دوره آموزش OpenCV پردازش تصویر در پایتون(ویدیویی-2026) +مدرک

در آموزش OpenCV با پایتون (آموزش پردازش تصویر در پایتون- آموزش بینایی کامپیوتر با پایتون) – بروزترین و کاملترین دوره آموزش OpenCV در ایران – ویدیویی – 2026، شما از سطح مقدماتی تا پیشرفته کار با کتابخانه OpenCV را در پایتون یاد خواهید گرفت و در تمام جلسات آموزش OpenCV شما مثال های عملی مختلفی را انجام خواهید داد که باعث جذابیت هر چه بیشتر دوره آموزش OpenCV در پایتون میشود.

دوره ویدیویی و پروژه‌محور آموزش پردازش تصویر با OpenCV در پایتون تهیه شده در آکادمی لرن‌فایلز (2026) در قالب ۴۷ ویدیوی آموزشی فارسی‌زبان به مدت ۴.۵ ساعت آموزش مفید (معادل بیش از به ۲۰ ساعت آموزش غیر مفید) تدریس شده است!

OpenCV یا همان Open Computer Vision Library به مجموعه‌ کاملی از کتابخانه‌های برنامه‌نویسی پردازش تصویر و بینایی ماشین گفته می‌شود. OpenCV دارای بیشتر از ۲۵۰۰ الگوریتم کاملا بهینه سازی شده است که شامل الگوریتم‌های بینایی کامپیوتر و یادگیری ماشین میباشد. OpenCV کتابخانه‌ای برای زبان‌های برنامه نویسی مختلف و سیستم عامل‌های گوناگون است یعنی شما میتوانید با زبان C، سی پلاس پلاس، پایتون، جاوا، متلب و… در محیط سیستم‌عامل‌های مختلف اعم از ویندوز، لینوکس، Mac Os، IOS و اندروید با این کتابخانه OpenCV کار کنید.

آموزش OpenCV با این سطح از کیفیت برای اولین بار در ایران توسط آکادمی لرن فایلز تولید شده است و شما میتوانید با اطمینان آموزش OpenCV با پایتون لرن فایلز را انتخاب کنید.

در ادامه مسیر هوش مصنوعی رسیدیم به آموزش OpenCV با پایتون! ما در دوره آموزش OpenCV با پایتون، تمام مباحث مختلف در رابطه با پردازش تصویر با پایتون را آموزش داده‌ایم و شما نیاز به هیچ گونه مرجع و داکیومنت آموزشی دیگری نخواهید داشت.

*** ضمنا آموزش OpenCV با پایتون به صورت مداوم با سوالات و نیازهای دانشجویان آپدیت می‌شود.

آموزش OpenCV:  دنیای جدیدی از پردازش‌ تصویر و بینایی‌ ماشین

اگر شما هم به دنبال یادگیری مهارت‌های جدید و پرکاربرد در حوزه هوش‌مصنوعی و پردازش تصویر هستید و می‌خواهید توانایی‌های خود را در یکی از جذاب‌ترین و پرتقاضاترین حوزه‌های فناوری تقویت کنید، قطعا دوره آموزش OpenCV همان چیزی است که به دنبال آن هستید!

دوره جامع آموزش OpenCV با پایتون یک دوره به شدت کامل و هیجان‌انگیز است که شما را به یک متخصص در پردازش تصویر و بینایی ماشین تبدیل می‌کند.

دوره آموزش OpenCV شما را به دنیایی جدید از فناوری‌های پیشرفته میبرد و با ارائه مثال‌ها و پروژه‌های کاربردی، شما را برای بازار کار آماده می‌کند. با شرکت در این دوره، نه تنها مهارت‌های فنی خود را تقویت می‌کنید، بلکه خلاقیت و نوآوری را نیز در کارهای خود به اوج می‌رسانید. بی‌شک این دوره یک گام بزرگ به سوی موفقیت شما در بازارکار ایران و خارج از ایران خواهد بود.

دوره آموزش پردازش تصویر و بینایی ماشین با OpenCV برای شما تدارک دیده شده است تا بتوانید به خوبی به مهارت و دانش پردازش تصویر و بینایی کامپیوتر برسید. در دوره آموزش OpenCV شما تمام ابزارهای OpenCV برای پردازش تصویر و بینایی کامپیوتر، پردازش ویدیو را به صورت کامل یاد خواهید گرفت.

