کتاب Image Processing Masterclass with Python

کتاب Image Processing Masterclass with Python راهکارهای پردازش عکس با استفاده از زبان برنامه‌نویسی پایتون را آموزش می‌دهد. این کتاب در 7 فصل علاوه بر آموزش الگوریتم‌های مهم پردازش عکس به پیاده‌سازی آن‌ها با استفاده از زبان برنامه نویسی پایتون می‌پردازد.

در ادامه مقدمه‌ای از کتاب Image Processing Masterclass with Python را از زبان نویسنده شرح خواهیم داد.

مقدمه‌ای بر کتاب Image Processing Masterclass with Python:

این کتاب بسیاری از جنبه‌های مختلف پردازش تصویر را از طریق انواع مختلف مشکلات پوشش می‌دهد – از پردازش تصویر استاندارد گرفته تا پیشرفت‌های اخیر در پردازش تصویر با یادگیری ماشین و مدل‌های یادگیری عمیق. تمرکز اصلی بر اجرای الگوریتم های مختلف با استفاده از کتابخانه‌های پایتون برای حل مجموعه‌ای جامع از مسائل مهم و مرتبط پردازش تصویر (با سطوح مختلف پیچیدگی) به بیش از یک روش است.

کتاب Image Processing Masterclass with Python مفاهیم نظری مورد نیاز برای حل یک مسئله را توصیف می‌کند، که در منظر ریاضی و همچنین دیدگاه شهودی مورد بحث قرار می‌گیرد تا درک آن برای خوانندگان آسان شود.

تاثیر اجرای یک الگوریتم بر روی مجموعه‌ای از تصاویر رنگی با تصاویر ورودی/خروجی را نشان می‌دهد. همچنین راه‌حل‌های پیشرفته‌ای را برای چند مشکل پیشرفته از کنفرانس‌ها/ژورنال‌های پیشرو پردازش تصویر ارائه می‌کند. هر فصل با چند مسئله تمرینی چالش‌برانگیز دنبال می‌شود تا فرصتی برای خوانندگان ایجاد شود تا مهارت‌هایی را که آموخته‌اند و عملی کرده‌اند، آزمایش کنند.

کتاب Image Processing Masterclass with Python رویکردی مسئله‌محور دارد – بر حل بسیاری از انواع مشکلات (در سطوح مختلف دشواری) از اکثر مناطق در پردازش تصویر دیجیتال، با توضیح تئوری زیربنایی، و همچنین ارائه پیاده‌سازی عملی تمرکز دارد. با توجه به تناسب بین اکثریت قریب به اتفاق موضوعاتی که باید در کتاب به آن پرداخته شود و برای اینکه حجم آن قابل مدیریت باشد، این کتاب در دو قسمت منتشر خواهد شد.

قسمت 1 از اصول اولیه شروع می‌شود و به تدریج به سمت حل مشکلات پیشرفته پیش می‌رود. این کار با مشکلات مبتنی بر تکنیک‌های پردازش و دستکاری تصویر اولیه شروع می‌شود. سپس، روی الگوریتم‌های پردازش تصویر کلاسیک که از پردازش سیگنال می‌آیند، به عنوان مثال، نمونه‌برداری، کانولوشن، تبدیل فوریه، فیلتر حوزه فرکانس و موارد دیگر تمرکز خواهد کرد.

سپس، برای حل مشکلات مربوط به بهبود تصویر، به عنوان مثال، با استفاده از فیلتر دامنه فضایی، ادامه خواهد داد. همچنین چند روش مبتنی بر مدل یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق را برای حل معدود مشکلات رایج پردازش تصویر مورد بحث قرار خواهد داد. آخرین اما نه کم‌اهمیت، بخش‌هایی نیز در مورد حل مشکلات پردازش تصویر چهره، مانند تشخیص چهره، تشخیص، و موارد دیگر خواهد داشت. این مشکلات امروزه بیشتر و بیشتر مورد توجه جوامع پردازش تصویر قرار گرفته است.

