کتاب Hands-On Image Processing and Computer Vision with Python

کتاب Hands-On Image Processing and Computer Vision with Python: From image processing fundamentals to modern computer vision and generative AI (آموزش کاربردی پردازش تصویر و بینایی ماشین با پایتون: از مبانی پردازش تصویر تا بینایی ماشین مدرن و هوش مصنوعی مولد)نوشتهٔ ساندیپان دی (Sandipan Dey)， یک راهنمای عملی و جامع برای پردازش تصویر و بینایی ماشین با زبان پایتون است. این کتاب با رویکردی گام‌به‌گام، مفاهیم را از تکنیک‌های کلاسیک پردازش تصویر مانند بهبود، ترمیم، فیلترگذاری، قطعه‌بندی و استخراج ویژگی آغاز می‌کند و به‌تدریج به سمت روش‌های پیشرفته‌تر یادگیری ماشین و یادگیری عمیق پیش می‌رود.

در ادامه مقدمه‌ای از کتاب Hands-On Image Processing and Computer Vision with Python را از زبان نویسنده شرح خواهیم داد.

مقدمه‌ای بر کتاب Hands-On Image Processing and Computer Vision with Python:

پردازش تصویر و بینایی ماشین به‌عنوان فناوری‌های بنیادین در هوش مصنوعی مدرن مطرح شده‌اند و به ماشین‌ها این امکان را می‌دهند که نه تنها تصاویر را بهبود و تحلیل کنند، بلکه محتوای بصری را تفسیر، درک و تولید نمایند. امروزه این تکنیک‌ها به‌طور گسترده در حوزه‌هایی مانند مراقبت‌های بهداشتی، سامانه‌های خودران، رباتیک، سنجش از دور، تصویربرداری علمی، تولید صنعتی و رسانه‌های خلاقانه به کار گرفته می‌شوند.

کتاب Hands-On Image Processing and Computer Vision with Python سفری عملی و مبتنی بر ریاضیات را از مبانی پردازش تصویر دیجیتال تا پیشرفت‌های روزآمد در بینایی ماشین و هوش مصنوعی مولد با استفاده از پایتون ارائه می‌دهد. با مفاهیم بنیادینی چون نمایش تصویر، نمونه‌برداری، کوانتیزاسیون، تحلیل فوریه، پیچش (کانولوشن) و فیلترسازی در حوزهٔ مکان و فرکانس آغاز می‌شود. بر پایهٔ این مفاهیم، به بهبود تصویر، پردازش مبتنی بر مشتق، و تکنیک‌های کلاسیک بازسازی تصویر برای حل مسائل واقعی تصویربرداری می‌پردازد.

سپس کتاب به پارادایم‌های مدرن بینایی ماشین شامل تقسیم‌بندی تصویر، طبقه‌بندی تصویر و تشخیص شیء وارد می‌شود و هم رویکردهای کلاسیک و هم روش‌های مبتنی بر یادگیری عمیق را پوشش می‌دهد. خوانندگان تجربهٔ عملی با معماری‌ها و فریم‌ورک‌های پرکاربرد به‌دست می‌آورند و با کاربردهایی در حوزه‌هایی مانند تصویربرداری پزشکی، سنجش از دور، بازرسی صنعتی و درک صحنه آشنا می‌شوند.

فصل پایانی به روش‌های پیشرفتهٔ هوش مصنوعی مولد می‌پردازد که بینایی ماشین را بازتعریف می‌کنند. این مباحث شامل GANها، VAEها، مدل‌های پخش (diffusion)، استیبل دیفیوژن (Stable Diffusion)، کنترل‌نت (ControlNet)، دال‌ای (DALL·E)، سامانه‌های تصویری مبتنی بر GPT، و مدل‌های چندوجهی زبان-بینایی هستند. این رویکردها تکامل سامانه‌های بینایی را از ادراک منفعلانه به تولید، ویرایش، بازسازی و استدلال فعال بر روی داده‌های بصری به تصویر می‌کشند.

فلسفهٔ اصلی این کتاب، یادگیری از اصول بنیادین است. هر مبحث با پایه‌های ریاضیِ دقیق توسعه داده می‌شود و سپس با توضیحات شهودی و پیاده‌سازی عملی در پایتون همراه می‌گردد. این تلفیق تئوری، شهود و کدنویسی عملی به خوانندگان کمک می‌کند تا نه تنها نحوهٔ کار این روش‌ها، بلکه دلیل کارایی آنها را نیز درک کنند.

در ویرایش دوم، محتوا به‌طور گسترده بازبینی و گسترش یافته تا منعکس‌کنندهٔ پیشرفت‌های سریع در یادگیری عمیق، هوش مصنوعی چندوجهی و مدل‌سازی مولد باشد. مطالب جدید شامل روش‌های پیشرفتهٔ روز است، در حالی‌که تأکید شدید بر دقت ریاضی و پیاده‌سازی عملی همچنان حفظ شده است.

