آموزش پردازش تصویر با پایتون در اصفهان

مدت زمان

44 ساعت

سطح

همه سنین

نحوه برگزاری

حضوری/آنلاین/خصوصی

مدرک بین المللی

دارد

قیمت دوره

4/800/000 تومان

پیشنیاز

دارد

شروع دوره

10 بهمن ماه

پرداخت

نقد ، اقساطی

دپارتمان

کامپیوتر

کامپیوتر

image-processing

استاد

عجمین

دوره حضوری و آنلاین آموزش پردازش تصویر با پایتون در اصفهان

+

پشتیبانی ۳ ماهه رایگان و آزمون آنلاین دوره ای

دوره خصوصی آموزش پردازش تصویر با پایتون در اصفهان

پشتیبانی ۶ ماهه رایگان و آزمون آنلاین دوره ای

فهرست آموزش پردازش تصویر با پایتون در اصفهان

آموزش Python در زمینه Image Processing (پردازش تصویر) می‌تواند به دانشجویان و علاقه‌مندان کمک کند تا با تکنیک‌ها و ابزارهای مختلف پردازش تصویر آشنا شوند و مهارت‌های لازم برای ورود به بازار کار را کسب کنند. در ادامه سرفصل‌های کامل و جامع برای تدریس Python Image Processing ارائه شده است:

بخش اول: مقدمه و مفاهیم پایه

  1. مقدمه به پردازش تصویر
    • تعریف پردازش تصویر و تاریخچه آن
    • کاربردهای پردازش تصویر در صنایع مختلف (پزشکی، خودروسازی، امنیت و غیره)
    • تفاوت بین پردازش تصویر و بینایی ماشین
  2. نصب و راه‌اندازی محیط کار
    • نصب Python و محیط‌های توسعه (Jupyter Notebook، Anaconda)
    • معرفی کتابخانه‌های مهم: OpenCV، Pillow، NumPy، Matplotlib

بخش دوم: مفاهیم پایه Python

  1. مرور Python برای پردازش تصویر
    • ساختار داده‌ها و نوع‌های داده‌ای در Python
    • توابع و کلاس‌ها
    • مدیریت استثناها
  2. کار با کتابخانه‌های علمی
    • NumPy: آرایه‌ها و عملیات‌های عددی
    • Matplotlib: ترسیم داده‌ها و نمایش تصاویر
    • Pillow: کار با تصاویر و فرمت‌های مختلف

بخش سوم: کار با تصاویر

  1. بارگذاری و ذخیره‌سازی تصاویر
    • بارگذاری تصاویر با استفاده از OpenCV و Pillow
    • ذخیره‌سازی تصاویر با فرمت‌های مختلف (JPEG، PNG، BMP)
  2. نمایش تصاویر
    • نمایش تصاویر با Matplotlib و OpenCV
    • تنظیمات مربوط به نمایش تصاویر (عنوان، اندازه و غیره)

بخش چهارم: پردازش ابتدایی تصاویر

  1. تغییر اندازه و برش تصاویر
    • تغییر اندازه (Resizing) تصاویر
    • برش (Cropping) تصاویر و کار با ناحیه‌های خاص
  2. چرخش و کج کردن تصاویر
    • چرخش (Rotation) تصاویر با OpenCV
    • تغییر شیب (Shearing) و تغییر منظر (Perspective Transform)
  3. تبدیل به رنگ‌های مختلف
    • تبدیل تصاویر به رنگ‌های خاکستری (Grayscale)
    • تبدیل به باینری (Binary) و دیگر فرمت‌ها

بخش پنجم: فیلترها و تکنیک‌های پردازش تصویر

  1. فیلتر کردن تصاویر
    • فیلترهای ساده: میانگین، میانه (Median)، و Gauss
    • فیلترهای سفارشی و کرنل‌ها (Kernels)
  2. تعیین لبه‌ها و تشخیص لبه
    • استفاده از الگوریتم‌های تشخیص لبه (Canny، Sobel)
    • تشخیص اشیاء و نواحی با استفاده از لبه‌ها

