🆕️ پردازش تصویر در تسریع تحقیقات زیست‌شناسی

❄ با استفاده از OpenCV و آنالیز مؤلفه‌های متصل می‌توان تصاویر میکروسکوپی گلبول‌های قرمز خون را به‌طور خودکار تشخیص داد و از هم تفکیک کرد و هر سلول را به دقت بررسی نمود.

❄ این رویکرد به محققان کمک می‌کند تا به سرعت اطلاعات ارزشمندی به دست آورند و نیاز به کار دستی را به حداقل برسانند.

❄ این تکنیک به بررسی و تجزیه‌وتحلیل هر گلبول قرمز به‌صورت مجزا کمک می‌کند. CCA آبجکت‌های متصل به هم را در تصویر شناسایی و مشخصات هر کدام را استخراج می‌کند، مانند اندازه، شکل و موقعیت.

❄ با اتوماسیون این فرآیندها، محققان می‌توانند به سرعت اطلاعات زیادی در مورد ویژگی‌های گلبول‌های قرمز به دست آورند. این داده‌ها می‌تواند برای تشخیص بیماری‌ها و مطالعات زیست‌شناختی مفید باشد.

🆔️ telegram channel:
https://t.me/Intellimage
#image_processing
#machin_vision
#python

🆕️ گیت‌هاب کوپایلت در VSCode

✳ گیت‌هاب کوپایلت (GitHub Copilot) یک ابزار هوش مصنوعی است که به توسعه‌دهندگان کمک می‌کند تا کد را سریع‌تر و آسان‌تر بنویسند. این مدل پیشنهادی از یادگیری عمیق برای پیش‌بینی و تولید کد استفاده می‌کند.

✳ در خبرهای اخیر، اعلام شده است که گیت‌هاب کوپایلت برای کاربران ویژوال استودیو کد (VSCode) به صورت رایگان در دسترس قرار گرفته است.

✳ ویژگی‌های گیت‌هاب کوپایلت:

* پیشنهادات کد: به صورت زنده و در حین نوشتن کد، پیشنهاداتی برای تکمیل کد ارائه می‌دهد.

* تولید کد: قادر است کدهای جدیدی را بر اساس توضیحات متنی که کاربر ارائه می‌دهد، تولید کند.

* مستندسازی: می‌تواند به طور خودکار مستندات مربوط به توابع و کدها را تولید کند.

* پشتیبانی از زبان‌های مختلف: از زبان‌های برنامه‌نویسی متنوعی پشتیبانی می‌کند.
🆔️ telegram channel:
https://t.me/Intellimage
#image_processing
#machin_vision
#python

🆕️The Go-To Library for Anomaly Detection

✅ کتابخانه PyOD یک کتابخانه قدرتمند و آسان برای استفاده در زبان پایتون ، برای شناسایی ناهنجاری‌ها در داده‌های چندمتغیره است.

✅ برای کار با دیتاست محدود یا برای کار با داده‌های بزرگ ، PyOD مجموعه‌ای از الگوریتم‌ها را برای نیازهای شما فراهم می‌کند.

✅ ویژگی‌های کلیدی این کتابخانه شامل موارد زیر است:
- رابط کاربری شهودی: دسترسی آسان به الگوریتم‌های متعدد.
- گزینه‌های مدل گسترده: بیش از ۴۵ روش، از جمله یادگیری عمیق پیشرفته.
- کارایی بهینه: آموزش سریع و پیش‌بینی‌های دقیق.
- مقیاس‌پذیر برای هر اندازه پروژه
🆔️ telegram channel:
https://t.me/Intellimage
#image_processing
#python

📽📚 #آموزش مراحل انجام #پروژه استخراج اطلاعات از روی تصویر کارت خودرو با استفاده از پردازش تصویر و یادگیری ماشین

🆔️ telegram channel:
https://t.me/Intellimage
#image_processing
#machinelearning
#machin_vision
#project
#python

📚 کتاب یادگیری ماشین با پایتون برای همه (Machine Learning with Python for Everyone)

🔎 TechnologicalIdeas
🆔️telegram channel:
https://t.me/Intellimage
#image_processing
#machin_vision
#python

🅿️ دوره پایتون

✅ قسمت ۱۸ پردازش تصویر در #پایتون

📚#پروژه شناسایی خودرو در پایتون

🔎 persianovin
🆔️ telegram channel:
https://t.me/Intellimage
#image_processing
#programming
#python

🆕️ مدل o3-mini ، رتبه برتر در کدنویسی

✅ مدل o3-mini از OpenAI اخیراً در یک چالش کدنویسی، DeepSeek R1 را پشت سر گذاشت. موضوع چالش این بود:
"یک برنامه پایتون بنویسید که یک توپ را درون یک شش‌ضلعی چرخان نمایش دهد. توپ باید تحت تأثیر جاذبه و اصطکاک قرار گیرد و به صورت واقعی از دیواره‌های چرخان بجهد."

✅ مدل o3-mini، دومین مدل "استدلال‌گر" OpenAI است که برای تجزیه و تحلیل، تفکر و اصلاح پاسخ‌ها قبل از ارائه، زمان بیشتری صرف می‌کند. این ویژگی‌ها باعث می‌شود که o3-mini بتواند نتایج دقیق‌تر و بهتری ارائه دهد.
🆔️ telegram channel:
https://t.me/Intellimage
#programming
#python

🅿️ دوره پایتون

✅ قسمت ۱۹ پردازش تصویر در #پایتون

✅ حاشیه‌نویسی تصاویر و بهبود کیفیت تصاویر

۱. حاشیه‌نویسی تصاویر

حاشیه‌نویسی تصاویر یک مهارت کلیدی در کار با داده‌های بصری است و در اینجا به چند تکنیک برای ویرایش و برچسب‌گذاری تصاویر اشاره میکنیم:

- کشیدن خطوط: اضافه کردن خطوط صاف و ساده برای برجسته کردن نواحی یا مسیرهای خاص در یک تصویر.

- کشیدن دایره‌ها: ضروری برای علامت‌گذاری اشیای مورد نظر یا تعریف نواحی درون یک تصویر.

- کشیدن مستطیل‌ها: ایجاد جعبه‌های محدودکننده برای حاشیه‌نویسی یا برجسته کردن بخش‌های خاص تصویر.

- اضافه کردن متن: نوشتن متن به‌منظور توصیف یا برچسب‌گذاری بخش‌های مختلف تصویر.

۲. بهبود کیفیت تصاویر

تکنیک‌های مختلف بهبود کیفیت تصاویر درجهت  افزایش کیفیت و وضوح تصاویر :

- عملیات ریاضی: بررسی قدرت جمع و ضرب ساده برای تنظیم روشنایی، کنتراست و وضوح تصویر.

- آستانه‌گذاری و ماسک‌گذاری: تکنیک‌هایی برای تقسیم‌بندی تصاویر، ایزوله کردن نواحی خاص و تأکید بر ویژگی‌های خاص.

- عملیات بیتی: کسب insight در مورد عملیات منطقی (AND، OR، XOR) برای ترکیب یا تغییر تصاویر در سطح پیکسل.

🆔️ telegram channel:
https://t.me/Intellimage
#image_processing
#programming
#python

🔗فایل آموزش پایتون

🔰 قسمت ۲۰ پردازش تصویر در #پایتون :

✔ آموزش بخشی از ابزارها و کتابخانه ها

✅ PIL/Pillow : عملیات پایه و فیلترها

✅ OpenCV : بینایی ماشین و تشخیص ویژگی‌ها

✅ scikit-image : آنالیز علمی تصویر

✅ Matplotlib : تجسم داده‌ها و هیستوگرام‌ها

✅ NumPy : عملیات آرایه‌ای روی تصاویر

✅ ImageIO : پشتیبانی از فرمت‌های چندگانه

🆔️ telegram channel:
https://t.me/Intellimage
#image_processing
#python

✅ قسمت ۲۱ پردازش تصویر در #پایتون

📚 #پروژه ی پردازش ویدئو با OpenCV

🆔️ telegram channel:
https://t.me/Intellimage
#image_processing
#programming
#python

📉 با #پایتون جهان را از دریچه داده‌ها ببینید!

🔍 یکی از پرکاربردترین حوزه‌های آن؟ پردازش تصویر :)

⚪ در بسیاری از کسب‌وکارها و پروژه‌ها، داده‌های تصویری ارزشمند نادیده گرفته می‌شوند، چون تیم‌ها فکر می‌کنند یادگیری و پیاده‌سازی پردازش تصویر دشوار و زمان‌بر است.

⚪ با پایتون، حتی بدون سخت‌افزار پیچیده یا دانش عمیق، می‌توان تصاویر را خواند ، ویرایش و تحلیل کرد.
اشیاء را شناسایی و ردیابی کرد و سیستم‌های هوشمند مبتنی بر بینایی ماشین ساخت.
🆔️telegram channel:
https://t.me/Intellimage
#image_processing
#python

🖇 معرفی #کتاب

📚 OPENCV | Python for Computer Vision.pdf

• این کتاب به معرفی و آموزش کتابخانه OpenCV برای پردازش تصویر و بینایی ماشین با استفاده از زبان برنامه‌نویسی پایتون می‌پردازد و برای افرادی که به یادگیری تکنیک‌های پردازش تصویر و توسعه برنامه‌های بینایی کامپیوتری علاقه‌مند هستند، بسیار مفید است و شامل مثال‌ها و پروژه‌های عملی می باشد.

🆔️ telegram channel:
https://t.me/Intellimage
#image_processing
#computer_vision
#python
#book

▶️ آموزش #پایتون

✅ قسمت۲۲ پردازش دیتا با #پایتون

🖇ابزار Pydicom !

◇• یک ابزار کوچک اما قدرتمند برای هر کسی که در دنیای پزشکی و پردازش تصویر کار می‌کند!

◇• اگر با تصاویر پزشکی مثل MRI، CT یا X-ray کار می‌کنید، حتماً با فرمت DICOM آشنا هستید.

◇• ابزار Pydicom یک کتابخانه‌ی Python است که به شما اجازه می‌دهد فایل‌های DICOM را خوانده، ویرایش و ذخیره کنید، بدون اینکه نیاز به نرم‌افزار سنگین باشد!

◇• با Pydicom می‌توانید:

• اطلاعات بیمار و ویژگی‌های تصویر را بخوانید.
• تصاویر را برای پردازش یا تحلیل آماده کنید.
• به راحتی با کتابخانه‌های پردازش تصویر مثل OpenCV یا NumPy ترکیب کنید.

+ برای نمونه :

import pydicom

# Load a DICOM file
ds = pydicom.dcmread('./MIDEL-CT.dcm')

# Access important information elements
patient_name = ds.PatientName
patient_id = ds.PatientID
study_date = ds.StudyDate
study_time = ds.StudyTime
modality = ds.Modality

# Print the information elements
print(f'Patient Name: {patient_name}')
print(f'Patient ID: {patient_id}')
print(f'Study Date: {study_date}')
print(f'Study Time: {study_time}')
print(f'Modality: {modality}')

🆔️ telegram channel:
https://t.me/Intellimage
#image_processing
#python

✅ قسمت ۲۳ پردازش دیتا با #پایتون

📊 ساخت Dataset در PyTorch

▫️در پروژه‌های پردازش تصویر، مخصوصاً در یادگیری عمیق، مدیریت داده‌ها اهمیت زیادی دارد.

▫️معمولا برای ساخت Dataset سه متد زیر را پیاده‌سازی می‌کنیم:

* init →transforms دریافت مسیر داده‌ها و تعریف

* getitem →خواندن تصویر و برگرداندن
(image, label)

* len → تعداد کل نمونه‌ها


▫️این ساختار پایه‌ای‌ترین و استانداردترین روش برای کار با دیتاست‌های تصویری در پروژه‌های بینایی ماشین است.

+ در پست بعد یک نمونه دیتاست را بااین روش اجرا می‌کنیم.

باماهمراه باشید ✨
🆔️ telegram channel:
https://t.me/Intellimage
#image_processing
#python