چرا دوره آموزش OpenCV با پایتون تهیه شده در لرن‌فایلز؟

• در این دوره سعی شده به شکل عملی و ویژه ورود به بازارکار آموزش داده شود تا دانشجویان دارای توانایی‌های لازم برای ورود به بازار کار شوند.
• شما با تهیه آموزش OpenCV با پایتون از پشتیبانی ۳۶۰ درجه مدرس دوره برخوردار خواهید شد و می‌توانید با مدرس دوره ارتباط مستقیم داشته باشید و جواب سوالات خود را فوراً دریافت نمایید.
• آموزش OpenCV با پایتون به صورت مداوم با سوالات و نیازهای دانشجویان آپدیت می‌شود و این آپدیت‌ها برای دانشجویان دوره به صورت کاملا رایگان است و در پنل می‌توانید آن ها را رایگان دریافت نمایید.
• تعداد زیادی ویدیوی آموزش رایگان از دوره آموزش OpenCV به عنوان دمو و نمونه به صورت کامل و بدون تغییر از بخش‌های مختلف آموزش برای شما در ادامه قرار گرفته است که به باعث می‌شوند به راحتی بتوانید از کیفیت و سطح علمی بالای دوره آموزش OpenCV اطمینان حاصل کنید و ارائه این تعداد بالا از ویدیو رایگان از یک دوره آن هم تنها به عنوان نمونه جهت ارزیابی شما مخاطب عزیز، نشانگر اعتماد 100درصد ما به کیفیت دوره‌هایمان است.

آموزش OpenCV با پایتون برای چه کسانی است؟

ما در لرن فایلز آموزش OpenCV و پردازش تصویر با OpenCV در پایتون را به گونه ای تدریس و تولید کرده ایم که این دوره برای تمام افراد اعم از مبتدی و متخصص کاربرد لازم خود را داشته باشد. این دوره برای شما مناسب است اگر:

• علاقه مند به هوش مصنوعی، پردازش تصویر و بینایی کامپیوتر هستید!
• برنامه نویس هستید!
• به زبان پایتون علاقه دارید!
• دولوپر پایتون هستید!
• دانشجو یا متخصص کامپیوتر و یا برق هستید!
• علاقه‌مند و یا متخصص در زمینه رباتیک هستید!
• علاقه مند و یا متخصص در در زمینه بینایی کامیپوتر و یادگیری عمیق هستید!

آموزش OpenCV در یک نگاه سریع:

این ویدیو سریع و کوتاه را ببینید با آنچه در دوره آموزش OpenCV با پایتون یاد انجام میدهیم، بیشتر آشنا شوید:

حالا باید با هم بیشتر با مفهوم اصلی پردازش تصویر و اینکه پردازش تصویر چیست آشنا شویم.

پردازش تصویر چیست؟

پاسخ این سوال را از نگاه ویکی پدیا در ابتدا بررسی میکنیم:

پردازش تصویر یا همان Image processing امروزه بیشتر به موضوع پردازش دیجیتالی تصاویر (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. 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 (مانند چاپگر 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.

در معنای خاص آن پردازش تصویر عبارتست 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 نشان‌های ویژه یا متغیر (ریاضی)های مربوط به تصویر باشد.

اغلب تکنیک‌های پردازش تصویر شامل برخورد با تصویر به عنوان یک سیگنال دو بعدی و به‌کار گرفتن تکنیک‌های استاندارد پردازش سیگنال روی آن‌ها می‌شود. پردازش تصویر اغلب به پردازش دیجیتالی تصویر اشاره می‌کند ولی پردازش نوری و عکاسی آنالوگ تصویر هم وجود دارند.

حالا تعریف روان‌تر ما از پردازش تصویر را با هم بخوانیم:

پردازش تصویر یا image processing به صورت ساده و خلاصه یعنی کارهایی که باید انجام دهیم تا کامپیوتر بتواند تصاویر و محتوای ویدیویی را بهتر ببیند و نهایتا تفسیر کند. ماشین‌های خودران، دوربین‌های حفاظت و کنترل جرایم، تشخیص چهره و امثال آن، همه و همه برای پیاده سازی و ساخت نیاز به دانش و تخصص پردازش تصویر و بینایی کامپیوتر دارند.

پردازش تصویر، به روش‌هایی گفته میشود که هدف آن ها دستکاری و یا بهبود تصاویر است. در پردازش تصویر اغلب از الگوریتم‌های مختلف یادگیری ماشین استفاده می‌شود.

ما در دوره آموزش OpenCV با پایتون، کاملا پردازش تصویر با OpenCV در پایتون را پوشش داده ایم.

بینایی کامپیوتر چیست؟

بینایی کامپیوتر به فرایندی گفته می‌شود که شما را قادر می‌سازد تصاویر، ویدیوها، شیوه ذخیره آنها، دستکاری و بازیابی داده‌ها را درک و تفسیر کنید. بینایی کامپیوتری در اتومبیل‌های خودران، رباتیک، اپ‌های اصلاح تصویر و پیشگیری از جرم با پردازش تصویر، نقش کلیدی دارد.

ما در دوره آموزش OpenCV، کاملا مباحث بینایی کامپیوتر با OpenCV در پایتون را پوشش داده ایم.

