در این دوره آموزشی، با یکی از پروژههای جذاب و کاربردی پردازش تصویر و بینایی ماشین آشنا میشوید و یاد میگیرید چگونه یک دایره را در تصاویر و ویدئوها تشخیص داده و موقعیت آن را در فریمهای مختلف دنبال کنید.
در این آموزش، فرآیند کار بهصورت کاملاً عملی و پروژهمحور در نرمافزار MATLAB انجام میشود. ابتدا با روشهای تشخیص دایره در تصویر آشنا شده و سپس همین ایده را به ویدئو تعمیم میدهیم تا بتوانیم حرکت یک دایره را در فریمهای متوالی شناسایی و دنبال کنیم.
این پروژه نمونهای مناسب برای درک بهتر مفاهیمی مانند پردازش تصویر، تشخیص اشیا، استخراج ویژگی و Object Tracking است و میتواند دید مناسبی برای ورود به پروژههای پیشرفتهتر بینایی ماشین ایجاد کند.
در این دوره چه یاد میگیرید؟
- تشخیص دایره در تصاویر
- پردازش و تحلیل تصاویر در MATLAB
- تعیین موقعیت و ویژگیهای دایره شناساییشده
- پردازش فریمهای ویدئو
- تشخیص دایره در هر فریم
- دنبال کردن حرکت دایره در ویدئو
- نمایش مسیر و موقعیت شیء در طول ویدئو
- پیادهسازی یک پروژه واقعی و قابل اجرا در MATLAB
ویژگیهای دوره
کاملاً عملی و پروژهمحور — آموزش مفاهیم در قالب یک پروژه واقعی انجام میشود.
کار با تصویر و ویدئو — علاوه بر تشخیص دایره در تصاویر، نحوه دنبال کردن آن در یک ویدئو نیز پیادهسازی میشود.
مناسب برای یادگیری بینایی ماشین — این پروژه شما را با یکی از مفاهیم مهم در حوزه تشخیص و دنبال کردن اشیا آشنا میکند.
ارائه سورس کد پروژه — کدهای پروژه در اختیار شما قرار میگیرد تا بتوانید آن را اجرا، بررسی و برای پروژههای دیگر توسعه دهید.
این دوره انتخابی مناسب برای دانشجویان و علاقهمندان به MATLAB، پردازش تصویر و بینایی ماشین است که میخواهند با انجام یک پروژه جذاب و قابل مشاهده، مهارت عملی خود را در این حوزه افزایش دهند.
آیا تا به حال به این فکر کردهاید که یک کامپیوتر چگونه میتواند در میان یک تصویر، بخش مربوط به چهره انسان را تشخیص دهد؟
در این دوره آموزشی، با یکی از مفاهیم جذاب و کاربردی پردازش تصویر یعنی تشخیص چهره (Face Detection) آشنا میشوید و یاد میگیرید چگونه با استفاده از ویژگی رنگ پوست، نواحی احتمالی چهره را در یک تصویر شناسایی و استخراج کنید.
در این آموزش، فرآیند تشخیص چهره را از پایه و بهصورت عملی در محیط MATLAB پیادهسازی میکنیم. به جای استفاده صرف از توابع آماده، با منطق پشت فرآیند تشخیص آشنا خواهید شد و خواهید دید که چگونه میتوان اطلاعات رنگی تصویر را تحلیل کرد، نواحی مناسب را از تصویر جدا نمود و با پردازشهای لازم، چهرههای موجود در تصویر را شناسایی کرد.
