در چند سال اخیر، هوش مصنوعی و یادگیری عمیق به شدت بر حوزه‌های مختلف فناوری تأثیرگذار بوده‌اند. یکی از موضوعات پرطرفدار در این صنعت، پردازش تصویر و بینایی ماشین است. بینایی ماشین به معنای توانایی رایانه‌ها در دیدن و تفسیر دنیای اطرافشان است، در حالی که پردازش تصویر یا image processing به مجموعه‌ای از کارهایی اشاره دارد که باید توسط رایانه‌ها انجام شود تا بتوانند تصاویر و محتوای ویدیویی را به بهترین شکل ممکن تفسیر کنند.
استفاده از ماشین‌های خودران، دوربین‌های کنترل جرایم رانندگی، سیستم‌های تشخیص چهره و غیره، همگی بر پایه این دو زمینه مهم هوش مصنوعی قرار دارند. در این مقاله، می‌کوشیم به صورت مفصل به معرفی پردازش تصویر، کاربردهای آن و تمامی مفاهیم مورد نیاز برای درک بهتر این حوزه پرداخته و به شما ارائه دهیم.
کاربردهای پردازش تصویر
پردازش تصویر و بینایی ماشین دو مفهوم مرتبط با یکدیگر هستند، اما تفاوت‌هایی نیز دارند.
پردازش تصویر به معنای کارهایی است که برای پردازش تصاویر و ویدیوها از آن‌ها استفاده می‌شود. به‌طور کلی، در پردازش تصویر، تصاویر و ویدیوها به روش‌هایی مانند تصحیح رنگ، تشدید تصویر، حذف نویز و شناسایی الگوها و اشیاء پردازش می‌شوند. پردازش تصویر می‌تواند برای کاربردهای مختلفی مانند بهبود کیفیت تصاویر، شناسایی الگوها و شی‌ها، تشخیص چهره، تشخیص ماشین، پزشکی تصویری و غیره استفاده شود.
بینایی ماشین، به معنای توانایی رایانه‌ها در دیدن و تفسیر دنیای اطرافشان است. در این روش، رایانه‌ها با استفاده از تصاویر و داده‌های دیگر به یادگیری می‌پردازند و با توجه به الگوها و روابط میان داده‌ها، قادر به شناسایی اشیاء، تشخیص چهره، تشخیص ماشین، تشخیص حیوانات و موارد دیگر هستند. بنابراین، بینایی ماشین یک روش برای پردازش تصویر است که برای شناسایی و تفسیر تصاویر و داده‌های دیگر استفاده می‌شود.
به‌طور خلاصه، پردازش تصویر به معنای پردازش تصاویر و ویدیوها است، در حالی که بینایی ماشین برای تفسیر و شناسایی الگوها و اشیاء در داده‌های دیداری استفاده می‌شود.
بازیابی تصویر پزشکی
بازیابی تصویر پزشکی (Medical Image Retrieval) یکی از کاربردهای پردازش تصویر در حوزه پزشکی است. در این روش، تصاویر پزشکی مانند تصاویر از فرآیندهای تصویربرداری مانند اسکن ام‌آرایش، تصویربرداری سی‌تی اسکن و غیره، با استفاده از روش‌های پردازش تصویر، مانند تصحیح رنگ، تشخیص حوزه‌های مشکل‌دار، تشخیص اشیاء و موارد دیگر پردازش می‌شوند.
بازیابی تصویر پزشکی، به معنای بازیابی تصاویر پزشکی مشابه به یک تصویر مشخص است. این روش می‌تواند برای تشخیص بیماری‌ها و پیدا کردن تصاویر مشابه برای تشخیص بیماری‌های جدید استفاده شود. همچنین، این روش می‌تواند برای پیش‌بینی نتایج آزمایش‌های پزشکی و تعیین دقیق‌تر بیماری‌ها و مشکلات پزشکی استفاده شود.
با توجه به اهمیت بازیابی تصاویر پزشکی در حوزه پزشکی، این روش به‌طور گسترده در بیمارستان‌ها و مراکز پزشکی استفاده می‌شود.
