصویر کمک می‌کند. اینجا از Gaussian Blur برای نرم‌سازی تصویر استفاده می‌کنیم.

# Apply Gaussian Blur
def apply_gaussian_blur(image, kernel_size):
    blurred_image = cv2.GaussianBlur(image, (kernel_size, kernel_size), 0)
    return blurred_image

# Display the result
blurred_image = apply_gaussian_blur(image, 5)
plt.imshow(blurred_image)
plt.title(“Gaussian Blur”)
plt.axis(‘off’)
plt.show()

# Apply Gaussian Blur

def apply_gaussian_blur(image, kernel_size):

blurred_image = cv2.GaussianBlur(image, (kernel_size, kernel_size), 0)

return blurred_image

# Display the result

blurred_image = apply_gaussian_blur(image, 5)

plt.imshow(blurred_image)

plt.title(“Gaussian Blur”)

plt.axis(‘off’)

plt.show()

خروجی:

توضیح:

cv2.GaussianBlur: اعمال بلور گاوسی روی تصویر.
(kernel_size, kernel_size): اندازه فیلتر. هرچه بزرگ‌تر باشد، بلور بیشتری اعمال می‌شود.

گام ۴: فیلترگذاری (Filtering)

فیلترگذاری ویژگی‌های خاص تصویر را برجسته می‌کند. اینجا از تشخیص لبه با فیلتر Canny استفاده می‌کنیم.

# Apply Canny Edge Detection
def apply_canny_edge(image, threshold1, threshold2):
    edges = cv2.Canny(image, threshold1, threshold2)
    return edges

# Display the result
edges = apply_canny_edge(cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_RGB2GRAY), 100, 200)
plt.imshow(edges, cmap=’gray’)
plt.title(“Canny Edge Detection”)
plt.axis(‘off’)
plt.show()

# Apply Canny Edge Detection

def apply_canny_edge(image, threshold1, threshold2):

edges = cv2.Canny(image, threshold1, threshold2)

return edges

# Display the result

edges = apply_canny_edge(cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_RGB2GRAY), 100, 200)

plt.imshow(edges, cmap=‘gray’)

plt.title(“Canny Edge Detection”)

plt.axis(‘off’)

plt.show()

گام ۵: بخش‌بندی (Segmentation)

بخش‌بندی تصویر را به نواحی معنادار تقسیم می‌کند. ما از K-means Clustering برای تقسیم‌بندی رنگی استفاده می‌کنیم.

# Apply K-means Clustering
def apply_kmeans(image, k):
    pixel_values = image.reshape((-1, 3))
    pixel_values = np.float32(pixel_values)
    _, labels, centers = cv2.kmeans(pixel_values, k, None,
                                    (cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 100, 0.2),
                                    10, cv2.KMEANS_RANDOM_CENTERS)
    centers = np.uint8(centers)
    segmented_image = centers[labels.flatten()]
    segmented_image = segmented_image.reshape(image.shape)
    return segmented_image

# Display the result
segmented_image = apply_kmeans(image, 3)
plt.imshow(segmented_image)
plt.title(“K-means Segmentation”)
plt.axis(‘off’)
plt.show()

# Apply K-means Clustering

def apply_kmeans(image, k):

pixel_values = image.reshape((–1, 3))

pixel_values = np.float32(pixel_values)

_, labels, centers = cv2.kmeans(pixel_values, k, None,

(cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 100, 0.2),

10, cv2.KMEANS_RANDOM_CENTERS)

centers = np.uint8(centers)

segmented_image = centers[labels.flatten()]

segmented_image = segmented_image.reshape(image.shape)

return segmented_image

# Display the result

segmented_image = apply_kmeans(image, 3)

plt.imshow(segmented_image)

plt.title(“K-means Segmentation”)

plt.axis(‘off’)

plt.show()

خروجی:

گام ۶: تبدیل (Transformation)

تبدیل شامل تغییر هندسه تصویر است. به‌عنوان مثال، چرخاندن تصویر:

# Apply Rotation
def apply_rotation(image, angle):
    (h, w) = image.shape[:2]
    center = (w / 2, h / 2)
    matrix = cv2.getRotationMatrix2D(center, angle, 1.0)
    rotated_image = cv2.warpAffine(image, matrix, (w, h))
    return rotated_image