در این دوره چه یاد میگیرید؟
در طول دوره با مفاهیم و مراحل اصلی این پروژه آشنا خواهید شد، از جمله:
- آشنایی با مفهوم تشخیص چهره و کاربردهای آن
- دریافت و پردازش تصاویر در MATLAB
- بررسی اطلاعات رنگی تصاویر
- استفاده از ویژگی رنگ پوست برای شناسایی نواحی چهره
- تبدیل و تحلیل فضای رنگی تصویر
- جداسازی نواحی دارای ویژگیهای مشابه رنگ پوست
- انجام عملیات پردازش تصویر برای بهبود نتیجه
- شناسایی نواحی احتمالی چهره
- نمایش نتیجه تشخیص روی تصویر
- پیادهسازی یک پروژه عملی تشخیص چهره در MATLAB
خروجی دوره چیست؟
در پایان دوره، یک پروژه عملی خواهید داشت که میتواند یک تصویر را دریافت کرده و با تحلیل ویژگیهای رنگ پوست، نواحی مربوط به چهره را شناسایی و مشخص کند.
این پروژه علاوه بر آشنایی شما با مفهوم Face Detection، دید مناسبی نسبت به نحوه استفاده از تکنیکهای پردازش تصویر و استخراج ویژگی برای حل مسائل واقعی ایجاد میکند.
این دوره برای چه کسانی مناسب است؟
این دوره برای دانشجویان و علاقهمندان به حوزههای زیر مناسب است:
- پردازش تصویر
- بینایی ماشین (Computer Vision)
- هوش مصنوعی
- MATLAB
- پروژههای دانشگاهی و تحقیقاتی
- افرادی که میخواهند با یک پروژه عملی وارد دنیای پردازش تصویر شوند
اگر به دنبال یک آموزش پروژهمحور و قابل فهم هستید تا در کنار یادگیری MATLAB، با یکی از کاربردهای جذاب پردازش تصویر آشنا شوید، این دوره میتواند شروع مناسبی برای ورود شما به دنیای بینایی ماشین و تشخیص چهره باشد.
ویدئوهای دوره دسترسی به ویدئوهای دوره
فایلهای دوره دسترسی به سورس کدها و فایلهای دوره
دوره های مرتبط
آموزش تشخیص خط و گوشه در تصویر
در این دوره آموزشی با دو مفهوم مهم و پایه در پردازش تصویر و بینایی ماشین یعنی تشخیص خطوط (Line Detection) و تشخیص گوشهها (Corner Detection) آشنا میشوید و آنها را بهصورت عملی در نرمافزار MATLAB پیادهسازی میکنید.
تشخیص خطوط و گوشهها از تکنیکهای پرکاربرد در بسیاری از پروژههای بینایی ماشین، تشخیص اشیا، تحلیل تصاویر و استخراج ویژگی هستند. در این دوره یاد میگیرید چگونه اطلاعات مهم موجود در یک تصویر را شناسایی و استخراج کنید و از آنها برای تحلیل و پردازش بیشتر استفاده کنید.
در این دوره چه یاد میگیرید؟
- آشنایی با مفهوم تشخیص خط و کاربردهای آن
- تشخیص خطوط موجود در تصاویر
- آشنایی با مفهوم Corner Detection
- شناسایی گوشهها و نقاط مهم تصویر
- پردازش و آمادهسازی تصویر برای تشخیص ویژگیها
- نمایش خطوط و گوشههای شناساییشده روی تصویر
- پیادهسازی عملی الگوریتمهای تشخیص خط و گوشه در MATLAB
- بررسی نتایج و ارزیابی خروجی پردازش
ویژگیهای دوره
🔹 کاملاً عملی و پروژهمحور مفاهیم در قالب مثالها و پروژههای واقعی آموزش داده میشوند.
🔹 پیادهسازی در MATLAB تمام مراحل تشخیص خط و گوشه در محیط MATLAB انجام میشود.
🔹 ارائه سورس کد سورس کدهای پروژه در اختیار شما قرار میگیرد تا بتوانید آنها را اجرا، بررسی و توسعه دهید.
🔹 تقویت مهارت پردازش تصویر با یادگیری استخراج خطوط و گوشهها، پایه مناسبی برای ورود به پروژههای پیشرفتهتر بینایی ماشین و تشخیص اشیا به دست خواهید آورد.