تفاوت پردازش تصویر با بینایی کامپیوتر چیست؟

بینایی کامپیوتر (Computer Vision) و پردازش تصویر (Image Processing) دو مبحث کاملا نزدیک و مرتبط با یکدیگر هستند اما با هم یکی و یکسان نیستند. پردازش تصویر شامل تکنیک‌های مورد استفاده برای دستکاری و بهبود تصاویر دیجیتال است در حالی که بینایی کامپیوتر حوزه وسیع‌تری را در بر می‌گیرد که نه تنها شامل پردازش تصویر می‌شود بلکه استفاده از الگوریتم‌ها و تکنیک‌های یادگیری ماشین را شامل می‌شود.

OpenCV چیست؟

OpenCV یک کتابخانه عظیم جهت بینایی کامپیوتر، پردازش تصویر و یادگیری ماشین کاربرد دارد و استفاده میشود. کتابخانه OpenCV اپن سورس و متن باز میباشد. OpenCV یک کتابخانه است که زیرساختی مشترک برای برنامه های کاربردی Computer Vision ارائه میکند به استفاده از ادراک ماشین در محصولات تجاری سرعت میبخشد.

OpenCV یک کتابخانه از توابع inbuilt است که برای پردازش تصویر استفاده میشود. OpenCV دارای صدها تابع پردازش تصویر و الگوریتم Computer Vision بوده که  باعث میشود نرم افزارها و اپلیکیشن های پیشرفته، راحت،آسان و کارآمد پیاده سازی شده و توسعه پیدا کنند.

OpenCV (بینایی ماشین متن باز) یک کتابخانه متن باز با صدها الگوریتم بهینه سازی شده به زبان C و C++‎ برای تحلیل تصویر و ویدیو است، که از زمان معرفی آن یعنی از سال ۱۹۹۹، هر روز توسط متخصصین توسعه و بهبود داده شده است.

مزیت اصلی OpenCV، در سرعت اجرای آن در پردازش های بلادرنگ یا همان RealTime میباشد و البته متن باز بودن و رایگان بودن آن!

OpenCV برای پردازش تصویر و Computer Vision میباشد که توسط Intel ساخته شد و در حال حاضر توسط Willow Garage پشتیبانی و توسعه داده می‌شود.

کتابخانه OpenCV برای استفاده تجاری و غیر تجاری کاملا رایگان است.

دوره آموزش OpenCV آکادمی لرن فایلز این فرصت را به شما خواهد داد تا با پردازش تصویر و ویدیو به صورت کامل آشنا شوید و کاربردهای OpenCV را در مثالهای واقعی با زبان پرطرفدار پایتون یاد بگیرید.

چرا OpenCV؟

OpenCV قدرتمندترین کتابخانه‌ پردازش تصویر و بینایی ماشین است که در پروژه‌های مختلف بسیاری به کار گرفته شده و جوابش را پس داده است. شما میتوانید با استفاده از OpenCV تصاویر و ویدیوها را تحلیل و پردازش کنید، اشیاء و چهره‌ها را تشخیص دهید و پروژه‌ها و نرم افزارهای بینایی ماشین خود را با دقت و کارایی بالا پیاده‌سازی کنید.

آنچه در آموزش OpenCV با پایتون یاد میگیرید:

با آموزش OpenCV با پایتون (پردازش تصویر با پایتون) و سرفصلهای آن آشنا شوید، این ویدیو را ببینید:

حالا که با سرفصل‌های دوره آموزش OpenCV با پایتون آشنا شدید همراه ما باشید تا در ادامه جزئیات بیشتری از این آموزش را در اختیار شما دانشجویان لرن‌فایلز قرار دهیم…

با ما همراه باشید تا دیگر ویژگی‌های OpenCV را بررسی کنیم…

ویژگی های OpenCV

• بهینه سازی شده برای پردازش تصویر بلادرنگ (real-time)
• بهینه سازی شده  برای برنامه های کاربردی Computer Vision
• دارا بودن رابط اولیه با زبان ++C
• دارا بودن رابط سی، پایتون و جاوا
• قابلیت اجرا برنامه‌های OpenCV در ویندوز، اندروید، لینوکس، مک و IOS و…
• بهینه شده برای پردازنده‌های اینتل
• رایگان بودن OpenCV
• اپن سورس بودن OpenCV و توسعه آن

زبان برنامه نویسی OpenCV:

OpenCV به زبان C نوشته شده و رابط اصلی آن در C است و هنوز هم یک رابط C قدیمی و بسیار جامع است. رابط‌ های مختلف هم در زبان‌های برنامه نویسی پایتون، جاوا و MATLAB / OCTAVE، سی شارپ، پرل، هاسکل و روبی برای OpenCV پیاده سازی شده و قابل استفاده است.

تشخیص چهره با استفاده از OpenCV

تشخیص چهره یکی از پرکاربردترین قابلیت‌های OpenCV است که در حوزه‌های مختلف از جمله امنیت، شناسایی هویت، فناوری‌های موبایلی، و حتی رسانه‌های اجتماعی مورد استفاده قرار می‌گیرد. OpenCV به‌دلیل ارائه ابزارهای پیشرفته برای پردازش تصویر و الگوریتم‌های بهینه‌سازی شده، یکی از بهترین گزینه‌ها برای این کار است.