بخش ششم: پردازش تصویر پیشرفته

  1. تحلیل و تشخیص اشیاء
    • شناسایی و دنبال کردن اشیاء (Object Tracking)
    • الگوریتم‌های تشخیص شیء (Haar Cascade، HOG)
  2. تبدیل تصاویر به فرمت‌های مختلف
    • تبدیل به تصاویر شفاف (Transparent) و استفاده از ماسک‌ها
    • کار با کانال‌های رنگی (RGB، HSV)

بخش هفتم: پردازش تصویر در زمان واقعی

  1. کار با دوربین‌ها
    • بارگذاری و پردازش تصاویر از دوربین‌های زنده
    • استفاده از OpenCV برای دریافت فریم‌ها
  2. پیاده‌سازی پروژه‌های واقعی
    • پروژه‌های مبتنی بر پردازش تصویر مانند تشخیص چهره، تشخیص اشیاء، و شناسایی حرکات

بخش هشتم: یادگیری ماشین و بینایی ماشین

  1. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین در پردازش تصویر
    • کاربردهای یادگیری ماشین در پردازش تصویر
    • استفاده از مدل‌های یادگیری ماشین برای شناسایی و دسته‌بندی تصاویر
  2. پیاده‌سازی پروژه‌های یادگیری ماشین
    • استفاده از کتابخانه‌های Scikit-learn و TensorFlow برای شناسایی و دسته‌بندی تصاویر
    • پیاده‌سازی پروژه‌هایی مانند شناسایی چهره و تشخیص احساسات

بخش نهم: پروژه‌های عملی و ورود به بازار کار

  1. پیاده‌سازی پروژه‌های عملی
    • پروژه‌های واقعی مانند تشخیص چهره، شناسایی اشیاء و تجزیه و تحلیل تصاویر
    • استفاده از داده‌های واقعی و API‌ها برای جمع‌آوری داده‌ها
  2. مستندسازی پروژه و ایجاد پرتفولیو
    • نوشتن مستندات فنی برای پروژه‌ها
    • آماده‌سازی رزومه و پرتفولیو برای ورود به بازار کار
  3. آمادگی برای مصاحبه‌های فنی
    • آمادگی برای سوالات فنی مرتبط با پردازش تصویر و Python
    • تمرین پروژه‌های کوتاه برای مصاحبه‌های فنی
    • نکات موفقیت در بازار کار و شروع به کار به عنوان متخصص پردازش تصویر

بخش دهم: مباحث پیشرفته

  1. مدل‌های تولید و استقرار
    • نکات استقرار مدل‌های پردازش تصویر
    • استفاده از Flask و FastAPI برای ایجاد API‌های پردازش تصویر
  2. استفاده از Cloud Services
    • استفاده از سرویس‌های ابری برای پردازش تصویر
    • مقایسه بین پیاده‌سازی محلی و ابری
  3. توسعه وب‌سایت‌های مبتنی بر پردازش تصویر
    • پیاده‌سازی وب‌سایت‌ها با قابلیت آپلود و پردازش تصویر
    • استفاده از فریم‌ورک‌های وب مانند Django و Flask برای ایجاد پروژه‌های پردازش تصویر

این سرفصل‌ها به طور جامع مفاهیم و مهارت‌های مورد نیاز برای یادگیری Python Image Processing را پوشش می‌دهند و می‌توانند دانشجویان را برای ورود به بازار کار آماده کنند.

 

آموزشگاه چارسوق اصفهان چه دوره های دیگری در حوزه کامپیوتر دارد؟

معرفی کامل آموزش

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

5/5 - (1 امتیاز)
دپارتمان معماری

کارگاه تولید محتوای الکترونیکی با هوش مصنوعی

✅تولیدکتاب و مقاله با استفاده از هوش مصنوعی
✅ساخت تصویر و پوستر با استفاده از هوش مصنوعی
✅ساخت پاورپوینت و ورد با استفاده از هوش مصنوعی
✅تولید کلیپ و پادکست با استفاده از هوش مصنوعی
✅کار با اینترنت با استفاده از ابزار حرفه ای
✅ساخت اپلیکیشن اندروید با استفاده از هوش مصنوعی
✅ساخت انیمیشن دو بعدی با استفاده از هوش مصنوعی و نرم افزار

مدت ورکشاپ:۸ ساعت

تاریخ برگزاری:اواخر شهریور

قیمت:۳/۶۰۰/۰۰۰

۲/۰۰۰/۰۰۰

دوره هوش مصنوعی اصفهان