# Display the result
rotated_image = apply_rotation(image, 45)
plt.imshow(rotated_image)
plt.title(“Rotation”)
plt.axis(‘off’)
plt.show()

# Apply Rotation

def apply_rotation(image, angle):

(h, w) = image.shape[:2]

center = (w / 2, h / 2)

matrix = cv2.getRotationMatrix2D(center, angle, 1.0)

rotated_image = cv2.warpAffine(image, matrix, (w, h))

return rotated_image

# Display the result

rotated_image = apply_rotation(image, 45)

plt.imshow(rotated_image)

plt.title(“Rotation”)

plt.axis(‘off’)

plt.show()

خروجی:

گام ۷: بهبود تصویر (Enhancement)

بهبود تصویر به ارتقای کیفیت بصری کمک می‌کند. در اینجا از Histogram Equalization برای افزایش کنتراست استفاده می‌کنیم:

# Apply Histogram Equalization
def apply_histogram_equalization(image):
    image_yuv = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_RGB2YUV)
    image_yuv[:, :, 0] = cv2.equalizeHist(image_yuv[:, :, 0])
    equalized_image = cv2.cvtColor(image_yuv, cv2.COLOR_YUV2RGB)
    return equalized_image

# Display the result
equalized_image = apply_histogram_equalization(image)
plt.imshow(equalized_image)
plt.title(“Histogram Equalization”)
plt.axis(‘off’)
plt.show()

# Apply Histogram Equalization

def apply_histogram_equalization(image):

image_yuv = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_RGB2YUV)

image_yuv[:, :, 0] = cv2.equalizeHist(image_yuv[:, :, 0])

equalized_image = cv2.cvtColor(image_yuv, cv2.COLOR_YUV2RGB)

return equalized_image

# Display the result

equalized_image = apply_histogram_equalization(image)

plt.imshow(equalized_image)

plt.title(“Histogram Equalization”)

plt.axis(‘off’)

plt.show()

خروجی:

گام ۸: رابط تعاملی (Interactive GUI)

در نهایت با کمک ipywidgets یک رابط تعاملی می‌سازیم تا کاربر بتواند مقادیر پارامترها را تغییر دهد و خروجی را به‌صورت زنده مشاهده کند.

@interact(kernel_size=widgets.IntSlider(min=1, max=31, step=2, value=5),
          threshold1=widgets.IntSlider(min=50, max=150, step=1, value=100),
          threshold2=widgets.IntSlider(min=150, max=250, step=1, value=200),
          k=widgets.IntSlider(min=2, max=10, step=1, value=3),
          angle=widgets.IntSlider(min=0, max=360, step=1, value=45))
def interactive_image_processing(kernel_size, threshold1, threshold2, k, angle):
    fig, axes = plt.subplots(2, 3, figsize=(18, 10))
    
    # Original Image
    axes[0, 0].imshow(image)
    axes[0, 0].set_title(“Original Image”)
    axes[0, 0].axis(‘off’)
    
    # Gaussian Blur
    blurred_image = apply_gaussian_blur(image, kernel_size)
    axes[0, 1].imshow(blurred_image)
    axes[0, 1].set_title(“Gaussian Blur”)
    axes[0, 1].axis(‘off’)
    
    # Canny Edge Detection
    edges = apply_canny_edge(cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_RGB2GRAY), threshold1, threshold2)
    axes[0, 2].imshow(edges, cmap=’gray’)
    axes[0, 2].set_title(“Canny Edge Detection”)
    axes[0, 2].axis(‘off’)
    
    # K-means Segmentation
    segmented_image = apply_kmeans(image, k)
    axes[1, 0].imshow(segmented_image)
    axes[1, 0].set_title(“K-means Segmentation”)
    axes[1, 0].axis(‘off’)
    
    # Rotation
    rotated_image = apply_rotation(image, angle)
    axes[1, 1].imshow(rotated_image)
    axes[1, 1].set_title(“Rotation”)
    axes[1, 1].axis(‘off’)
    
    # Histogram Equalization
    equalized_image = apply_histogram_equalization(image)
    axes[1, 2].imshow(equalized_image)
    axes[1, 2].set_title(“Histogram Equalization”)
    axes[1, 2].axis(‘off’)
    
    plt.show()

@interact(kernel_size=widgets.IntSlider(min=1, max=31, step=2, value=5),

threshold1=widgets.IntSlider(min=50, max=150, step=1, value=100),

threshold2=widgets.IntSlider(min=150, max=250, step=1, value=200),

k=widgets.IntSlider(min=2, max=10, step=1, value=3),

angle=widgets.IntSlider(min=0, max=360, step=1, value=45))

def interactive_image_processing(kernel_size, threshold1, threshold2, k, angle):

fig, axes = plt.subplots(2, 3, figsize=(18, 10))

# Original Image

axes[0, 0].imshow(image)

axes[0, 0].set_title(“Original Image”)

axes[0, 0].axis(‘off’)

# Gaussian Blur

blurred_image = apply_gaussian_blur(image, kernel_size)

axes[0, 1].imshow(blurred_image)

axes[0, 1].set_title(“Gaussian Blur”)

axes[0, 1].axis(‘off’)

# Canny Edge Detection

edges = apply_canny_edge(cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_RGB2GRAY), threshold1, threshold2)

axes[0, 2].imshow(edges, cmap=‘gray’)

axes[0, 2].set_title(“Canny Edge Detection”)

axes[0, 2].axis(‘off’)

# K-means Segmentation

segmented_image = apply_kmeans(image, k)

axes[1, 0].imshow(segmented_image)

axes[1, 0].set_title(“K-means Segmentation”)

axes[1, 0].axis(‘off’)

# Rotation

rotated_image = apply_rotation(image, angle)

axes[1, 1].imshow(rotated_image)

axes[1, 1].set_title(“Rotation”)

axes[1, 1].axis(‘off’)

# Histogram Equalization

equalized_image = apply_histogram_equalization(image)

axes[1, 2].imshow(equalized_image)

axes[1, 2].set_title(“Histogram Equalization”)

axes[1, 2].axis(‘off’)

plt.show()

خروجی:

فناوری‌ها و ابزارهای کلیدی در پردازش تصویر

برای اجرای پروژه‌های پردازش تصویر و بینایی ماشین، ابزارها و فریم‌ورک‌های مختلفی وجود دارند که هرکدام مزایا و کاربردهای خاص خود را دارند:

OpenCV: یکی از پرکاربردترین کتابخانه‌ها برای انجام عملیات پایه‌ای و سریع روی تصاویر است. از وظایف ساده مثل خواندن و ویرایش تصاویر گرفته تا پیاده‌سازی الگوریتم‌های پیچیده پردازش تصویر، همه در OpenCV قابل انجام هستند.
TensorFlow و PyTorch: دو فریم‌ورک محبوب یادگیری عمیق که امکان طراحی و آموزش مدل‌های پیشرفته بینایی ماشین را فراهم می‌کنند. این ابزارها به‌ویژه برای پروژه‌هایی که نیاز به شبکه‌های عصبی پیچیده دارند، انتخاب اصلی پژوهشگران و توسعه‌دهندگان محسوب می‌شوند.
سایر ابزارها: در کنار موارد بالا، ابزارهایی مثل EmguCV (نسخه‌ی دات‌نت از OpenCV) و CVAT برای برچسب‌گذاری داده‌های تصویری (Annotation) نقش مهمی در آماده‌سازی و مدیریت داده‌ها ایفا می‌کنند. این ابزارها کمک می‌کنند داده‌ها برای آموزش مدل‌های هوش مصنوعی به‌صورت ساخت‌یافته و استاندارد در دسترس باشند.

کاربردهای عملی پردازش تصویر در دنیای واقعی

کاربردهای پردازش تصویر

پردازش تصویر و بینایی ماشین تنها به محیط‌های تحقیقاتی محدود نمی‌شوند و امروزه در طیف وسیعی از صنایع و حوزه‌های کاربردی حضور پررنگی دارند. برخی از مهم‌ترین موارد استفاده عبارتند از:

۱. تشخیص و طبقه‌بندی تصاویر: الگوریتم‌های پردازش تصویر قادرند اشیا یا موجودیت‌های داخل یک تصویر را شناسایی و در دسته‌های مشخص قرار دهند. این کار می‌تواند تک‌برچسب (یک کلاس برای هر تصویر) یا چند‌برچسب (چندین کلاس برای یک تصویر) باشد و در مواردی مانند فیلترگذاری محتوای آنلاین یا دسته‌بندی داده‌های پزشکی کاربرد دارد.

۲. شناسایی اشیا و تشخیص صحنه: مدل‌های قدرتمندی مانند YOLO، SSD و Mask R-CNN امکان شناسایی آنی اشیا در تصاویر و ویدئوها را فراهم می‌کنند. این قابلیت برای سیستم‌های نظارت امنیتی، ربات‌های صنعتی و خودروهای خودران اهمیت زیادی دارد.

۳. کاربردهای پزشکی و امنیتی: در حوزه سلامت، پردازش تصویر به تشخیص تومورها، تحلیل تصاویر MRI و پایش پیشرفت بیماری‌ها کمک می‌کند. از سوی دیگر، در بخش امنیت، این فناوری به بهبود دقت سیستم‌های تشخیص چهره و پایش ویدئویی کمک شایانی کرده است.

۴. سیستم‌های صنعتی و شهر هوشمند: در صنعت، از پردازش تصویر برای بازرسی بصری خطوط تولید، کنترل کیفیت محصولات و کاهش خطاهای انسانی استفاده می‌شود. در مقیاس شهری، این فناوری در مدیریت هوشمند ترافیک، نظارت بر زیرساخت‌ها و حتی کشاورزی دقیق نقش مهمی ایفا می‌کند.

روندها و فناوری‌های پیش‌رو پردازش تصویر در هوش مصنوعی

در سال‌های اخیر، شبکه‌های Transformer در بینایی تحولی بزرگ ایجاد کرده‌اند. برخلاف شبکه‌های کانولوشنی کلاسیک، این معماری‌ها قادرند وابستگی‌های طولانی در داده‌های تصویری را مدل‌سازی کنند و ویژگی‌های پیچیده را بهتر استخراج نمایند. این قابلیت باعث شده که Transformers در تحلیل تصاویر، شناسایی اشیاء و ویدیوها عملکرد بسیار قوی داشته باشند.

در حوزه هوش مولد در تصویر، مدل‌هایی مانند GANها (Generative Adversarial Networks) و مدل‌های انتشاردهنده (Diffusion Models) برای تولید و تبدیل تصاویر استفاده می‌شوند. نمونه‌های شناخته‌شده شامل Stable Diffusion و DALL-E هستند که می‌توانند تصاویر واقع‌گرایانه یا خلاقانه‌ای بر اساس داده‌های ورودی بسازند و کاربردهای گسترده‌ای در هنر دیجیتال، طراحی و رسانه دارند.

همچنین، یادگیری تقویتی در بینایی (Reinforcement Learning in Vision) در کاربردهای خاص مانند رباتیک و خودروهای خودران به کار گرفته می‌شود، جایی که مدل‌ها نیاز دارند بر اساس بازخورد محیط تصمیمات بصری بهینه اتخاذ کنند و عملکرد خود را بهبود دهند.

چالش‌ها و آینده پردازش تصویر

پردازش تصویر در هوش مصنوعی با چالش‌های مهمی روبه‌رو است:

نیاز به داده‌های با کیفیت و متنوع برای آموزش دقیق مدل‌ها.
تعادل بین دقت و منابع محاسباتی؛ زیرا مدل‌های بزرگ و پیچیده مصرف انرژی و سخت‌افزار بالایی دارند.
مسائل اخلاقی و حریم خصوصی، به ویژه هنگام پردازش تصاویر شخصی یا حساس.
تعصب و سوگیری در داده‌ها که می‌تواند خروجی مدل‌ها را تحت‌تاثیر قرار دهد.

با این حال، آینده امیدوارکننده است: توسعه شبکه‌های مولد پیشرفته، روش‌های دید چندمنظوره و افزایش مقیاس‌پذیری سیستم‌ها، امکان ایجاد نسل جدیدی از سیستم‌های بصری هوشمند و تعاملی را فراهم می‌کند.