روش‌های مختلف برای تشخیص چهره در OpenCV

OpenCV چندین الگوریتم مختلف برای تشخیص چهره ارائه می‌دهد که هرکدام بسته به نیاز پروژه و سطح پیچیدگی مورد استفاده قرار می گیرند. این الگوریتم ها عبارت‌اند از:

1. Haar Cascade Classifiers: یکی از قدیمی ترین روش های تشخیص چهره است که از مجموعه‌ ای از ویژگی های ساده برای شناسایی چهره استفاده می کند.
2. DNN (Deep Neural Networks): مدل های عمیق شبکه عصبی مانند ResNet و MobileNet که دقت بالایی دارند.
3. HOG (Histogram of Oriented Gradients): روشی ساده تر اما کارآمد برای تشخیص چهره.

مزایای OpenCV

پشتیبانی چندسکویی: OpenCV می تواند روی ویندوز، لینوکس، مک و حتی اندروید و iOS اجرا شود.

متن‌باز و رایگان بودن: یکی از بزرگ ترین مزایای OpenCV این است که کاملاً رایگان و متن باز است. این امر آن را برای دانشجویان، محققان و شرکت ها گزینه‌ای ایده آل می کند.

پشتیبانی از زبان های مختلف: OpenCV به خوبی از زبان های برنامه نویسی مختلف مانند Python، C++، Java و حتی MATLAB پشتیبانی می کند. این تنوع، استفاده از OpenCV را برای انواع توسعه دهندگان آسان می کند.

سرعت بالا: این کتابخانه برای اجرا در زمان واقعی (Real-time) بهینه شده و الگوریتم های آن سرعت بسیار بالایی دارند.

جامعه کاربری فعال: وجود مستندات کامل، انجمن های آنلاین و پروژه های متن باز باعث شده تا یادگیری و رفع مشکلات مربوط به OpenCV ساده تر باشد.

چه مشاغلی از opencv یا بینایی کامپیوتر استفاده می کنند؟

مشاغلی که از OpenCV یا بینایی کامپیوتر استفاده می کنند، عمدتاً به تحلیل تصویر، پردازش داده های بصری و استفاده از الگوریتم های یادگیری ماشین برای اتوماسیون و تصمیم گیری متکی هستند. این تکنولوژی ها در بسیاری از صنایع و حوزه های کاری به کار گرفته می شوند:

1. فناوری و نرم‌افزار

• شرکت های هوش مصنوعی: توسعه سیستم های تشخیص تصویر، تشخیص چهره، ویدئو آنالیتیکس.
• شرکت های توسعه بازی: ردیابی حرکات بدن و واقعیت افزوده (AR) یا واقعیت مجازی (VR).
• شرکت های نرم‌افزاری: ساخت اپلیکیشن های پردازش تصویر برای موبایل و دسکتاپ.

2. بهداشت و درمان

• تصویربرداری پزشکی: تحلیل تصاویر پزشکی مانند X-ray، MRI، و CT Scan.
• تشخیص بیماری ها: شناسایی الگوهای بیماری (مثل سرطان) از تصاویر میکروسکوپی.
• ربات های جراحی: استفاده از بینایی کامپیوتر برای افزایش دقت در جراحی ها.

3. خودروسازی و حمل و نقل

• خودروهای خودران: تشخیص خطوط جاده، عابران پیاده، علائم ترافیکی.
• سیستم های دستیار راننده: سیستم های هشدار خروج از خط یا تشخیص مانع.
• حمل و نقل هوشمند: پایش ترافیک و کنترل وسایل نقلیه.

4. امنیت و نظارت

• سیستم های نظارتی: تحلیل تصاویر دوربین های مداربسته برای تشخیص حرکات مشکوک.
• تشخیص هویت: شناسایی چهره برای امنیت یا دسترسی به سیستم ها.
• تشخیص پلاک خودرو: استفاده در مدیریت ترافیک یا پارکینگ ها.

5. تولید و صنعت

• کنترل کیفیت: شناسایی نقص ها در محصولات تولیدی از طریق پردازش تصویر.
• اتوماسیون صنعتی: هدایت ربات ها برای مونتاژ یا جداسازی قطعات.
• ردیابی موجودی: پایش خطوط تولید و توزیع.

6. کشاورزی

• کشاورزی هوشمند: تشخیص بیماری های گیاهان، پیش بینی محصول دهی و ارزیابی خاک.
• پهپادها: تصویربرداری هوایی برای نظارت بر زمین های کشاورزی.

7. خرده فروشی و تجارت الکترونیک

• تجزیه و تحلیل مشتریان: شناسایی حرکات مشتریان در فروشگاه ها برای بهبود تجربه خرید.
• واقعیت افزوده در خرید آنلاین: آزمون مجازی محصولات (مانند عینک یا لباس).
• مدیریت موجودی هوشمند: استفاده از دوربین ها برای ردیابی محصولات.