کتابخانه‌های پایتون به سرعت در حال تحول هستند و ممکن است توابع، کلاس‌ها یا APIها در نسخه‌های گوناگون منسوخ، تغییر نام یا حذف شوند. افزون بر این، از آنجا که بسیاری از کتابخانه‌ها به‌طور مستقل توسط تیم‌های مختلف توسعه می‌یابند، تغییرات در یک بسته می‌تواند باعث ناسازگاری با بسته‌های دیگر شده و زنجیرهٔ وابستگی‌ها را مختل کند. در نتیجه، ناهماهنگی نسخه‌ها ممکن است نیازمند ثابت‌نگه‌داری نسخه‌ها (پکیج پینینگ)، به‌روزرسانی وابستگی‌ها یا تغییرات جزئی در کد باشد تا مثال‌های ارائه‌شده در این کتاب به‌درستی اجرا شوند.

این کتاب برای چه کسانی است؟
این کتاب برای دانشجویان، محققان، مهندسان و فعالان حوزهٔ بینایی ماشین، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق نوشته شده است که می‌خواهند پایه‌ای محکم در پردازش تصویر بسازند و به سمت سامانه‌های بینایی مدرن، از جمله طبقه‌بندی تصویر، تشخیص شیء، تقسیم‌بندی، هوش مصنوعی مولد و مدل‌های پیشرفتهٔ یادگیری عمیق (SOTA) پیش بروند. این کتاب برای توسعه‌دهندگان پایتون و دانشمندان داده‌پرداز طراحی شده که می‌خواهند فراتر از استفادهٔ جعبه‌سیاه حرکت کنند و اصول ریاضی، الگوریتم‌ها و پیاده‌سازی‌های پشت صحنه را با ابزارهایی مانند NumPy، OpenCV، PyTorch و TensorFlow درک نمایند. آشنایی مقدماتی با پایتون، جبر خطی و احتمال پیش‌فرض در نظر گرفته شده است، در حالی که آشنایی قبلی با یادگیری ماشین یا پردازش تصویر مفید است، اما ضروری نیست.

مرور فصل‌های کتاب

• فصل ۱ – آشنایی با پردازش تصویر دیجیتال: مبانی نمایش تصویر دیجیتال، نمونه‌برداری، کوانتیزاسیون و ورودی/خروجی تصویر با استفاده از پایتون و کتابخانه‌های اصلی مانند PIL، OpenCV و scikit-image را برای خواندن، نوشتن و نمایش تصاویر معرفی می‌کند.
• فصل ۲ – دستکاری تصویر: به دستکاری پیشرفتهٔ تصویر با استفاده از NumPy، PIL و scikit-image می‌پردازد، شامل تبدیلات هندسی، تبدیلات شدت، ترکیب، سوارسازی (کامپوزیت)، ماسک‌گذاری آلفا، تحلیل هیستوگرام، ترسیم اولیه‌ها و پردازش تصویر چندکاناله.
• فصل ۳ – دستکاری بیشتر تصویر: نحوهٔ انجام پردازش پیشرفتهٔ تصویر را در چندین کتابخانه مانند OpenCV، SciPy، PIL و scikit-image نشان می‌دهد و تبدیلات مبتنی بر LUT، جلوه‌های رنگی، خمش هندسی، هوموگرافی، تصحیح چشم‌ماهی، درون‌یابی و جلوه‌های بصری مبتنی بر تصویر را پوشش می‌دهد.
• فصل ۴ – نمونه‌برداری و تبدیل فوریه: شکل‌گیری تصویر از طریق نمونه‌برداری و کوانتیزاسیون را بررسی می‌کند، شامل نمونه‌برداری افزایشی، کاهشی، پدیدهٔ aliasing، درون‌یابی، و درآمدی دقیق بر تحلیل حوزهٔ فرکانس با استفاده از DFT، FFT، DCT و تبدیلات والش-هادامارد همراه با ویژگی‌های ریاضی آنها.
• فصل ۵ – پیچش و فیلترسازی در حوزهٔ مکان و فرکانس: تئوری پیچش را در هر دو حوزهٔ مکان و فرکانس توضیح می‌دهد، شامل همبستگی، تطبیق الگو، فیلتر گاوسی، قضیهٔ پیچش، و پیاده‌سازی عملی با استفاده از SciPy، OpenCV و PyTorch، به همراه مفاهیم پیچش دوبعدی و سه‌بعدی.
• فصل ۶ – فیلترسازی در حوزهٔ فرکانس: به تکنیک‌های فیلترسازی حوزهٔ فرکانس شامل فیلترهای پایین‌گذر، بالاگذر، باندگذر و ناچ با استفاده از فرمول‌بندی‌های ایدئال، باترورث و گاوسی می‌پردازد و کاربردهایی در حذف نویز، حذف نویز دوره‌ای و نمایش ویژگی‌های فوریه دارد.
• فصل ۷ – بهبود تصویر: تبدیلات شدت نقطه‌به‌نقطه، پردازش هیستوگرام، افزایش کنتراست، دیترینگ، بهبود مبتنی بر منطق فازی، تصحیح رنگ، تکنیک‌های حذف نویز، روش‌های موجک و مدل‌های مدرن بهبود مبتنی بر یادگیری عمیق از جمله Zero-DCE، BM3D و EDSR را پوشش می‌دهد.
• فصل ۸ – بهبود تصویر با استفاده از مشتقات: پردازش تصویر مبتنی بر مشتق شامل گرادیان‌ها، عملگرهای لاپلاس، تشخیص لبه (Sobel، Canny، LoG، DoG، فیلترهای قطبی)، نفوذ ناهمسانگرد، تشخیص ساختار و پشته‌ها، هرم چندمقیاسی، و روش‌های تشخیص لبه مبتنی بر یادگیری عمیق را توضیح می‌دهد.
• فصل ۹ – بازسازی تصویر: مسائل معکوس در تصویربرداری: به‌صورت دقیق به بازسازی تصویر می‌پردازد، شامل وارون‌سازی دکانولوشن، فیلتر وینر، منظم‌سازی تیخونوف، فرمول‌بندی بیزی، الگوریتم‌های CLEAN، نمایش‌های تنک، و روش‌های مدرن بازسازی و درون‌سازی مبتنی بر یادگیری عمیق مانند NAFNet، LaMa و مدل‌های پخش.
• فصل ۱۰ – تقسیم‌بندی تصویر: از روش‌های کلاسیک تا یادگیری عمیق: تکنیک‌های تقسیم‌بندی را از آستانه‌گذاری، واترشد، ابرپیکسل و روش‌های وردشی تا رویکردهای یادگیری عمیق، شامل FCNها، DeepLab، Mask R-CNN، تقسیم‌بندی مبتنی بر YOLO، و مدل‌های مبتنی بر ترنسفورمر مانند SegFormer، Mask2Former و DETR توضیح می‌دهد.
• فصل ۱۱ – روش‌های بیشتر یادگیری عمیق برای تقسیم‌بندی تصویر: مدل‌های تقسیم‌بندی پرسش‌پذیر و چندوجهی مانند SAM و روش‌های مبتنی بر CLIP، یکپارچه‌سازی زبان-بینایی، تخمین عمق تک‌چشمی، بازسازی سه‌بعدی، تقسیم‌بندی پزشکی و سنجش از دور، و معیارهای ارزیابی مانند IoU، Dice و mAP را بررسی می‌کند.
• فصل ۱۲ – طبقه‌بندی تصویر و تشخیص شیء: به طبقه‌بندی و تشخیص تصویر با استفاده از CNNها، یادگیری انتقالی، ترنسفورمرهای بینایی، یادگیری با نمونه‌های کم و صفر، یادگیری خودنظارتی، استحکام در برابر حملات تخاصمی، خط‌لوله‌های OCR، تشخیص چهره، و کاربردهای واقعی شامل فیلترهای واقعیت افزوده، دیپ‌فیک و سامانه‌های بازرسی صنعتی می‌پردازد.
• فصل ۱۳ – هوش مصنوعی مولد در پردازش تصویر و بینایی ماشین: مدل‌سازی مولد را از GANها و VAEها تا مدل‌های پخش و مدل‌های بنیادی در مقیاس بزرگ، شامل استیبل دیفیوژن، کنترل‌نت، دال‌ای، و سامانه‌های تصویری مبتنی بر GPT، به همراه کاربردهایی در ترکیب تصویر، ویرایش، درون‌سازی، بازسازی، استدلال چندوجهی و تولید اختصاصی حوزه‌های علمی، پزشکی و صنعتی کاوش می‌کند.

سرفصل‌های کتاب Hands-On Image Processing and Computer Vision with Python:

• Preface
• Part 1: Foundations of Digital Image Processing
• Getting Started with Digital Image Processing
• Image Manipulation
• More Image Manipulation
• Sampling and Fourier Transform
• Convolution and Spatial/Frequency Domain Filtering
• Frequency Domain Filtering
• Part 2: Image Enhancement and Restoration Techniques
• Image Enhancement
• Image Enhancements Using Derivatives
• Image Restoration: Inverse Problems in Imaging
• Part 3: Computer Vision and Generative AI
• Image Segmentation: From Classical Methods to Deep Learning
• More Deep Learning Methods for Image Segmentation
• Image Classification and Object Detection
• Generative AI in Image Processing and Computer Vision
• Unlock Your Exclusive Benefits
• Other Books You May Enjoy
• Index

جهت دانلود کتاب Hands-On Image Processing and Computer Vision with Python می‌توانید پس از پرداخت، دریافت کنید.