این دوره برای دانشجویان و علاقهمندان به MATLAB، پردازش تصویر، بینایی ماشین و هوش مصنوعی طراحی شده و میتواند یکی از پروژههای کاربردی برای تقویت مهارت عملی در این حوزه باشد.
آموزش تشخیص سلول سرطانی در تصاویر پزشکی در متلب
یکی از کاربردهای جذاب و مهم پردازش تصویر در حوزه پزشکی، تحلیل تصاویر سلولی و شناسایی سلولهای غیرطبیعی است. در این دوره آموزشی، با استفاده از قابلیتهای پردازش تصویر در MATLAB، یک پروژه عملی برای تشخیص و شناسایی سلولهای سرطانی در تصاویر پیادهسازی میکنید.
در این دوره، تصویر سلولی مرحلهبهمرحله پردازش میشود و با استفاده از تکنیکهای مختلف پردازش تصویر، نواحی موردنظر از تصویر استخراج و ویژگیهای آنها بررسی میشود. هدف آموزش، آشنایی عملی با فرآیند تبدیل یک تصویر خام به اطلاعات قابل تحلیل و استفاده از آن برای تشخیص الگوهای موردنظر است.
این دوره با رویکردی کاملاً عملی و پروژهمحور طراحی شده و در کنار آموزش مفاهیم، سورس کد پروژه نیز در اختیار شما قرار میگیرد.
در این دوره چه یاد میگیرید؟
- آشنایی با کاربرد پردازش تصویر در تصاویر پزشکی
- دریافت و آمادهسازی تصاویر سلولی
- پیشپردازش و بهبود کیفیت تصویر
- جداسازی سلولها و نواحی موردنظر
- استفاده از تکنیکهای پردازش تصویر برای تحلیل سلولها
- استخراج ویژگیهای مناسب از سلولها
- بررسی ویژگیهای سلولهای سالم و غیرطبیعی
- تشخیص و مشخص کردن سلولهای موردنظر در تصویر
- نمایش نتایج تشخیص روی تصویر
- پیادهسازی کامل پروژه در MATLAB
ویژگیهای دوره
🔹 کاملاً عملی و پروژهمحور تمام مراحل در قالب یک پروژه واقعی پردازش تصویر پزشکی انجام میشود.
🔹 پیادهسازی در MATLAB فرآیند پردازش و تحلیل تصاویر سلولی بهصورت عملی در محیط MATLAB آموزش داده میشود.
🔹 ارائه سورس کد کامل سورس کد پروژه در اختیار شما قرار میگیرد تا بتوانید آن را اجرا، بررسی و برای تصاویر و پروژههای مشابه توسعه دهید.
🔹 آشنایی با یک کاربرد واقعی پردازش تصویر با فرآیندی آشنا میشوید که نشان میدهد چگونه میتوان از پردازش تصویر برای تحلیل تصاویر پزشکی و شناسایی الگوهای غیرطبیعی استفاده کرد.
این دوره برای چه کسانی مناسب است؟
این دوره برای دانشجویان و علاقهمندان به MATLAB، پردازش تصویر، بینایی ماشین، هوش مصنوعی و کاربردهای پزشکی پردازش تصویر مناسب است و میتواند تجربهای ارزشمند برای انجام پروژههای دانشگاهی و تحقیقاتی در این حوزه باشد.
توجه: نتایج این پروژه جنبه آموزشی و پژوهشی دارند و نباید بهعنوان ابزار تشخیص پزشکی یا جایگزین نظر پزشک و متخصص مورد استفاده قرار گیرند.
اگر به دنبال یک پروژه جذاب و کاربردی هستید که در آن پردازش تصویر، استخراج ویژگی و تشخیص الگو در یک مسئله واقعی با یکدیگر ترکیب شوند، این دوره میتواند انتخاب مناسبی برای شما باشد.