8. رسانه و سرگرمی

• ویرایش ویدئو و تصویر: حذف پس زمینه، بهینه سازی ویدئوها.
• افکت های ویژه: ایجاد جلوه های بصری در تولید فیلم و انیمیشن.
• پخش زنده هوشمند: تشخیص چهره یا اجسام در جریان های ویدئویی.

9. حوزه نظامی و دفاعی

• پهپادهای نظامی: تحلیل تصاویر هوایی برای شناسایی اهداف.
• تشخیص اشیا: شناسایی وسایل نقلیه، سلاح‌ها و حرکات مشکوک.
• سیستم های هدایت هوشمند: برای موشک ها و تسلیحات خودکار.

10. آموزش و پژوهش

• دانشگاه ها و موسسات تحقیقاتی: تحقیق در زمینه هوش مصنوعی و رباتیک.
• پروژه های علمی: بررسی و تحلیل تصاویر علمی در حوزه های مختلف.

11. هنر و فرهنگ

• دیجیتال سازی آثار هنری: بازسازی یا تحلیل دیجیتال آثار هنری.
• واقعیت افزوده در موزه ها: ارائه اطلاعات درباره آثار هنری به بازدیدکنندگان.

12. محیط زیست و اکولوژی

• ردیابی حیات‌وحش: شناسایی گونه های مختلف از تصاویر دوربین ها.
• پایش زیست محیطی: ارزیابی تغییرات زمین یا منابع طبیعی از طریق تصاویر ماهواره ای.

OpenCV به دلیل متن باز بودن و امکانات گسترده، یکی از ابزارهای محبوب در این حوزه هاست. این تنوع نشان دهنده گستردگی کاربردهای بینایی کامپیوتر در دنیای واقعی است.

بیایید با هم به بررسی دیگر ویژگی‌های OpenCV بپردازیم…

OpenCV با پایتون:

OpenCV-Python کتابخانه ای ویژه پایتون است که برای حل مشکلات و ارائه راهکارهای بینایی رایانه طراحی و پیاده سازی شده است. پایتون همانطور که می‌دانید، یک زبان برنامه نویسی همه منظوره است که توسط Guido van Rossum آغاز شد و خیلی سریع، به دلیل سادگی و خوانایی کد، بسیار محبوب شد و توسعه بی‌نظیری داشت. اما باید دقت داشت که پایتون در مقایسه با زبان‌هایی مانند C++ / C، کندتر است که این موضوع طبیعی است و پایتون یک زبان سطح بالا محسوب می‌شود.

حالا نوبت آن شد که به سرفصل‌های دوره آموزش OpenCV بپردازیم…

سرفصل‌های دوره ویدیویی آموزش OpenCV با پایتون:

سرفصل ها کلی بوده و بسیاری از موارد ذکر نشده است و ممکن است هر بخش شامل چندین ویدئو زیر مجموعه باشد.

