پردازش تصویر چیست و چه کاربردهایی دارد؟

یادگیری عمیق (Deep Learning | DL) طی سال‌های اخیر اثری شگرف روی حوزه‌های مختلف تکنولوژی گذاشته است و باعث شده مباحثی مانند «بینایی کامپیوتر» بیشتر از هر زمان دیگر مورد توجه قرار بگیرند. بینایی کامپیوتر دستیابی به فناوری‌هایی مانند اتومبیل‌های خودران، حسگرهای بیومتریک و تشخیص چهره را امکان‌پذیر کرده،‌ اما در غایی‌ترین حالت، خود به تکنولوژی دیگری به یادگیری عمیق (Deep Learning | DL) طی سال‌های اخیر اثری شگرف روی حوزه‌های مختلف تکنولوژی گذاشته است و باعث شده مباحثی مانند «بینایی کامپیوتر» بیشتر از هر زمان دیگر مورد توجه قرار بگیرند.

بینایی کامپیوتر دستیابی به فناوری‌هایی مانند اتومبیل‌های خودران، حسگرهای بیومتریک و تشخیص چهره را امکان‌پذیر کرده،‌ اما در غایی‌ترین حالت، خود به تکنولوژی دیگری به نام پردازش تصویر وابسته است. در ادامه با کوئرا بلاگ همراه باشید تا بررسی کنیم پردازش تصویر چیست و چه کاربردهایی دارد و چرا باعث می‌شود آموزش یادگیری ماشین ضروری‌تر از همیشه باشد.

تصویر چیست و چه انواعی دارد؟

تصویر را می‌توان تابعی دوبعدی – به شکل F(x,y) – توصیف کرد و x و y نقش مختصات فضایی را در این تابع ایفا می‌کنند. از سوی دیگر، دامنه F تعیین‌شده برای هر مختصاتی، تحت عنوان شدت یا Intensity تصویر در آن لحظه شناخته می‌شود. زمانی که مقادیر x و y و همینطور F متنهایی هستند، به نتیجه کار «تصویر دیجیتال» می‌گوییم.

به عبارت دیگر، هر تصویر را می‌توان آرایه‌ای دوبعدی به حساب آورد که ستون‌ها و ردیف‌های آن به شکل مشخصی چیده شده‌اند.

تصویر دیجیتال از عناصری متنهاهی تشکیل شده و هرکدام از این عناصر، مقداری مشخص در نقطه‌ای مشخص دارند. اگرچه این عناصر با نام‌های مختلفی شناخته می‌شوند، اما رایج‌ترین نام برای آن‌ها، «پیکسل» است.

هر تصویری بسته به تعداد پیکسل‌های موجود در آن (پهنا و ارتفاع)، ابعادی مشخص دارد. برای مثال اگر ابعاد تصویر ما 500×400 باشد، در واقع از ۲۰۰ هزار پیکسل تشکیل شده است.

از انواع تصاویر می‌توان به موارد زیر اشاره کرد:

• تصویر دودویی (Binary Image): همان‌طور که از نام این نوع تصویر پیداست، هر تصویر تنها حاوی دو نوع پیکسل (۰ و ۱) خواهد بود. عدد ۰ متعلق به پیکسل‌های سیاه است و عدد ۱ متعلق به پیکسل‌های سفید. به تصویری که با این پیکسل‌ها ساخته می‌شود، «مونوکروم» (Monochrome) هم می‌گویند.
• تصویر سیاه و سفید: تصاویری که صرفا دربرگیرنده رنگ‌های سیاه و سفید هستند، تحت عنوان Black and White Image شناخته می‌شوند.
• فرمت 8bit COLOR: این مشهورترین فرمت برای تصاویر است که ۲۵۶ سایه مختلف از رنگ‌ها را در خود جای داده و تحت عنوان «تصویر درجه خاکستری» (Grayscale Image) نیز شناخته می‌شود. در این فرمت، ۰ نمایانگر رنگ سفید است، ۲۵۵ نمایانگر سفید و ۱۲۷ هم نمایانگر خاکستری.
• فرمت 16bit COLOR: این فرمت هم برای تصاویر رنگی است و می‌تواند حاوی ۶۵۵۳۶ رنگ مختلف باشد. این فرمت که به نام «High Color Format» نیز شناخته می‌شود، توزیع رنگی متفاوتی با تصویر Grayscale دارد.