سنجش ترافیک
فناوری‌های سنجش ترافیک، شامل مجموعه‌ای از تکنولوژی‌هایی هستند که به منظور سنجش، تحلیل و مدیریت ترافیک در جاده‌ها، خیابان‌ها، مسیرهای حمل و نقل عمومی و سایر محل‌هایی که ترافیک در آن‌ها ایجاد می‌شود، استفاده می‌شوند. برخی از این فناوری‌ها عبارتند از:
- سیستم‌های شمارش ترافیک: این سیستم‌ها شامل حسگرهایی هستند که تعداد خودروها را در جاده‌ها و خیابان‌ها شمارش می‌کنند. این اطلاعات می‌تواند به منظور تنظیم سیستم‌های ترافیکی و مدیریت ترافیک استفاده شود.
- سیستم‌های شناسایی خودرو: این سیستم‌ها از دوربین‌ها و حسگرهایی برای شناسایی خودروها استفاده می‌کنند. این اطلاعات می‌تواند به منظور تنظیم سیستم‌های ترافیکی و مدیریت ترافیک استفاده شود.
- سیستم‌های ارتباطی: این سیستم‌ها شامل فناوری‌هایی هستند که به منظور ارتباط بین خودروها و نقاط مختلف شهری استفاده می‌شوند. این اطلاعات می‌تواند به منظور بهبود امنیت و کیفیت حمل و نقل، کاهش زمان سفر و مدیریت ترافیک استفاده شود.
- سیستم‌های ردیابی GPS: این سیستم‌ها شامل فناوری‌هایی هستند که با استفاده از GPS، موقعیت و سرعت خودروها را در جاده‌ها و خیابان‌ها ردیابی می‌کنند. این اطلاعات می‌تواند به منظور تنظیم سیستم‌های ترافیکی و مدیریت ترافیک استفاده شود.
- سیستم‌های هوشمند ترافیکی: این سیستم‌ها شامل فناوری‌هایی هستند که به منظور تحلیل داده‌های ترافیکی و پیش‌بینی ترافیک در آینده استفاده می‌شوند. این اطلاعات می‌تواند به منظور بهبود ترافیک و کاهش تأخیرها استفاده شود.
به‌طور کلی، فناوری‌های سنجش ترافیک به منظور بهبود ترافیک و کاهش تأخیرها، افزایش امنیت حمل و نقل، بهبود کیفیت حمل و نقل و مدیریت بهتر ترافیک استفاده می‌شوند.
شناسایی چهره از طریق پردازش تصویر
شناسایی چهره با پردازش تصویر یکی از کاربردهای مهم پردازش تصویر است. در این روش، تصاویر چهره افراد با استفاده از الگوریتم‌های پردازش تصویر، از جمله تشخیص ویژگی‌های صورت، تشخیص رنگ پوست و تشخیص الگوهای چشم و دهان، تحلیل و شناسایی می‌شوند.
برای شناسایی چهره با استفاده از پردازش تصویر، ابتدا تصویر چهره با استفاده از دوربین یا سایر دستگاه‌های تصویربرداری گرفته می‌شود. سپس، با استفاده از الگوریتم‌های پردازش تصویر، ویژگی‌های مختلف چهره مانند شکل چهره، موقعیت چشم، بینی و دهان و غیره تشخیص داده می‌شوند. این ویژگی‌ها به عنوان ورودی به یک الگوریتم شناسایی چهره داده می‌شوند. الگوریتم شناسایی چهره با استفاده از شبکه‌های عصبی و روش‌های یادگیری ژرف، نتیجه نهایی را برای شناسایی چهره ارائه می‌دهد.
شناسایی چهره با پردازش تصویر می‌تواند در بسیاری از کاربردهای مختلف مانند امنیت، شناسایی خودکار، کنترل دسترسی، تحلیل احساسات، ارزیابی سلامت و غیره استفاده شود. به عنوان مثال، در کاربردهای امنیتی، شناسایی چهره می‌تواند برای شناسایی افراد مشکوک در محیط‌های عمومی، اماکن حساس و مراکز تجاری استفاده شود. در کاربردهای طبی، شناسایی چهره می‌تواند برای تحلیل احساسات و علایم بیماران و همچنین تشخیص بیماری‌های پوستی و غیره مورد استفاده قرار گیرد.