• مقدمه و معرفی مدرس و دوره، شیوه تدریس و پیشگفتار
• آنچه در دوره آموزش OpenCV با پایتون با هم یاد میگیریم؟
• چرا این دوره شما را از هر دوره دیگری بی‌نیاز میکند؟
• OpenCV چیست و چه کاربردهایی دارد؟
• چرا یادگیری OpenCV مفید است و چه مزایایی دارد؟
• برای شروع یادگیری OpenCV چه پیش نیازهایی لازم است؟
• چگونه OpenCV را روی سیستم عامل خود نصب کنیم؟
• مراحل گام به گام نصب OpenCV شامل چه مواردی است؟
• با چه مشکلاتی در نصب OpenCV ممکن است روبرو شویم و چگونه آنها را حل کنیم؟
• چه منابع و ابزارهایی برای نصب آسان تر OpenCV وجود دارد؟
• شروع کار با تصاویر
• خواندن تصاویر در پایتون با OpenCV
• چگونه تصاویر را با فرمت های مختلف در پایتون با OpenCV بخوانیم؟
• نوع داده تصاویر خوانده شده با OpenCV چیست و چه تفاوتی بین کانال های رنگی وجود دارد؟
• تبدیل فضای رنگی
• چگونه فضای رنگی تصاویر را بین RGB، BGR، HSV سایر فضاهای رنگی تغییر دهیم؟
• چه کاربردهایی برای تبدیل فضای رنگی تصاویر وجود دارد؟
• درک مفهوم کانال های رنگی در فضاهای مختلف رنگی چه اهمیتی دارد؟
• برش تصاویر (Crop)
• چگونه می توان بخش های دلخواه از تصاویر را با استفاده از مختصات و ابعاد برش داد؟
• کاربردهای برش تصاویر (Crop) چیست؟
• چگونه می توان از تابع cv2[y1:y2, x1:x2] برای برش دقیق تصاویر استفاده کرد؟
• تغییر اندازه تصاویر (Resize)
• چگونه میتوان تصاویر را در OpenCV به ابعاد دلخواه تغییر داد؟
• حفظ نسبت ابعاد تصویر در هنگام تغییر اندازه چه اهمیتی دارد؟
• چرخش تصاویر (Rotate)
• چگونه میتوان تصاویر را در جهت عقربه‌های ساعت یا خلاف آن با زاویه دلخواه در OpenCV چرخاند؟
• چرخش تصاویر چه کاربردهایی در پردازش تصویر دارد؟
• تفکیک تصاویر به کانال های مجزا (Split)
• چگونه می توان کانال های رنگی(RGB) تصاویر را به صورت جداگانه درOpenCV جدا کرد؟
• پردازش و تجزیه و تحلیل هر کانال رنگی به طور مستقل چه مزایایی دارد؟
• چگونه می توان از توابع در OpenCV برای تفکیک کانال ها استفاده کرد؟
• ذخیره تصاویر
• چگونه می توان تصاویر را با فرمت های مختلف در حافظه محلی با OpenCV ذخیره کرد؟
• تنظیم کیفیت و فشرده سازی تصاویر هنگام ذخیره سازی چه اهمیتی دارد؟
• چگونه می توان از توابع در OpenCV برای ذخیره تصاویر با فرمت دلخواه استفاده کرد؟
• شروع کار با ویدیو در پایتون با OpenCV
• چگونه می توان ویدیو را با فرمت های مختلف در پایتون با OpenCV خواند؟
• دسترسی به فریم های ویدیو به صورت جداگانه در OpenCV چگونه انجام می شود؟
• تغییر اندازه ویدیو (Resize)
• حفظ نسبت ابعاد ویدیو در هنگام تغییر اندازه چه اهمیتی دارد؟
• چگونه می توان از توابع موجود در OpenCV برای تغییر اندازه ویدیو استفاده کرد؟
• ذخیره ویدیو
• چگونه می توان ویدیو را با فرمت های مختلف در حافظه محلی با OpenCV ذخیره کرد؟
• تنظیم کیفیت و فشرده سازی ویدیو هنگام ذخیره سازی چه اهمیتی دارد؟
• افزودن متن و اشکال به تصاویر
• افزودن متن
• چگونه می توان متن دلخواه با فونت، رنگ و اندازه دلخواه به تصاویر در OpenCV اضافه کرد؟
• موقعیت قرارگیری متن روی تصویر را چگونه می توان تعیین کرد؟
• چه کاربردهایی برای اضافه کردن متن به تصاویر در پردازش تصویر وجود دارد؟
• چگونه می توان دایره هایی با رنگ، ضخامت و موقعیت دلخواه روی تصاویر در OpenCV رسم کرد؟
• مفاهیم مربوط به مرکز دایره، شعاع و رنگ در رسم دایره با OpenCV چیست؟
• چه کاربردهایی برای رسم دایره روی تصاویر در پردازش تصویر وجود دارد؟
• چگونه میتوان خطوطی با رنگ، ضخامت و شروع و پایان دلخواه روی تصاویر در OpenCV رسم کرد؟
• مفاهیم مربوط به نقطه شروع، نقطه پایان و ضخامت خط در رسم خط با OpenCV چیست؟
• چه کاربردهایی برای رسم خط روی تصاویر در پردازش تصویر وجود دارد؟
• چگونه میتوان مستطیل‌هایی با رنگ، ضخامت و گوشه‌های دلخواه روی تصاویر در OpenCV رسم کرد؟
• مفاهیم مربوط به مختصات گوشه ها و ضخامت مستطیل در رسم مستطیل با OpenCV چیست؟
