Image Processing Using OpenCV & MATPLOTLIB In Python کد فوق به پردازش تصاویر با استفاده از OpenCV و Matplotlib پرداخته است. برای مشاهده کد کلیک کنید👩‍💻 پردازش تصویر با استفاده از OpenCV، خواندن یک تصویر، تبدیل آن به فرمت‌های مختلف و نمایش نتایج شامل تصویر اصلی، تصویر خاکستری، تصویر بلور شده و لبه‌ها.💫 کد شامل مراحل زیر می‌باشد: 1. خواندن تصویر: تصویر از مسیر مشخص‌شده خوانده می‌شود. 2. بررسی خطا: اگر تصویر نتواند خوانده شود، پیغام خطا چاپ می‌شود. 3. تبدیل به RGB: تصویر از فرمت BGR به RGB تبدیل می‌شود تا در Matplotlib به‌درستی نمایش یابد. 4. تبدیل به خاکستری: تصویر به صورت خاکستری تبدیل می‌شود. 5. اعمال فیلتر بلور: یک فیلتر بلور Gaussian به تصویر RGB اعمال می‌شود. 6. استخراج لبه‌ها: با استفاده از فیلتر Canny، لبه‌ها از تصویر خاکستری استخراج می‌شود. 7. نمایش تصاویر: در نهایت، چهار تصویر (اصل، خاکستری، بلور شده و لبه‌ها) در یک شکل به نمایش در می‌آید. #cv2 | #numpy | #matplotlib | #opencv | LearnPython #بدانیم | #پردازش_تصویر | آموزش پایتون

📚 «Mastering OpenCV with Practical Computer Vision Projects» 📚 کتاب "تسلط بر OpenCV با پروژه‌های عملی بینایی کامپیوتر" ✅ آیا به دنبال یادگیری عمیق و کاربردی OpenCV و پیاده‌سازی پروژه‌های واقعی بینایی کامپیوتر هستید؟ ✅ این کتاب یک راهنمای جامع و پروژه‌محور برای توسعه‌دهندگانی است که می‌خواهند از کتابخانه OpenCV برای حل مسائل پیچیده بینایی ماشین استفاده کنند. ✅ خلاصه‌ای از کتاب این کتاب با رویکردی عملی و مبتنی بر پروژه، تکنیک‌های پیشرفته پردازش تصویر و بینایی کامپیوتر را آموزش می‌دهد. از مباحث پایه‌ای OpenCV تا پیاده‌سازی پروژه‌های واقعی مانند تشخیص چهره، ردیابی اشیا و پردازش ویدئو، همه در این کتاب پوشش داده شده‌اند. ✅ چرا این کتاب را بخوانیم؟ - مناسب برای توسعه‌دهندگان متوسط و پیشرفته - ارائه مثال‌های عملی و پروژه‌های کاربردی - مرجع عالی برای علاقه‌مندان به بینایی ماشین و پردازش تصویر #معرفی_کتاب | #بوک_تایم | آموزش پایتون | #بینایی_کامپیوتر | #opencv

⭕️ شناسایی و اندازه‌گیری خودکار دانه‌های برنج با OpenCV در این آموزش یاد می‌گیری چطور: ✔️ بخش‌های سفید تصویر را استخراج کنی ✔️ نویز پس‌زمینه را حذف کنی ✔️ دانه‌های واقعی را فیلتر کنی ✔️ اندازه دقیق هر دانه را روی تصویر بنویسی این یک مثال عالی برای پروژه‌های Machine Vision است. #opencv | #cv2 | #numpy 🌟@LearnPythonIcy

🎯 پیدا کردن دانه برنج با اندازه دلخواه سیستم هوشمند ما 1️⃣ شناسایی تمام دانه‌های برنج در تصویر 2️⃣ دریافت عدد ورودی از کاربر 3️⃣ پیدا کردن دانه‌ای که مساحتش به عدد شما نزدیک‌تر است 4️⃣ مشخص کردن دانه انتخابی با کادر و نمایش اندازه دقیق ویژگی‌ها تشخیص خودکار دانه‌ها جستجوی هوشمند نزدیک‌ترین اندازه حذف نویز و ذرات ریز نمایش واضح دانه انتخابی 📊 کاربرد کنترل کیفیت، جداسازی دانه‌های خارج از سایز، پروژه‌های دانشگاهی، سیستم‌های درجه‌بندی کشاورزی #opencv | #cv2 | #numpy 🌟@LearnPythonIcy