مزایای پردازش تصویر (Image Processing)
پردازش تصویر یکی از فناوری‌های پیشرفته‌ای است که در سال‌های اخیر به طور چشمگیری رشد کرده است. این فناوری با استفاده از الگوریتم‌های پردازش تصویر، تصاویر را تحلیل کرده و اطلاعات مفیدی را استخراج می‌کند. در ادامه به برخی از مزایای پردازش تصویر اشاره شده است:
۱- افزایش دقت: پردازش تصویر به دلیل قابلیت تشخیص دقیق ویژگی‌های تصویر، از دقت بالایی برخوردار است. این امر می‌تواند در بسیاری از کاربردهای مختلف مانند پزشکی، امنیت، خودروهای خودران و غیره مورد استفاده قرار گیرد.
۲- سرعت بالا: پردازش تصویر به دلیل استفاده از روش‌های موازی و سرعت بالای پردازش، قابلیت پردازش تصاویر بزرگ و پیچیده را داراست.
۳- بهبود تصویر: پردازش تصویر به دلیل استفاده از الگوریتم‌های تصحیح رنگ، حذف نویز و بهبود کیفیت تصویر، می‌تواند به بهبود کیفیت تصاویر کمک کند.
۴- کاربرد گسترده: پردازش تصویر به دلیل قابلیت کاربرد گسترده، در بسیاری از صنایع و حوزه‌های مختلف مانند پزشکی، امنیت، حمل و نقل، تولید محتوا، بازیابی اطلاعات و غیره مورد استفاده قرار می‌گیرد.
۵- کمترین نیاز به نیروی انسانی: پردازش تصویر به دلیل قابلیت خودکاری و عدم نیاز به نیروی انسانی، می‌تواند در کاربردهایی مانند تولید محتوا، شناسایی خودکار، امنیت و غیره مورد استفاده قرار گیرد.
۶- ذخیره‌سازی و بازیابی آسان: پردازش تصویر به دلیل قابلیت ذخیره‌سازی و بازیابی آسان، می‌تواند در کاربردهایی مانند بازیابی داده‌ها، مدیریت تصاویر پزشکی و غیره مورد استفاده قرار گیرد.
با توجه به مزایای پردازش تصویر، این فناوری در بسیاری از حوزه‌های مختلف مورد استفاده قرار می‌گیرد و به دلیل قابلیت‌های بسیاری که دارد، در آینده احتمالا بسیاری از صنایع و حوزه‌های دیجری تحولات قابل توجهی را خواهد داشت.
انواع پردازش تصویر
پردازش تصویر یکی از فناوری‌های پیشرفته‌ای است که در سال‌های اخیر به طور چشمگیری رشد کرده است. در ادامه، به برخی از انواع پردازش تصویر اشاره شده است:
۱- پردازش تصویر دیجیتال: به کارگیری روش‌های پردازش تصویر بر روی تصاویر دیجیتال اشاره دارد. تصاویر دیجیتال معمولاً با استفاده از دوربین‌های دیجیتال یا سایر دستگاه‌های تصویربرداری گرفته می‌شوند، به عنوان مثال تصاویر دیجیتال از پرونده‌های پزشکی، تصاویر ماهواره‌ای و غیره.
۲- پردازش تصویر زنده: به کارگیری روش‌های پردازش تصویر بر روی تصاویری که در زمان واقعی گرفته می‌شوند، اشاره دارد. این روش در بسیاری از کاربردهای مختلف مانند شناسایی چهره، پیش‌بینی حرکت، خودروهای خودران و غیره استفاده می‌شود.
۳- پردازش تصویر ثابت: به کارگیری روش‌های پردازش تصویر بر روی تصاویری که در زمان تعیین شده گرفته شده‌اند، اشاره دارد. این روش در بسیاری از کاربردهای مختلف مانند بازیابی داده‌ها، تشخیص بیماری‌های پوستی و غیره استفاده می‌شود.
۴- پردازش تصویر سه‌بعدی: به کارگیری روش‌های پردازش تصویر بر روی تصاویر سه‌بعدی، اشاره دارد. این روش در بسیاری از کاربردهای مختلف مانند پزشکی، ساخت مدل‌های سه‌بعدی و غیره مورد استفاده قرار می‌گیرد.