• چه کاربردهایی برای رسم مستطیل روی تصاویر در پردازش تصویر وجود دارد؟
• چگونه بیضی‌هایی با رنگ، ضخامت، مرکز و محورهای اصلی دلخواه روی تصاویر در OpenCV رسم کرد؟
• مفاهیم مربوط به مرکز، محورهای اصلی و ضخامت بیضی در رسم بیضی با OpenCV چیست؟
• چه کاربردهایی برای رسم بیضی روی تصاویر در پردازش تصویر وجود دارد؟
• تشخیص چهره با مدل از پیش آموزش دیده
• چطور با OpenCV چهره ها را در تصاویر تشخیص دهیم؟
• چگونه میتوان از مدل های از پیش آموزش دیده برای تشخیص چهره استفاده کرد؟
• مراحل تشخیص چهره در یک تصویر با OpenCV کدامند؟
• چگونه میتوان از چهره‌های شناسایی شده برای کارهای دیگر مانند ردیابی یا احراز هویت استفاده کرد؟
• چطور عملیات حسابی (جمع، تفریق و غیره) روی تصاویر انجام دهیم؟
• چه نوع عملیات حسابی را میتوان روی تصاویر اعمال کرد؟ (جمع ۲ تصویر، تفریق یک ثابت، ضرب تصویر)
• چه کاربردهایی برای اعمال عملیات حسابی روی تصاویر وجود دارد؟ (تنظیم روشنایی، کنتراست، ترکیب)
• چگونه می توان از توابع OpenCV برای انجام عملیات حسابی روی تصاویر استفاده کرد؟
• ترکیب تصاویر (Image Blending)
• چطور دو تصویر را با هم ترکیب کنیم؟
• چه روش هایی برای ترکیب تصاویر با هم وجود دارد؟
• چه کاربردهایی برای ترکیب تصاویر با هم وجود دارد؟
• چگونه می توان از توابع OpenCV برای ترکیب تصاویر با هم استفاده کرد؟
• آستانه گذاری و محو کردن تصاویر (Threshold and Blurring)
• چطور از آستانه گذاری برای تفکیک اشیاء در تصاویر استفاده کنیم؟
• آستانه گذاری تصاویر به چه معناست و چگونه کار می کند؟
• چه نوع آستانه گذاری هایی وجود دارد؟
• چه کاربردهایی برای آستانه گذاری تصاویر وجود دارد؟ (مانند استخراج لبه، جداسازی اشیاء)
• چگونه می توان از توابع OpenCV برای آستانه گذاری تصاویر استفاده کرد؟
• چطور تصاویر را با فیلترهای محو کننده در OpenCV نرم کنیم؟
• چه نوع فیلترهای محو کننده ای در OpenCV وجود دارد؟
• چه کاربردهایی برای محو کردن تصاویر وجود دارد؟ (مانند کاهش نویز، محو کردن جزئیات)
• چگونه می توان از توابع OpenCV برای محو کردن تصاویر استفاده کرد؟
• فرسایش (Erosion) و انبساط (Dilation) تصاویر
• چطور از عملیات فرسایش و انبساط برای پردازش تصاویر استفاده کنیم؟
• فرسایش و انبساط تصاویر به چه معناست و چگونه کار می کنند؟
• چه کاربردهایی برای فرسایش و انبساط تصاویر وجود دارد؟ (مانند مورفولوژی تصاویر، حذف نویز)
• چگونه می توان از توابع OpenCV برای فرسایش و انبساط تصاویر استفاده کرد؟
• باز کردن (Opening) و بستن (Closing) تصاویر
• چطور از عملیات باز کردن و بستن تصاویر برای حذف نویز و پر کردن سوراخ ها استفاده کنیم؟
• عملیات باز کردن و بستن تصاویر به چه معناست و چگونه کار می کنند؟
• چه کاربردهایی برای باز کردن و بستن تصاویر وجود دارد؟ (حذف نویز، پرکردن سوراخها، صاف کردن لبه‌ها)
• چگونه می توان از توابع OpenCV برای باز کردن و بستن تصاویر استفاده کرد؟
• فیلترهای تصاویر (Image Filtering)
• چطور با فیلترهای مختلف تصاویر را پردازش کنیم؟
• چه نوع فیلترهای تصویری در OpenCV وجود دارد؟
• چه کاربردهایی برای فیلترهای تصاویر وجود دارد؟ (مانند تیز کردن تصاویر، تشخیص لبه، حذف نویز)
• چگونه می توان از توابع OpenCV برای اعمال فیلترهای مختلف روی تصاویر استفاده کرد؟
• تشخیص لبه (Edge Detection)
• چطور لبه های اشیاء را در تصاویر با OpenCV تشخیص دهیم؟
• چه الگوریتم هایی برای تشخیص لبه در تصاویر وجود دارد؟
• چه کاربردهایی برای تشخیص لبه در تصاویر وجود دارد؟ (مانند استخراج اشیاء، تشخیص حرکت)
• چگونه می توان از توابع OpenCV برای تشخیص لبه در تصاویر استفاده کرد؟
• مساحت و محیط (Perimeter) کناره ها (Contours)
• چطور مساحت و محیط کناره ها (اشیاء) را در تصاویر محاسبه کنیم؟
• کناره ها (Contours) در تصاویر به چه معناست؟
• چگونه می توان کناره ها را در تصاویر پیدا کرد؟
• چگونه می توان مساحت و محیط کناره ها را محاسبه کرد؟
• چه کاربردهایی برای محاسبه مساحت و محیط کناره وجود دارد؟ (مانند اندازه گیری اشیاء، تشخیص شکل)