بخش 2 با مفاهیم پیشرفته‌تر شروع می‌شود و فرض می‌کند که خوانندگان قبلاً در تکنیک‌های اولیه پردازش تصویر تخصص دارند. بر حل مشکلات در بازیابی تصویر، استخراج ویژگی، و روش‌های متنوع در پردازش تصویر، و رویکردهای مبتنی بر مدل یادگیری ماشینی/عمیق بیشتر برای حل مشکلات بزرگ پردازش تصویر تمرکز خواهد کرد.

کتاب Image Processing Masterclass with Python برای کسانی است که به دنبال توسعه مفاهیم اساسی در پردازش تصویر هستند و می‌خواهند مشکلات پیشرفته‌تری را کشف کنند. خوانندگان هدف معمولی، محققان پردازش تصویر/بینایی کامپیوتری خواهند بود که می‌خواهند یاد بگیرند که چگونه در پایتون کد بنویسند تا برخی مشکلات معمولی پردازش تصویر/بینایی کامپیوتری را حل کنند.

خوانندگان باید کمی از زبان پایتون به عنوان یک زبان برنامه‌نویسی اطلاعات داشته باشند و تجربه برنامه‌نویسی داشته باشند. همچنین، برای خوانندگان خوب است که اطلاعات اولیه در مورد ذخیره/بازنمایی تصویر در رایانه و پیشینه ریاضی پایه داشته باشند تا بیشترین بهره را از کتاب Image Processing Masterclass with Python ببرند.

این قسمت اول کتاب است و از چهار فصل زیر تشکیل شده است که در آن موارد زیر را خواهید آموخت:

کتاب Image Processing Masterclass with Python بسیاری از جنبه‌های مختلف پردازش تصویر را از طریق انواع مختلف مشکلات پوشش می‌دهد – از پردازش تصویر استاندارد گرفته تا پیشرفت‌های اخیر در پردازش تصویر با یادگیری ماشین و مدل‌های یادگیری عمیق. تمرکز اصلی بر اجرای الگوریتم های مختلف با استفاده از کتابخانه‌های پایتون برای حل مجموعه‌ای جامع از مسائل مهم و مرتبط پردازش تصویر (با سطوح مختلف پیچیدگی) به بیش از یک روش است.

کتاب Image Processing Masterclass with Python مفاهیم نظری مورد نیاز برای حل یک مسئله را توصیف می‌کند، که در منظر ریاضی و همچنین دیدگاه شهودی مورد بحث قرار می‌گیرد تا درک آن برای خوانندگان آسان شود. تاثیر اجرای یک الگوریتم بر روی مجموعه‌ای از تصاویر رنگی با تصاویر ورودی/خروجی را نشان می‌دهد. همچنین راه‌حل‌های پیشرفته‌ای را برای چند مشکل پیشرفته از کنفرانس‌ها/ژورنال‌های پیشرو پردازش تصویر ارائه می‌کند. هر فصل با چند مسئله تمرینی چالش برانگیز دنبال می‌شود تا فرصتی برای خوانندگان ایجاد شود تا مهارت‌هایی را که آموخته‌اند و عملی کرده‌اند، آزمایش کنند.

کتاب Image Processing Masterclass with Python رویکردی مسئله‌محور دارد – بر حل بسیاری از انواع مشکلات (در سطوح مختلف دشواری) از اکثر مناطق در پردازش تصویر دیجیتال، با توضیح تئوری زیربنایی، و همچنین ارائه پیاده‌سازی عملی تمرکز دارد. . با توجه به تناسب بین اکثریت قریب به اتفاق موضوعاتی که باید در کتاب به آن پرداخته شود و برای اینکه حجم آن قابل مدیریت باشد، این کتاب در دو قسمت منتشر خواهد شد.

قسمت 1 کتاب Image Processing Masterclass with Python از اصول اولیه شروع می‌شود و به تدریج به سمت حل مشکلات پیشرفته پیش می‌رود. این کار با مشکلات مبتنی بر تکنیک‌های پردازش و دستکاری تصویر اولیه شروع می‌شود. سپس، روی الگوریتم‌های پردازش تصویر کلاسیک که از پردازش سیگنال می‌آیند، به عنوان مثال، نمونه‌برداری، کانولوشن، تبدیل فوریه، فیلتر حوزه فرکانس و موارد دیگر تمرکز خواهد کرد.

سپس، برای حل مشکلات مربوط به بهبود تصویر، به عنوان مثال، با استفاده از فیلتر دامنه فضایی، ادامه خواهد داد. همچنین چند روش مبتنی بر مدل یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق را برای حل معدود مشکلات رایج پردازش تصویر مورد بحث قرار خواهد داد. آخرین اما نه کم‌اهمیت، بخش‌هایی نیز در مورد حل مشکلات پردازش تصویر چهره، مانند تشخیص چهره، تشخیص، و موارد دیگر خواهد داشت. این مشکلات امروزه بیشتر و بیشتر مورد توجه جوامع پردازش تصویر قرار گرفته است.

بخش 2 با مفاهیم پیشرفته‌تر شروع می‌شود و فرض می‌کند که خوانندگان قبلاً در تکنیک‌های اولیه پردازش تصویر تخصص دارند. بر حل مشکلات در بازیابی تصویر، استخراج ویژگی، و روش‌های متنوع در پردازش تصویر، و رویکردهای مبتنی بر مدل یادگیری ماشینی/عمیق بیشتر برای حل مشکلات بزرگ پردازش تصویر تمرکز خواهد کرد.

کتاب Image Processing Masterclass with Python برای کسانی است که به دنبال توسعه مفاهیم اساسی در پردازش تصویر هستند و می‌خواهند مشکلات پیشرفته‌تری را کشف کنند. خوانندگان هدف معمولی، محققان پردازش تصویر/بینایی کامپیوتری خواهند بود که می‌خواهند یاد بگیرند که چگونه در پایتون کد بنویسند تا برخی مشکلات معمولی پردازش تصویر/بینایی کامپیوتری را حل کنند.

خوانندگان باید کمی از زبان پایتون به عنوان یک زبان برنامه‌نویسی اطلاعات داشته باشند و تجربه برنامه‌نویسی داشته باشند. همچنین، برای خوانندگان خوب است که اطلاعات اولیه در مورد ذخیره/بازنمایی تصویر در رایانه و پیشینه ریاضی پایه داشته باشند تا بیشترین بهره را از کتاب ببرند.

این قسمت اول کتاب Image Processing Masterclass with Python است و از چهار فصل زیر تشکیل شده است که در آن موارد زیر را خواهید آموخت:

هدف فصل 1 حل چند مشکل مقدماتی پردازش تصویر و ویدئو است که به درک مفاهیم اساسی پردازش تصویر کمک می‌کند. این برنامه بر مشکلات نشان دادن نحوه عملکرد ورودی/خروجی تصویر و ویدئو، نحوه اعمال چند تکنیک اساسی تبدیل/دستکاری تصویر و چند مشکل پیشرفته کوچک (مثلاً حذف شی با تغییر اندازه تصویر آگاه از زمینه، ایجاد مینیاتور جعلی) تمرکز خواهد کرد. کتابخانه‌های محبوب پایتون مانند scikit-image ،PIL ،opencv-python ،scipy ،numpy و matplotlib.

فصل 2 کتاب Image Processing Masterclass with Python در مورد تغییر شکل تصویر پیشرفته‌تر به عنوان مثال تبدیل‌های هندسی مانند تبدیل خطی (اقلیدسی / آفین / تبدیل تصویری / هموگرافی) و تبدیل‌های غیرخطی روی یک تصویر (مثلاً با تاب‌شدن معکوس) ادامه خواهد یافت.

مجموعه دیگری از مشکلات مهم پردازش تصویر که در این فصل به بررسی آن‌ها خواهیم پرداخت، هش کردن تصویر (به عنوان مثال، استفاده از یک تابع هش رمزنگاری برای یافتن تصاویر تکراری و یک تابع هش ادراکی برای یافتن تصاویر مشابه)، با کتابخانه‌های هشلب و هش تصویر است.

فصل 3 بر روی تکنیک‌های پردازش سیگنال مانند نمونه‌برداری، کانولوشن و تبدیل فوریه گسسته تمرکز می‌کند و آن‌ها را برای حل چند مشکل رایج پردازش تصویر (مثلاً پیاده‌سازی فیلترهای حوزه فرکانس مانند Gaussian/Butterworth LPF/HPF و فیلترهای ناچ، بازسازی/ حذف نویز) استفاده می‌کند. تصاویر)، با استفاده از توابع کتابخانه‌های محبوب پایتون مانند scipy و numpy.

فصل 4 کتاب Image Processing Masterclass with Python ادامه فصل قبل است، ما بر اساس مفاهیم و حل مسائلی مانند تطبیق الگو در حوزه فرکانس خواهیم بود. ما همچنین بر حل مشکلات پردازش تصویر کلاسیک مانند حذف نویز و فشرده‌سازی تصویر با استفاده از تبدیل کسینوس و موجک گسسته، با کتابخانه‌های معروف پایتون مانند scipy، numpy و pywt تمرکز خواهیم کرد.

فصل 5 در مورد مشکلات بهبود تصویر (به عنوان مثال، با فیلترهای فضایی برای حذف نویز / تیز کردن / افزایش کنتراست تصاویر، تشخیص لبه ها در تصاویر و غیره)، همراه با برخی از برنامه ها (مانند تمیز کردن اثر انگشت با استفاده از عملیات مورفولوژیکی) بحث خواهد کرد. کتابخانه‌های محبوب پایتون که علاوه بر این مورد استفاده قرار می‌گیرند سادهITK و pytorch هستند.

فصل 6 کتاب Image Processing Masterclass with Python ادامه فصل قبل است و بر حل مشکلات بیشتر بهبود تصویر مانند استفاده از تبدیل Hough برای تشخیص اشکال، محاسبه نقشه عمق از تصاویر استریو، انجام نگاشت تن برای تصاویر HDR و انجام پردازش تصویر توزیع شده، استفاده از توابع کتابخانه‌های محبوب پایتون مانند scikitimage ،PIL ،opencv-python. چند مشکل پیشرفته با استفاده از مدل های شبکه عصبی عمیق از پیش آموزش دیده (به عنوان مثال، بهبود تصویر در نور کم، از بین بردن یک تصویر مبهم و ایجاد تصاویر با وضوح فوق‌العاده با کیفیت بالا با SRGAN) با استفاده از کتابخانه‌های یادگیری عمیق مانند tensorflow ،keras و pytorch.

فصل 7 کتاب Image Processing Masterclass with Python بر حل مشکلات رایج پردازش تصویر صورت تمرکز می‌کند، با چند مشکل اساسی مانند تشخیص چهره و تشخیص ویژگی های چهره (نقاط برجسته) شروع می‌شود و سپس بر روی مفاهیمی برای حل مشکلات رایج مانند تغییر شکل چهره، تعویض چهره و چهره تمرکز می‌کند.

تجزیه همچنین در مورد مشکلاتی مانند تشخیص سن/جنس با استفاده از mdoel های آموزش عمیق از قبل آموزش دیده بحث خواهیم کرد و شروع به کار روی مشکلات تشخیص چهره با استفاده از مدل های کلاسیک یادگیری ماشینی، با استفاده از کتابخانه‌هایی مانند dlib ،MTCNN ،opencv-python ،scikit-learn خواهیم کرد. به عنوان مدل های یادگیری عمیق از پیش آموزش دیده با keras و Microsoft Cognitive Vision API برای تشخیص/تشخیص چهره.

همچنین شما می‌توانید برای یادگیری زبان پایتون از کتاب Learn Python Programming نیز استفاده نمائید.

سرفصل‌های کتاب Image Processing Masterclass with Python:

• Chapter 1 Basic Image and Video Processing
• Chapter 2 More Image Transformation and Manipulation
• Chapter 3 Sampling, Convolution, Discrete Fourier, Cosine and Wavelet Transform
• Chapter 4 Discrete Cosine/Wavelet Transform and Deconvolution
• Chapter 5 Image Enhancement
• Chapter 6 More Image Enhancement
• Chapter 7 Face Image Processing
• Index

فایل کتاب Image Processing Masterclass with Python را می‌توانید پس از پرداخت، دریافت کنید.