آموزش تشخیص پلاک خودرو در نرم افزار متلب
تشخیص خودکار پلاک خودرو یکی از کاربردهای جذاب پردازش تصویر و بینایی ماشین است که در سیستمهای کنترل تردد، پارکینگهای هوشمند، سامانههای نظارتی و بسیاری از پروژههای صنعتی مورد استفاده قرار میگیرد.
در این دوره آموزشی، تشخیص پلاک خودرو را بهصورت کاملاً عملی و پروژهمحور در نرمافزار MATLAB پیادهسازی میکنیم. هدف دوره تنها آشنایی با مفاهیم تئوری نیست؛ بلکه در پایان، یک پروژه واقعی تشخیص پلاک خواهید داشت که مراحل مختلف پردازش تصویر و شناسایی پلاک را بهصورت عملی اجرا میکند.
یکی از ویژگیهای مهم این دوره، ارائه سورس کد کامل پروژه است. تمام بخشهای اصلی کد در طول آموزش بررسی میشوند تا علاوه بر استفاده از پروژه آماده، منطق عملکرد آن را نیز بهخوبی درک کنید و بتوانید در پروژههای مشابه آن را توسعه دهید.
ویژگیهای کلیدی دوره
- آموزش کاملاً عملی و پروژهمحور
- پیادهسازی پروژه تشخیص پلاک در MATLAB
- استفاده از تکنیکهای پردازش تصویر برای شناسایی پلاک
- تمرکز بر دستیابی به دقت مناسب در تشخیص
- بررسی مراحل مختلف پردازش و استخراج ناحیه پلاک
- ارائه سورس کد کامل پروژه
- توضیح و بررسی کدها بهصورت مرحلهبهمرحله
- امکان استفاده و توسعه سورس کد برای پروژههای دانشگاهی و شخصی
این دوره برای چه کسانی مناسب است؟
این دوره برای دانشجویان و علاقهمندانی که به MATLAB، پردازش تصویر، بینایی ماشین و هوش مصنوعی علاقه دارند و میخواهند بهجای یادگیری صرفاً تئوری، یک پروژه واقعی را از ابتدا تا اجرا پیادهسازی کنند، گزینه مناسبی است.
اگر به دنبال یک دوره هستید که در کنار آموزش مفاهیم، یک پروژه قابل اجرا + سورس کد کامل در اختیار شما قرار دهد، این دوره میتواند تجربهای عملی و ارزشمند برای ورود به دنیای پروژههای پردازش تصویر باشد.
آموزش تشخیص الگو در نرم افزار متلب
در این دوره آموزشی، با یکی از مباحث جذاب و پایهای پردازش تصویر و تشخیص الگو (Pattern Recognition) آشنا میشوید و یاد میگیرید چگونه بدون استفاده از روشهای پیچیده و مدلهای آماده، یک الگو را با استفاده از ماسک و اسکن تصویر شناسایی کنید.
در این روش، تصویر بهصورت مرحلهبهمرحله توسط یک ماسک (Mask) اسکن میشود و با استفاده از روشهای پایهای مانند Counter و Average، ویژگیهای نواحی مختلف تصویر بررسی شده و الگوی موردنظر شناسایی میشود.
این دوره کاملاً عملی و پروژهمحور طراحی شده و به شما کمک میکند منطق پشت بسیاری از فرآیندهای تشخیص الگو را از سادهترین سطح درک کنید؛ یعنی بهجای استفاده مستقیم از الگوریتمهای پیچیده، ابتدا یاد میگیرید چگونه با یک روش ساده و قابل فهم، تصویر را تحلیل و الگوی موردنظر را پیدا کنید.