• چگونه میتوان از توابع OpenCV برای محاسبه مساحت و محیط کناره ها استفاده کرد؟
• پیدا کردن کناره ها(Contours) در تصاویر
• چطور کناره های اشیاء را در تصاویر با OpenCV پیدا کنیم؟
• چه روش هایی برای پیدا کردن کناره ها در تصاویر وجود دارد؟
• چه کاربردهایی برای پیدا کردن کناره ها در تصاویر وجود دارد؟ (مانند تشخیص اشیاء، ردیابی اشیاء)
• چگونه می توان از توابع OpenCV برای پیدا کردن کناره ها در تصاویر استفاده کرد؟
• برازش اشکال هندسی به کناره ها
• چطور اشکال هندسی مانند دایره، مربع و غیره را به کناره های اشیاء در تصاویر برازش دهیم؟
• برازش اشکال هندسی به کناره ها به چه معناست و چگونه کار می کند؟
• چه کاربردهایی برای برازش اشکال هندسی به کناره وجود دارد؟ (مانند تشخیص اشیاء، دسته بندی اشیاء)
• چگونه می توان از توابع OpenCV برای برازش اشکال هندسی به کناره ها استفاده کرد؟
• بررسی موقعیت نسبت به کناره (داخل، خارج یا روی کناره)
• چطور موقعیت یک نقطه (پیکسل) را نسبت به کناره (داخل، خارج یا روی کناره) بررسی کنیم؟
• چگونه می توان موقعیت یک نقطه را نسبت به یک کناره مشخص کرد؟
• چه کاربردهایی برای بررسی موقعیت نسبت به کناره وجود دارد؟ (مانند انتخاب اشیاء، ردیابی حرکت)
• چگونه می توان از توابع OpenCV برای بررسی موقعیت نسبت به کناره استفاده کرد؟
• مبدل ویژگی مقیاس-ناپذیر (SIFT)
• الگوریتم SIFT برای استخراج ویژگی های تصاویر چیست و چه کاربردهایی دارد؟
• الگوریتم SIFT چگونه کار می کند؟
• چه نوع ویژگی هایی را از تصاویر استخراج می کند؟
• چه کاربردهایی برای الگوریتم SIFT وجود دارد؟ (مانند مطابقت تصاویر، تشخیص اشیاء)
• چگونه می توان از کتابخانه‌های OpenCV و SIFT برای استخراج ویژگی‌های تصاویر استفاده کرد؟
• تطبیق ویژگی ها (Feature Matching)
• چطور ویژگی های استخراج شده از تصاویر را برای یافتن الگوها یا اشیاء مشابه تطبیق دهیم؟
• چه روش هایی برای تطبیق ویژگی های تصاویر وجود دارد؟
• چه معیارهایی برای سنجش شباهت بین ویژگیها استفاده میشود؟ (مانند نسبت همپوشانی)
• چه کاربردهایی برای تطبیق ویژگی ها وجود دارد؟ (مانند تشخیص اشیاء، پانوراما سازی تصاویر)
• چگونه از OpenCV و کتابخانه‌های تطبیق ویژگی برای یافتن الگوهای مشابه در تصاویر استفاده کرد؟
• تقسیم بندی تصاویر (Image Segmentation)
• چطور تصاویر را به بخش های مجزا و همگن (Segmentation) تقسیم کنیم؟
• چه روش هایی برای تقسیم بندی تصاویر وجود دارد؟
• چه کاربردهایی برای تقسیم بندی تصاویر وجود دارد؟ (مانند تشخیص اشیاء، استخراج اشیاء)
• چگونه باید از توابع OpenCV و کتابخانه‌ها برای تقسیم تصاویر به بخش‌های مجزا استفاده کرد؟
• تشخیص، بخش بندی، طبقه بندی، تخمین پوزیشن و ردیابی با YOLOv8
• YOLOv8 چیست و چه کاربردهایی در زمینه بینایی ماشین دارد؟
• YOLOv8 چگونه کار میکند؟
• چه نوع وظایف بینایی ماشین را می توان با YOLOv8 انجام داد؟
• تشخیص اشیاء، بخش بندی اشیاء، طبقه بندی اشیاء، تخمین پوزیشن، ردیابی اشیاء
• چه مزایایی YOLOv8 نسبت به سایر روشهای تشخیص اشیاء دارد؟
• پروژه اول: نحوه کراپ کردن تصویر با موس توسط کاربر با مختصات دلخواه
• پروژه دوم: تشخیص دست و انگشتان و شمارش اعداد با وب‌کم

جمع بندی و نکات پایانی آموزش پردازش تصویر با پایتون:

• جمع بندی و ادامه مسیر شما…
• ارائه نکات جا مانده و جمع بندی آموزش OpenCV
• وضعیت بازار / پروژه / درآمد و بیان تجربه های شخصی
• راهنمایی‌های لازم برای کسب درآمد از آنچه در آموزش OpenCV با پایتون باهم یاد گرفتیم!
• ادامه مسیر یادگیری شما

سرفصلها را به صورت کامل بررسی کردید حالا نوبت ویدیوهای نمونه رایگان رسیده است…

لطفا ویدیوهای نمونه را به خوبی بررسی بفرمائید. این ویدیوها کاملا رایگان و با مدت کامل جلسه هستند.

جلسه 19 – Face Detection

جلسه 21 – BlendingI mages

جلسه 29 – Edge Detection

جلسه 38 – How to Use YOLOv8

در ادامه به مشخصات دوره آموزش OpenCV می‌پردازیم: