OpenCV-Python

OpenCV-Python یک کتابخانه پر کاربرد در زمینه پردازش تصویر و بینایی کامپیوتر است که به زبان پایتون قابل دسترسی می‌باشد. این کتابخانه از کدهای C++ اصلی OpenCV (Open Source Computer Vision Library) استفاده کرده و به کاربران امکان می‌دهد تا عملیات‌های پردازش تصویر را به راحتی در محیط پایتون انجام دهند. OpenCV-Python به دلیل سادگی و قدرت بالا، محبوبیت زیادی در جامعه توسعه‌دهندگان و محققان دارد.

ویژگی‌های اصلی OpenCV-Python:

1. پردازش تصویر:
   OpenCV-Python امکان انجام عملیات‌های مختلف پردازش تصویر را فراهم می‌کند، مانند:

   • خواندن و نمایش تصاویر و ویدئوها.

   • تغییر رنگ (مثلاً از RGB به GRAY).

   • فیلترهای مختلف (مثلاً فیلتر گوسی، لبه‌یابی).

   • تغییر اندازه تصویر (Resizing) و چرخش (Rotation).

   • تغییر کنتراست و بلوک‌بندی تصویر.

2. شناخت الگو (Object Detection):
   این کتابخانه ابزارهایی برای شناسایی اشیاء در تصویر ارائه می‌دهد، مانند:

   • استفاده از الگوریتم‌های پیش‌ساخته مانند Haar Cascades برای شناسایی چهره یا چشم.

   • استفاده از مدل‌های یادگرفته (Deep Learning) از طریق DNN Module (مثلاً YOLO یا SSD).

3. پردازش ویدئو:
   OpenCV-Python امکان پردازش فریم‌های ویدئو را فراهم می‌کند، مانند:

   • استخراج فریم‌های ویدئو.

   • ردیابی اشیاء (Object Tracking).

   • تشخیص حرکت (Motion Detection).

4. پردازش تصویر با استفاده از الگوریتم‌های پیشرفته:

• Edge Detection (لبه‌یابی).

• Contour Detection (شمارش لبه‌ها).

• Image Segmentation (تقسیم‌بندی تصویر).

• Feature Detection (شناسایی ویژگی‌های تصویر مانند SIFT یا ORB).

5. پشتیبانی از یادگیری ماشین و یادگیری عمیق:

   OpenCV-Python امکان اجرای مدل‌های یادگیری عمیق (Deep Learning) را فراهم می‌کند، مانند:

   • استفاده از مدل‌های پیش‌ساخته (مثلاً مدل‌های OpenCV).

   • آموزش مدل‌های شخصی‌سازی شده با استفاده از کتابخانه‌هایی مانند TensorFlow یا PyTorch.

نصب OpenCV-Python:

برای نصب OpenCV-Python در محیط پایتون، می‌توانید از دستور زیر استفاده کنید:

pip install opencv-python

اگر نیاز به ویژگی‌های پیشرفته (مثلاً DNN یا تحلیل ویدئو) دارید، می‌توانید این کتابخانه را نیز نصب کنید:

pip install opencv-python-headless

مثال ساده:

کد زیر یک تصویر را خوانده و به صورت گری‌سکله نمایش می‌دهد:

import cv2

# خواندن تصویر
image = cv2.imread('test.jpg')

# تبدیل به گری‌سکله
gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# نمایش تصویر
cv2.imshow('Gray Image', gray_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

کاربردهای OpenCV-Python:

• سیستم‌های امنیتی (تشخیص چهره، ردیابی اشیاء).

• روبوتیک (درک محیط توسط روبوت‌ها).

• پزشکی (تحلیل تصاویر MRI یا CT).

• صنعت (کنترل کیفیت و شناسایی عیوب).