در این دوره چه یاد میگیرید؟
- آشنایی با مفهوم Pattern Recognition
- درک نحوه اسکن یک تصویر
- مفهوم Mask و نحوه طراحی آن
- حرکت ماسک روی تصویر و بررسی نواحی مختلف
- استفاده از روش Counter برای تشخیص الگو
- استفاده از روش Average برای تحلیل نواحی تصویر
- مقایسه نتایج روشهای مختلف تشخیص
- تعیین میزان شباهت ناحیه اسکنشده با الگوی موردنظر
- نمایش محل الگوی شناساییشده در تصویر
- پیادهسازی الگوریتم تشخیص الگو در MATLAB
ویژگیهای دوره
🔹 آموزش از پایه و قابل فهم منطق تشخیص الگو بدون وابستگی به الگوریتمهای پیچیده آموزش داده میشود.
🔹 پیادهسازی کاملاً عملی ماسک طراحی شده و تصویر بهصورت واقعی اسکن میشود تا فرآیند تشخیص الگو را مرحلهبهمرحله مشاهده کنید.
🔹 استفاده از روشهای Counter و Average دو روش پایه و قابل درک برای تحلیل نواحی تصویر و تشخیص الگو پیادهسازی و با یکدیگر مقایسه میشوند.
🔹 ارائه سورس کد سورس کد کامل پروژه در اختیار شما قرار میگیرد تا بتوانید نحوه عملکرد الگوریتم را بررسی و آن را برای الگوها و تصاویر دیگر توسعه دهید.
این دوره برای چه کسانی مناسب است؟
این دوره برای دانشجویان و علاقهمندان به پردازش تصویر، تشخیص الگو، MATLAB و بینایی ماشین مناسب است؛ بهخصوص افرادی که میخواهند قبل از ورود به الگوریتمهای پیشرفته، ابتدا منطق اساسی اسکن تصویر، تعریف ماسک، استخراج ویژگی و تشخیص الگو را بهصورت کاملاً عملی یاد بگیرند.
در پایان دوره، با پیادهسازی یک الگوریتم ساده اما کاربردی، درک عمیقتری از نحوه حرکت یک پنجره روی تصویر و تصمیمگیری بر اساس اطلاعات هر ناحیه به دست خواهید آورد؛ مفهومی که پایه بسیاری از روشهای پیشرفتهتر پردازش تصویر و بینایی ماشین است.
نظرات
یک تیکت پشتیبانی ارسال کنید یا گفتگوهای قبلی خود را بررسی کنید.
هزینه آموزش
توجه: این بخش از پیشخوان ← نمایش ← ابزارک ها ← نوار کناری محصول تکی قابل ویرایش است
آموزش تشخیص و دنبال کردن اجسام رنگی در یک ویدئوی در متلب
در این دوره آموزشی، یکی از پروژههای جذاب و کاربردی پردازش تصویر و بینایی ماشین را پیادهسازی میکنید: تشخیص یک جسم بر اساس رنگ آن و دنبال کردن موقعیت جسم در تصویر.
در این آموزش یاد میگیرید چگونه با تحلیل اطلاعات رنگی تصویر، ناحیه مربوط به جسم موردنظر را از سایر بخشهای تصویر جدا کرده، موقعیت آن را تشخیص دهید و سپس با پردازش فریمهای مختلف، حرکت جسم رنگی را دنبال کنید.
تمام مراحل بهصورت عملی و پروژهمحور در نرمافزار MATLAB انجام میشود و در طول پروژه با مفاهیمی مانند تفکیک رنگ، آستانهگذاری، استخراج ناحیه موردنظر و تعیین موقعیت جسم آشنا خواهید شد.
در این دوره چه یاد میگیرید؟
- آشنایی با مفهوم تشخیص اشیا بر اساس رنگ
- تحلیل اطلاعات رنگی تصاویر
- انتخاب و استخراج رنگ موردنظر
- جداسازی جسم رنگی از پسزمینه
- استفاده از آستانهگذاری برای تشخیص ناحیه موردنظر
- حذف نواحی اضافی و نویزهای تصویر
- تعیین موقعیت جسم شناساییشده
- دنبال کردن حرکت جسم در تصاویر و فریمهای متوالی
- نمایش مسیر و موقعیت جسم در تصویر
- پیادهسازی پروژه تشخیص و Tracking در MATLAB
ویژگیهای دوره
🔹 کاملاً عملی و پروژهمحور از ابتدا تا اجرای نهایی پروژه، مراحل بهصورت عملی پیادهسازی میشوند.
🔹 تمرکز بر تشخیص بر اساس رنگ یاد میگیرید چگونه از ویژگی رنگ برای شناسایی یک جسم در تصویر استفاده کنید.
🔹 تشخیص و دنبال کردن همزمان علاوه بر پیدا کردن جسم، موقعیت آن در فریمهای مختلف نیز دنبال میشود.
🔹 ارائه سورس کد پروژه سورس کد کامل در اختیار شما قرار میگیرد تا بتوانید پروژه را اجرا، بررسی و برای اشیا و رنگهای مختلف توسعه دهید.
این دوره برای چه کسانی مناسب است؟
این دوره برای دانشجویان و علاقهمندان به MATLAB، پردازش تصویر، بینایی ماشین و هوش مصنوعی مناسب است و میتواند یک پروژه کاربردی برای درک بهتر مفاهیم Object Detection و Object Tracking باشد.
اگر میخواهید با یک پروژه ساده، جذاب و قابل مشاهده با فرآیند تشخیص و دنبال کردن یک شیء در تصویر آشنا شوید، این دوره میتواند شروع مناسبی برای ورود به پروژههای پیشرفتهتر بینایی ماشین باشد.آموزش تشخیص سلول سرطانی در تصاویر پزشکی در متلب
یکی از کاربردهای جذاب و مهم پردازش تصویر در حوزه پزشکی، تحلیل تصاویر سلولی و شناسایی سلولهای غیرطبیعی است. در این دوره آموزشی، با استفاده از قابلیتهای پردازش تصویر در MATLAB، یک پروژه عملی برای تشخیص و شناسایی سلولهای سرطانی در تصاویر پیادهسازی میکنید.
در این دوره، تصویر سلولی مرحلهبهمرحله پردازش میشود و با استفاده از تکنیکهای مختلف پردازش تصویر، نواحی موردنظر از تصویر استخراج و ویژگیهای آنها بررسی میشود. هدف آموزش، آشنایی عملی با فرآیند تبدیل یک تصویر خام به اطلاعات قابل تحلیل و استفاده از آن برای تشخیص الگوهای موردنظر است.
این دوره با رویکردی کاملاً عملی و پروژهمحور طراحی شده و در کنار آموزش مفاهیم، سورس کد پروژه نیز در اختیار شما قرار میگیرد.
در این دوره چه یاد میگیرید؟
- آشنایی با کاربرد پردازش تصویر در تصاویر پزشکی
- دریافت و آمادهسازی تصاویر سلولی
- پیشپردازش و بهبود کیفیت تصویر
- جداسازی سلولها و نواحی موردنظر
- استفاده از تکنیکهای پردازش تصویر برای تحلیل سلولها
- استخراج ویژگیهای مناسب از سلولها
- بررسی ویژگیهای سلولهای سالم و غیرطبیعی
- تشخیص و مشخص کردن سلولهای موردنظر در تصویر
- نمایش نتایج تشخیص روی تصویر
- پیادهسازی کامل پروژه در MATLAB
ویژگیهای دوره
🔹 کاملاً عملی و پروژهمحور تمام مراحل در قالب یک پروژه واقعی پردازش تصویر پزشکی انجام میشود.
🔹 پیادهسازی در MATLAB فرآیند پردازش و تحلیل تصاویر سلولی بهصورت عملی در محیط MATLAB آموزش داده میشود.
🔹 ارائه سورس کد کامل سورس کد پروژه در اختیار شما قرار میگیرد تا بتوانید آن را اجرا، بررسی و برای تصاویر و پروژههای مشابه توسعه دهید.
🔹 آشنایی با یک کاربرد واقعی پردازش تصویر با فرآیندی آشنا میشوید که نشان میدهد چگونه میتوان از پردازش تصویر برای تحلیل تصاویر پزشکی و شناسایی الگوهای غیرطبیعی استفاده کرد.
این دوره برای چه کسانی مناسب است؟
این دوره برای دانشجویان و علاقهمندان به MATLAB، پردازش تصویر، بینایی ماشین، هوش مصنوعی و کاربردهای پزشکی پردازش تصویر مناسب است و میتواند تجربهای ارزشمند برای انجام پروژههای دانشگاهی و تحقیقاتی در این حوزه باشد.
توجه: نتایج این پروژه جنبه آموزشی و پژوهشی دارند و نباید بهعنوان ابزار تشخیص پزشکی یا جایگزین نظر پزشک و متخصص مورد استفاده قرار گیرند.
اگر به دنبال یک پروژه جذاب و کاربردی هستید که در آن پردازش تصویر، استخراج ویژگی و تشخیص الگو در یک مسئله واقعی با یکدیگر ترکیب شوند، این دوره میتواند انتخاب مناسبی برای شما باشد.
آموزش تشخیص الگو در نرم افزار متلب
در این دوره آموزشی، با یکی از مباحث جذاب و پایهای پردازش تصویر و تشخیص الگو (Pattern Recognition) آشنا میشوید و یاد میگیرید چگونه بدون استفاده از روشهای پیچیده و مدلهای آماده، یک الگو را با استفاده از ماسک و اسکن تصویر شناسایی کنید.
در این روش، تصویر بهصورت مرحلهبهمرحله توسط یک ماسک (Mask) اسکن میشود و با استفاده از روشهای پایهای مانند Counter و Average، ویژگیهای نواحی مختلف تصویر بررسی شده و الگوی موردنظر شناسایی میشود.
این دوره کاملاً عملی و پروژهمحور طراحی شده و به شما کمک میکند منطق پشت بسیاری از فرآیندهای تشخیص الگو را از سادهترین سطح درک کنید؛ یعنی بهجای استفاده مستقیم از الگوریتمهای پیچیده، ابتدا یاد میگیرید چگونه با یک روش ساده و قابل فهم، تصویر را تحلیل و الگوی موردنظر را پیدا کنید.
در این دوره چه یاد میگیرید؟
- آشنایی با مفهوم Pattern Recognition
- درک نحوه اسکن یک تصویر
- مفهوم Mask و نحوه طراحی آن
- حرکت ماسک روی تصویر و بررسی نواحی مختلف
- استفاده از روش Counter برای تشخیص الگو
- استفاده از روش Average برای تحلیل نواحی تصویر
- مقایسه نتایج روشهای مختلف تشخیص
- تعیین میزان شباهت ناحیه اسکنشده با الگوی موردنظر
- نمایش محل الگوی شناساییشده در تصویر
- پیادهسازی الگوریتم تشخیص الگو در MATLAB
ویژگیهای دوره
🔹 آموزش از پایه و قابل فهم منطق تشخیص الگو بدون وابستگی به الگوریتمهای پیچیده آموزش داده میشود.
🔹 پیادهسازی کاملاً عملی ماسک طراحی شده و تصویر بهصورت واقعی اسکن میشود تا فرآیند تشخیص الگو را مرحلهبهمرحله مشاهده کنید.
🔹 استفاده از روشهای Counter و Average دو روش پایه و قابل درک برای تحلیل نواحی تصویر و تشخیص الگو پیادهسازی و با یکدیگر مقایسه میشوند.
🔹 ارائه سورس کد سورس کد کامل پروژه در اختیار شما قرار میگیرد تا بتوانید نحوه عملکرد الگوریتم را بررسی و آن را برای الگوها و تصاویر دیگر توسعه دهید.
