کتاب Hands-on ML Projects with OpenCV

کتاب Hands-on ML Projects with OpenCV: Master computer vision and Machine Learning using OpenCV and Python (پروژه‌های یادگیری ماشین عملی با OpenCV: استاد بینایی کامپیوتر و یادگیری ماشین با استفاده از OpenCV و Python) از بهترین منابع کاربردی و مفید برای یادگیری علم Machine Learning با استفاده از کتابخانه‌ی OpenCV است.

در ادامه مقدمه‌ای از کتاب Hands-on ML Projects with OpenCV را از زبان نویسنده شرح خواهیم داد.

مقدمه‌ای بر کتاب Hands-on ML Projects with OpenCV:

به “پروژه‌های یادگیری ماشین عملی با OpenCV” خوش آمدید. در دنیای امروز، یادگیری ماشین به ابزاری ضروری برای حل مسائل پیچیده و تصمیم‌گیری هوشمند تبدیل شده است. OpenCV، یک کتابخانه بینایی کامپیوتری محبوب، همراه با قدرت پایتون، یک پلت فرم قوی برای پیاده سازی الگوریتم‌های یادگیری ماشین در برنامه‌های کاربردی دنیای واقعی فراهم می‌کند.

کتاب Hands-on ML Projects with OpenCV به گونه‌ای طراحی شده است که راهنمای عملی باشد که شما را به سفری برای کشف زمینه هیجان انگیز یادگیری ماشین با استفاده از OpenCV می‌برد. چه مبتدی یا یک توسعه‌دهنده با تجربه باشید، این کتاب شما را به دانش و مهارت‌هایی مجهز می‌کند تا از قابلیت‌های OpenCV برای کارهای یادگیری ماشینی استفاده کنید.

در سراسر کتاب Hands-on ML Projects with OpenCV، ما طیف گسترده ای از موضوعات را پوشش خواهیم داد، که از مبانی یادگیری ماشین و کاربردهای آن در بینایی کامپیوتر شروع می‌شود. ما به اصول OpenCV و Python می‌پردازیم و مفاهیم و تکنیک‌های کلیدی را که پایه یادگیری ماشین را با OpenCV تشکیل می‌دهند، بررسی می‌کنیم.

شما یاد خواهید گرفت که چگونه داده‌ها را پیش پردازش و تبدیل کنید، مدل‌های یادگیری ماشین را ایجاد و آموزش دهید، و عملکرد آنها را ارزیابی کنید. ما الگوریتم‌های محبوب در شبکه‌های عصبی که CNN است را بررسی خواهیم کرد و خواهیم دید که چگونه می‌توان آنها را با استفاده از OpenCV پیاده سازی کرد.

علاوه بر این، ما به موضوعات پیشرفته از جمله یادگیری عمیق، یادگیری انتقال و بهینه سازی مدل خواهیم پرداخت. شما با کار بر روی پروژه‌ها و مجموعه داده‌های دنیای واقعی، تجربه عملی به دست خواهید آورد و به شما امکان می‌دهد مفاهیم و تکنیک‌های آموخته شده را در سناریوهای عملی به کار ببرید.

در پایان کتاب Hands-on ML Projects with OpenCV، شما درک قوی از اصول یادگیری ماشین و توانایی اعمال آنها با استفاده از OpenCV و Python خواهید داشت. شما برای مقابله با وظایف پیچیده یادگیری ماشینی و کمک به برنامه‌های کاربردی پیشرفته در بینایی کامپیوتر آماده خواهید بود.

ما کتاب Hands-on ML Projects with OpenCV را به 11 فصل تقسیم کردیم. بنابراین، اجازه دهید این سفر هیجان انگیز را به دنیای یادگیری ماشینی عملی با OpenCV آغاز کنیم. آماده شوید تا پتانسیل یادگیری ماشین را باز کنید و امکانات بی پایانی را که ارائه می‌دهد کشف کنید. بیایید غواصی کنیم و دنیای شگفت انگیز ماشین‌های هوشمند را کشف کنیم.

یادگیری و کدنویسی مبارک!