۵- پردازش تصویر فاصله‌ای: به کارگیری روش‌های پردازش تصویر بر روی تصاویری که از فاصله دور گرفته شده‌اند، اشاره دارد. این روش در بسیاری از کاربردهای مختلف مانند تصویربرداری ماهواره‌ای، تصویربرداری پزشکی و غیره استفاده می‌شود.
با توجه به انواع مختلف پردازش تصویر، این فناوری در بسیاری از حوزه‌های مختلف مورد استفاده قرار می‌گیرد و به دلیل قابلیت‌های بسیاری که دارد، در آینده احتمالاً بسیاری از صنایع‌ها و حوزه‌های دیجیتال تحولات قابل توجهی را خواهد داشت.
اجزای پردازش تصویر
پردازش تصویر به دلیل پیچیدگی وسیعی که دارد، از بسیاری از اجزای مختلفی تشکیل شده است. در ادامه به برخی از اجزای مهم پردازش تصویر اشاره شده است:
۱- تصویر ورودی: تصویری که برای پردازش تصویر به الگوریتم‌های پردازش تصویر ارائه می‌شود، به عنوان تصویر ورودی شناخته می‌شود.
۲- پیش‌پردازش: مرحله‌ای از پردازش تصویر است که در آن، تصویر ورودی با استفاده از الگوریتم‌های پیچیده، از نویز و سایر اشکالات خارج شده و به شکلی قابل استفاده تبدیل می‌شود.
۳- استخراج ویژگی: مرحله‌ای از پردازش تصویر است که در آن، ویژگی‌های مهم تصویر از جمله رنگ، شکل، حرکت و غیره استخراج می‌شود. این ویژگی‌های استخراج شده به عنوان ورودی برای مراحل بعدی پردازش تصویر مورد استفاده قرار می‌گیرند.
۴- تفسیر و تحلیل: در این مرحله، با استفاده از الگوریتم‌های مختلف، ویژگی‌های استخراج شده در مرحله قبل، تحلیل و تفسیر می‌شوند. این مرحله می‌تواند به دقت و صحت پردازش تصویر بسیاری از کاربردها کمک کند.
۵- خروجی: خروجی پردازش تصویر معمولاً به صورت تصویری است که حاوی اطلاعات استخراج شده از تصویر ورودی است. این خروجی ممکن است برای استفاده در کاربردهای مختلف مانند تشخیص چهره، تشخیص علایم بیماری و غیره استفاده شود.
۶- الگوریتم‌های پردازش تصویر: پردازش تصویر به دلیل پیچیدگی وسیعی که دارد، از الگوریتم‌های مختلفی تشکیل شده است. این الگوریتم‌ها می‌توانند شامل الگوریتم‌های پیش‌پردازش، الگوریتم‌های استخراج ویژگی، الگوریتم‌های تفسیر و غیره باشند.
با توجه به اجزای مختلف پردازش تصویر، این فناوری در بسیاری از حوزه‌های مختلف مورد استفاده قرار می‌گیرد و به دلیل قابلیت‌های بسیاری که دارد، در آینده احتمالاً بسیاری ازصنایع‌ها و حوزه‌های دیجیتال تحولات قابل توجهی را خواهد داشت.
بهترین زبان برنامه نویسی برای Image Processing
برای پردازش تصویر، زبان‌های برنامه‌نویسی مختلفی مورد استفاده قرار می‌گیرند. اما بهترین زبان برنامه‌نویسی برای پردازش تصویر، بستگی به کاربرد و نوع پروژه دارد. در ادامه به برخی از زبان‌های برنامه‌نویسی مختلفی که برای پردازش تصویر استفاده می‌شوند، اشاره می‌کنیم:
۱- پایتون: پایتون به دلیل سادگی و قابلیت فراوانی که در کتابخانه‌های پردازش تصویر دارد، به عنوان یکی از محبوب‌ترین زبان‌های برنامه‌نویسی برای پردازش تصویر شناخته می‌شود. کتابخانه‌هایی مانند OpenCV و TensorFlow در پایتون قابل استفاده هستند.
۲- جاوا: جاوا نیز به دلیل پایداری و قابلیت اجرای بالا، به عنوان یکی از زبان‌های برنامه‌نویسی برای پردازش تصویر شناخته می‌شود. برای پردازش تصویر در جاوا، می‌توان از کتابخانه‌هایی مانند JavaCV و OpenIMAJ استفاده کرد.
۳- سی و سی++: سی و سی++ نیز به دلیل سرعت بالا و کنترل دقیق بر روی حافظه، به عنوان یکی از زبان‌های برنامه‌نویسی برای پردازش تصویر محبوب است. برای پردازش تصویر در سی و سی++، می‌توان از کتابخانه‌هایی مانند OpenCV و Dlib استفاده کرد.
۴- متلب: متلب نیز به دلیل دارا بودن یک محیط محاسباتی پویا و کامل برای پردازش تصویر، به عنوان یکی از محبوب‌ترین زبان‌های برنامه‌نویسی برای پردازش تصویر شناخته می‌شود.
۵- جاوااسکریپت: جاوا اسکریپت به دلیل قابلیت اجرای بر روی مرورگر و کتابخانه‌های پردازش تصویر مانند TensorFlow.js، به عنوان یکی از محبوب‌ترین زبان‌های برنامه‌نویسی برای پردازش تصویر در وب شناخته می‌شود.
با توجه به کاربردها و نیازهای مختلف، زبان‌های برنامه‌نویسی مختلفی برای پردازش تصویر استفاده می‌شوند و هیچ کدام به تنهایی بهترین نیستند.
مثال های کاربردی Image Processing
پردازش تصویر یکی از مهم‌ترین حوزه‌های علمی-کاربردی است که در بسیاری از صنایع و زمینه‌های مختلف کاربرد دارد. در زیر چند مثال کاربردی از پردازش تصویر آمده است:
۱. تشخیص چهره: یکی از کاربردهای پردازش تصویر، تشخیص چهره است که در صنایع امنیتی، تشخیص هویت، سیستم‌های حضور و غیاب و … مورد استفاده قرار می‌گیرد.
۲. پزشکی: پردازش تصویر در پزشکی جهت تشخیص بیماری‌ها، پیش‌بینی خطر بیماری‌ها، تشخیص آسیب‌های بدنی و … استفاده می‌شود.
۳. خودروهای هوشمند: پردازش تصویر در خودروهای هوشمند برای تشخیص علامت‌های راهنمایی، تشخیص موانع، تشخیص خط‌های جاده و … استفاده می‌شود.
۴. بازیابی اطلاعات: پردازش تصویر در بازیابی اطلاعات برای تشخیص محتوای تصاویر، تشخیص قطعات الکترونیکی، تشخیص حروف و ارقام و … استفاده می‌شود.
۵. رباتیک: پردازش تصویر در رباتیک برای تشخیص محیط، تشخیص اشیاء، تشخیص خط‌ها و … استفاده می‌شود.
۶. تصویربرداری: پردازش تصویر در تصویربرداری جهت بهبود کیفیت تصویر، افزایش وضوح تصاویر و … استفاده می‌شود.
۷. بازی‌های ویدئویی: پردازش تصویر در بازی‌های ویدئویی برای ردیابی حرکت، تشخیص دشمنان و … استفاده می‌شود.
در کل، پردازش تصویر به عنوان یکی از فناوری‌های پرکاربرد در صنایع مختلف استفاده می‌شود و بسیاری از کاربردهای دیگر نیز در حال توسعه می‌باشد.
نتیجه گیری:
تقاضا برای افرادی با مهارت‌های کلیدی در فناوری‌های پردازش تصویر هر سال با سرعت زیادی در حال افزایش است. در این مقاله، به توضیح پردازش تصویر و کاربردهای آن پرداخته شده است. همچنین، با اشاره به رشد فناوری یادگیری عمیق، نیاز به ابزارهای پردازش تصویر در پروژه‌های متن باز افزایش یافته است. در صورت تمایل به مطالعه بیشتر درباره مزایای یادگیری عمیق، می‌توانید به مقاله “یادگیری عمیق چیست” مراجعه کنید. همچنین، در صورت داشتن تجربه‌ای در حوزه پردازش تصویر و یا سوالی درباره آن، می‌توانید آن را در بخش نظرات با ما و دیگر کاربران سون لرن به اشتراک بگذارید.