جمع‌بندی

پردازش تصویر بخش کلیدی هوش مصنوعی است و ادغام صحیح فناوری‌ها می‌تواند دقت و کارایی سیستم‌ها را به شکل چشمگیری افزایش دهد. انتخاب ابزار و مدل مناسب بسته به کاربرد، نقش تعیین‌کننده‌ای در موفقیت پروژه‌ها دارد. آینده پردازش تصویر به سمت سیستم‌های بصری هوشمند، پاسخگو و خلاقانه پیش می‌رود که توانایی تحلیل، تولید و تعامل با داده‌های بصری را در سطح پیشرفته ارائه می‌دهند.

منابع

klippa.com | geeksforgeeks.org |‌ apriorit.com | simplilearn.com

سوالات متداول

پردازش تصویر سنتی بر قوانین ثابت برای بهبود کیفیت تصویر یا شناسایی اشکال تکیه دارد، در حالی که AI Image Processing با یادگیری از داده‌ها، توانایی انجام کارهای پیچیده‌تری مانند شناسایی اشیاء، استخراج متن و تشخیص الگو را دارد.

بله. سیستم‌های Handwriting Recognition قادرند داده‌ها را از فرم‌ها، یادداشت‌ها یا اسناد اسکن شده استخراج کنند. دقت آن‌ها به کیفیت دست‌خط و آموزش مدل بستگی دارد، اما در سال‌های اخیر پیشرفت قابل توجهی داشته است.

بله، در مدل‌های Multimodal AI تصاویر می‌توانند با متن، صوت یا ویدیو ترکیب شوند تا خروجی‌های پیچیده‌تر و تعاملی‌تری تولید شود، مانند شرح تصویر (Image Captioning) یا تحلیل ویدیو با متن همراه.

🏷️ برچسب‌ها: هوش مصنوعی مولد, یادگیری عمیق, یادگیری ماشین

پردازش تصویر با هوش مصنوعی + نمونه اجرایی با پایتون

پردازش تصویر چیست و تفاوت آن با بینایی ماشین

تفاوت پردازش تصویر و بینایی ماشین

مراحل اصلی پردازش تصویر در پروژه‌های AI

مثال هوش مصنوعی در پردازش تصویر با پایتون

گام ۱: شروع کار

گام ۲: بارگذاری دیتاست

گام ۳: کاهش نویز

گام ۴: فیلترگذاری (Filtering)

گام ۵: بخش‌بندی (Segmentation)

گام ۶: تبدیل (Transformation)

گام ۷: بهبود تصویر (Enhancement)

گام ۸: رابط تعاملی (Interactive GUI)

فناوری‌ها و ابزارهای کلیدی در پردازش تصویر

کاربردهای عملی پردازش تصویر در دنیای واقعی

روندها و فناوری‌های پیش‌رو پردازش تصویر در هوش مصنوعی

چالش‌ها و آینده پردازش تصویر

سوالات متداول

دیدگاه‌ها

دیدگاهتان را بنویسید لغو پاسخ

پردازش تصویر با هوش مصنوعی + نمونه اجرایی با پایتون

پردازش تصویر چیست و تفاوت آن با بینایی ماشین

تفاوت پردازش تصویر و بینایی ماشین

مراحل اصلی پردازش تصویر در پروژه‌های AI

مثال هوش مصنوعی در پردازش تصویر با پایتون

گام ۱: شروع کار

گام ۲: بارگذاری دیتاست

گام ۳: کاهش نویز

گام ۴: فیلترگذاری (Filtering)

گام ۵: بخش‌بندی (Segmentation)

گام ۶: تبدیل (Transformation)

گام ۷: بهبود تصویر (Enhancement)

گام ۸: رابط تعاملی (Interactive GUI)

فناوری‌ها و ابزارهای کلیدی در پردازش تصویر

کاربردهای عملی پردازش تصویر در دنیای واقعی

روندها و فناوری‌های پیش‌رو پردازش تصویر در هوش مصنوعی

چالش‌ها و آینده پردازش تصویر

سوالات متداول

مطالب مرتبط

دیدگاه‌ها

دیدگاهتان را بنویسید لغو پاسخ