موگش

فصل 1

در این فصل از کتاب Hands-on ML Projects with OpenCV، شما با مبانی OpenCV (کتابخانه چشم‌انداز کامپیوتری منبع باز) آشنا می‌شوید و یاد می‌گیرید که چگونه محیط توسعه خود را راه اندازی کنید. شما کارکردهای اصلی OpenCV مانند خواندن و نمایش تصاویر و ویدیوها و درک نمایش رنگی تصاویر را بررسی خواهید کرد. این فصل به عنوان پایه ای برای فصل‌های بعدی عمل می‌کند و دانش لازم برای شروع کار با OpenCV را در اختیار شما قرار می‌دهد.

فصل 2

در این فصل، با استفاده از OpenCV عمیق‌تر به تجزیه و تحلیل تصویر و ویدیو خواهید پرداخت.

شما یاد خواهید گرفت که چگونه عملیات اساسی را روی تصاویر انجام دهید، مانند خواندن، نوشتن، و نمایش تصاویر و ویدئوها. همچنین تکنیک‌هایی را برای تجزیه و تحلیل ویدیو، از جمله استخراج فریم، پخش ویدیو، و فیلم‌برداری از وب‌کم بررسی خواهید کرد.

فصل 3

در این فصل، ما بر روی تکنیک‌های پردازش تصویر با استفاده از OpenCV تمرکز می‌کنیم. شما یاد خواهید گرفت که چگونه فیلترها و تبدیل‌های مختلف را بر روی تصاویر اعمال کنید، از جمله عملیات بیتی، تغییر اندازه، و چرخش و حذف پس زمینه. در پایان این فصل، شما درک کاملی از تکنیک‌های مختلف پردازش تصویر و کاربردهای آنها خواهید داشت.

فصل 4

در این فصل، ما بر روی تکنیک‌های پردازش تصویر با استفاده از OpenCV تمرکز می‌کنیم. شما یاد خواهید گرفت که چگونه فیلترها و تبدیل‌های مختلف را روی تصاویر اعمال کنید، از جمله صاف کردن تصاویر تار کردن تصاویر OpenCV Image Gradients و Edge Detection. در پایان این فصل، شما درک کاملی از تکنیک‌های مختلف پردازش تصویر و کاربردهای آنها خواهید داشت.

فصل 5

در این فصل، ما به طور خاص بر روی تکنیک‌های آستانه گذاری و کانتور در پردازش تصویر با استفاده از OpenCV تمرکز می‌کنیم. روش‌های مختلف آستانه‌گذاری برای تبدیل تصاویر به فرم باینری و استخراج اطلاعات مربوطه را خواهید آموخت. علاوه بر این، الگوریتم‌های تشخیص کانتور را برای شناسایی و استخراج اشکال و اشیاء از تصاویر کاوش خواهید کرد.

فصل 6

در این فصل، ما بر روی مفاهیم تشخیص گوشه و تشخیص خطوط جاده با استفاده از OpenCV تمرکز می‌کنیم. شما یاد خواهید گرفت که چگونه گوشه‌ها را در تصاویر با استفاده از تکنیک‌هایی مانند تشخیص گوشه هریس و تشخیص گوشه Shi-Tomasi شناسایی و مکان یابی کنید. علاوه بر این، روش‌هایی را برای شناسایی و ردیابی خطوط جاده در تصاویر یا جریان‌های ویدیویی بررسی خواهید کرد. این تکنیک‌ها برای کاربردهایی مانند ردیابی شی، تطبیق ویژگی با FLANN و روش‌های تفریق پس‌زمینه در OpenCV اساسی هستند.

فصل 7

در این فصل از کتاب Hands-on ML Projects with OpenCV، ما بر روی تشخیص حرکت و ردیابی شی با استفاده از OpenCV تمرکز می‌کنیم. شما یاد خواهید گرفت که چگونه اجسام متحرک را در ویدئوها یا فیدهای وب کم با استفاده از تکنیک‌هایی مانند تشخیص اشیا و ردیابی اشیا با استفاده از فضای رنگی HSV شناسایی و ردیابی کنید. علاوه بر این، الگوریتم‌هایی را برای ردیابی شی، از جمله روش‌هایی مانند MeanShift و CamShift بررسی خواهید کرد.

فصل 8

در این فصل از کتاب Hands-on ML Projects with OpenCV، ما بر روی تکنیک‌های تقسیم‌بندی تصویر و تشخیص چهره با استفاده از OpenCV تمرکز می‌کنیم. با الگوریتم‌های تقسیم‌بندی مانند تقسیم‌بندی حوزه آبخیز، تشخیص کد QR و تشخیص نویسه نوری با استفاده از OpenCV آشنا خواهید شد. علاوه بر این، تکنیک‌هایی را برای تشخیص و تشخیص چهره‌ها در تصاویر و ویدیوها با استفاده از آبشارهای هار و مدل‌های مبتنی بر یادگیری عمیق کشف خواهید کرد.

فصل 9

در این فصل از کتاب Hands-on ML Projects with OpenCV، ما بر مقدمه ای بر یادگیری عمیق و کاربرد آن در بینایی کامپیوتر با استفاده از OpenCV تمرکز می‌کنیم. شما اصول اولیه شبکه‌های عصبی، چارچوب‌های یادگیری عمیق و نحوه آموزش مدل‌های یادگیری عمیق برای طبقه بندی تصویر و تشخیص اشیا را خواهید آموخت. شما همچنین مدل‌های آموزش عمیق از قبل آموزش دیده را بررسی خواهید کرد و نحوه استفاده از آنها را برای کارهای مختلف بینایی کامپیوتری یاد خواهید گرفت. این فصل پایه و اساس پروژه‌های پیشرفته یادگیری عمیق را در فصل بعد می‌گذارد.

فصل 10

در این فصل، ما بر روی پروژه‌های پیشرفته یادگیری عمیق با استفاده از OpenCV تمرکز می‌کنیم. شما موضوعات پیشرفته ای مانند مقدمه ای بر تشخیص YOLO، تشخیص شیء YOLO v3 و مجموعه داده سفارشی YOLO v5 را بررسی خواهید کرد. با استفاده از TensorFlow با استفاده از تکنیک‌های یادگیری عمیق، پروژه‌هایی مانند تشخیص چهره، پیش‌بینی سن بلادرنگ، و تشخیص احساسات را اجرا خواهید کرد. این فصل شما را با مهارت‌هایی برای مقابله با پروژه‌های یادگیری عمیق پیچیده و پیشرفته مجهز می‌کند.

فصل 11

در فصل آخر کتاب Hands-on ML Projects with OpenCV، با استقرار پروژه‌های OpenCV آشنا خواهید شد. شما تکنیک‌های مختلفی را برای بهینه‌سازی و استقرار برنامه‌های OpenCV، از جمله ادغام پروژه‌های OpenCV با برنامه‌های وب با استفاده از Flask، بررسی خواهید کرد. این فصل دانش و ابزارهایی را در اختیار شما قرار می‌دهد تا پروژه‌های OpenCV خود را از توسعه به تولید برسانید.

سرفصل‌های کتاب Hands-on ML Projects with OpenCV:

• Cover Page
• Title Page
• Copyright Page
• Dedication Page
• About the Author
• Technical Reviewer
• Acknowledgements
• Preface
• Errata
• Table of Contents
• 1. Getting Started With OpenCV
• 2. Basic Image and Video Analytics in OpenCV
• 3. Image Processing 1 Using OpenCV
• 4. Image Processing 2 using OpenCV
• 5. Thresholding and Contour Techniques Using OpenCV
• 6. Detect Corners and Road Lane Using OpenCV
• 7. Object And Motion Detection Using Opencv
• 8. Image Segmentation and Detecting Faces Using OpenCV
• 9. Introduction to Deep Learning with OpenCV
• 10. Advance Deep Learning Projects with OpenCV
• 11. Deployment of OpenCV Projects
• Index

جهت دانلود کتاب Hands-on ML Projects with OpenCV می‌توانید پس از پرداخت، دریافت کنید.