این دوره برای چه کسانی مناسب است؟
این دوره برای دانشجویان و علاقهمندان به پردازش تصویر، تشخیص الگو، MATLAB و بینایی ماشین مناسب است؛ بهخصوص افرادی که میخواهند قبل از ورود به الگوریتمهای پیشرفته، ابتدا منطق اساسی اسکن تصویر، تعریف ماسک، استخراج ویژگی و تشخیص الگو را بهصورت کاملاً عملی یاد بگیرند.
در پایان دوره، با پیادهسازی یک الگوریتم ساده اما کاربردی، درک عمیقتری از نحوه حرکت یک پنجره روی تصویر و تصمیمگیری بر اساس اطلاعات هر ناحیه به دست خواهید آورد؛ مفهومی که پایه بسیاری از روشهای پیشرفتهتر پردازش تصویر و بینایی ماشین است.
آموزش تشخیص اشیائ موجود در تصویر در نرم افزار متلب
تشخیص اشیا یکی از مهمترین و جذابترین مباحث در پردازش تصویر و بینایی ماشین است. در این دوره آموزشی یاد میگیرید چگونه با استفاده از تکنیکهای پردازش تصویر در نرمافزار MATLAB، اشیای موجود در یک تصویر را شناسایی و موقعیت آنها را مشخص کنید.
در این آموزش، فرآیند تشخیص اشیا بهصورت کاملاً عملی و پروژهمحور انجام میشود. از آمادهسازی و پردازش تصویر گرفته تا جداسازی نواحی موردنظر و شناسایی اشیا، مراحل مختلف پروژه بهصورت گامبهگام پیادهسازی خواهد شد.
هدف دوره این است که علاوه بر آشنایی با مفاهیم تئوری، بتوانید یک پروژه واقعی تشخیص اشیا را اجرا کرده و منطق پشت مراحل مختلف آن را درک کنید.
در این دوره چه یاد میگیرید؟
- آشنایی با مفهوم Object Detection در پردازش تصویر
- آمادهسازی و پیشپردازش تصاویر
- جداسازی اشیا از پسزمینه
- استفاده از تکنیکهای مناسب برای شناسایی نواحی تصویر
- استخراج و تحلیل ویژگیهای اشیا
- تعیین موقعیت و محدوده اشیای شناساییشده
- شمارش و تشخیص اشیا در تصویر
- نمایش نتایج تشخیص روی تصویر
- پیادهسازی یک پروژه عملی تشخیص اشیا در MATLAB
ویژگیهای دوره
🔹 کاملاً عملی و پروژهمحور تمام مفاهیم در قالب مثال و پروژه واقعی آموزش داده میشوند.
🔹 پیادهسازی با MATLAB مراحل تشخیص و پردازش تصویر بهصورت عملی در محیط MATLAB انجام میشود.
🔹 ارائه سورس کد سورس کد پروژه در اختیار شما قرار میگیرد تا بتوانید آن را اجرا، بررسی و برای پروژههای دیگر توسعه دهید.
🔹 تمرکز بر کاربرد واقعی هدف آموزش، تنها یادگیری چند دستور MATLAB نیست؛ بلکه یادگیری یک فرآیند قابل استفاده برای حل مسائل واقعی پردازش تصویر است.
این دوره برای چه کسانی مناسب است؟
این دوره برای دانشجویان و علاقهمندان به پردازش تصویر، بینایی ماشین، MATLAB و هوش مصنوعی مناسب است و میتواند پایه خوبی برای ورود به پروژههای پیشرفتهتر مانند تشخیص و دنبال کردن اشیا، تشخیص چهره، تشخیص پلاک و سایر کاربردهای بینایی ماشین باشد.
اگر میخواهید تشخیص اشیا را با اجرای یک پروژه واقعی و قابل مشاهده یاد بگیرید و همزمان سورس کد پروژه را در اختیار داشته باشید، این دوره انتخاب مناسبی برای شماست.
نظرات
هنوز دیدگاهی ثبت نشده است.