ناگفته نماند که فرمت ۱۶ بیتی خود به سه فرمت خردتر نیز تقسیم می‌شود که «قرمز» (Red)، «سبز» (Green) و «آبی» (Blue) هستند و فرمت معروف RGB را پدید می‌آورند.

پیکسل‌هایی که پیش‌تر راجع به آن‌ها صحبت کردیم نیز در دسته‌بندی‌های گوناگونی قرار می‌گیرند که در ادامه آن‌ها را بررسی می‌کنیم:

• درجه خاکستری یا Grayscale: چنین پیکسلی، یک عدد صحیح با مقداری بین ۰ تا ۲۵۵ است (۰ به معنی سیاه مطلق است و ۲۵۵ به معنی سفید مطلق).
• RGB: چنین پیکسلی از ۳ عدد صحیح بین ۰ تا ۲۵۵ تشکیل شده است (و این اعداد نمایانگر شدت سه رنگ قرمز یا Red، سبز یا Green و آبی یا Blue هستند).
• RGBA: این پیکسل را هم می‌توان افزونه‌ای برای RGB به حساب آورد که یک کانال آلفای اضافه دارد و میزان کدورت (Opacity) تصویر را نشان می‌دهد.

برای پردازش تصویر، نیاز به مجموعه‌ای از عملیات‌های متوالی داریم که درون هر پیکسل انجام می‌شوند. پردازشگر تصویر نخستین توالی از عملیات‌ها را روی تک‌تک پیکسل‌ها پیش می‌برد و سپس همین رویه را با عملیات‌های بعدی تکرار می‌کند. مقدار خروجی این عملیات‌ها را نیز می‌توان درون هر یک از پیکسل‌های تصویر محاسبه کرد.

• بیشتر بخوانید: نقشه راه یادگیری هوش مصنوعی – در سال ۲۰۲۳ و برای مبتدیان

پردازش تصویر چیست و چه انواعی دارد؟

در ساده‌ترین حالت، پردازش تصویر به این معناست که تصاویر را به فرم دیجیتالی درآوریم و سپس عملیات‌هایی را روی آن‌ها انجام دهیم که اطلاعاتی ارزشمند در اختیارمان می‌گذارند. سیستم‌های پردازش تصویر معمولا به تصاویر به چشم سیگنال‌ها و توابعی دوبعدی – با ساختار F(x,y) – نگاه می‌کنند و x و y، مختصات فضایی هستند.

به صورت کلی ۵ نوع پردازش تصویر داریم:

• بصری‌سازی (Visualization): پیدا کردن سوژه‌هایی که در تصویر مشهود نیستند.
• تشخیص (Recognition): شناسایی کردن یا تمیز دادن اجزای موجود در تصویر.
• شفاف‌سازی و احیا (Sharpening and Restoration): بهبود کیفیت تصویر اصلی.
• تشخیص الگو (Pattern Recognition): ارزیابی الگوهای مختلف درون تصویر.
• بازیابی (Retrieval): جستجوی تصویر در دیتابیس‌هایی بزرگ از تصاویری دیجیتالی که به تصویر اصلی شباهت دارند.

شاید علاقه‌مند باشید: یادگیری عمیق چیست؟ با Deep Learning آشنا شوید

اجزای مورد نیاز برای پردازش تصویر چیست ؟

فارغ از اینکه پردازش تصویر با کدام‌یک از اهداف بالا انجام می‌شود، همواره نیاز به اجزای مشخصی برای پیش‌برد این فرایند خواهید داشت که آن‌ها را در ادامه آورده‌ایم:

• کامپیوتر: تمام سیستم‌های پردازش تصویر نیاز به یک کامپیوتر دارند، چه کامپیوتری شخصی و خانگی و چه یک ابرکامپیوتر. گاهی از اوقات هم از کامپیوترهایی کاملا شخصی‌سازی‌شده با مشخصات سخت‌افزاری سفارشی استفاده می‌شود تا بتوان به پرفورمنسی مشخص دست پیدا کرد.
• سخت‌افزار تخصصی پردازش تصویر: چنین قطعه‌ای از یک دیجیتایزر (Digitizer) و سخت‌افزاری برخوردار شده که می‌تواند به عملیات‌های ساده رسیدگی کند. مثلا می‌شود به واحد محاسبه و منطق (Arithmetic Logic UNIT | ALU) اشاره کرد که عملیات‌های منطقی و محاسباتی را به صورت همزمان روی تمام تصویر پیش می‌برد.
• فضای ذخیره‌سازی کلان: به صورت کلان سه نوع حافظه دیجیتال برای پردازش تصویر داریم – حافظه‌های کوتاه‌مدت، حافظه‌های آنلاین برای فراخوانی سریع و حافظه‌های آرشیوی.

• سنسورهای دوربین: وظیفه اصلی سنسور دوربین این است که نور ورودی را دریافت و آن را به سیگنال الکتریکی تبدیل کند. این سیگنال سپس مورد ارزیابی و خروجی آن در اختیار قطعات الکترونیکی قرار می‌گیرد. تصاویر با تجهیزاتی مانند دوربین‌های دیجیتال و سنسورهایی مانند CCD و CMOS ثبت و ضبط می‌شوند. در مجموع معمولا به دو قطعه نیاز داریم تا ثبت تصاویر دیجیتال به خوبی پیش برود. نخستین مورد خود سنسور است که انرژی ساطع‌شده از سوژه‌ای که می‌خواهیم تبدیل به تصویر شود را شناسایی می‌کند. مورد دوم هم دیجیتایزر است که خروجی سنسور فیزیکی را به شکل دیجیتال درمی‌آورد.
• نمایشگر تصویر: خیلی ساده تصاویر را به نمایش درمی‌آورد.
• نرم‌افزار: نرم‌افزارهای پردازش تصویر از ماژول‌های مختلفی برخوردار شده‌اند که نیازهای گوناگون را برطرف می‌کنند.
• تجهیزات هاردکپی (Hardcopy): پرینترهای لیزری، فیلم‌های دوربین، تجهیزات حساس به حرارت، پرینترهای جوهری و تجهیزات دیجیتال گوناگون مانند دیسک‌های CDROM و نوری، تنها برخی از مثال‌های چنین تجهیزاتی هستند.
• ابزارهای شبکه: برای اینکه بتوان داده بصری را میان شبکه‌ای از کامپیوترها جابه‌جا کرد، نیاز به چنین ابزارهایی دارید. مهم‌ترین فاکتور در مخابره تصویر، پهنای باند (Bandwidth) است، چرا که برنامه‌های پردازش تصویر نیاز به مقادیری کلان از داده دارند.

گام‌های بنیادین در فرایند پردازش تصویر چیست ؟

در فرایند پردازش تصویر، معمولا گام‌هایی مشخص طی می‌شوند که برجسته‌ترین موارد را در پایین آورده‌ایم:

• دریافت تصویر (Image Acquisition): دریافت تصویر نخستین مرحله در فرایند پردازش تصویر است که به آن «پیش‌پردازش» (Preprocessing) هم گفته می‌شود. در این مرحله، تصویر باید از نوعی منبع دریافت شود که معمولا یک سخت‌افزار است.
• بهبود تصویر (Image Enhancement): در این مرحله، تلاش بر این است که برجسته‌ترین ویژگی‌های تصویر که شکلی مبهم پیدا کرده‌اند، احیا شوند. این کار معمولا با تغییر میزان روشنایی، کنتراست و موارد این چنینی انجام می‌شود.

• احیا تصویر (Image Restoration): احیای تصویر به معنی بهبود دادن ظاهر کلی تصویر است. اما برخلاف فرایند بهبود تصویر، در مرحله احیا تصویر از مدل‌های احتمالی و ریاضیاتی به‌خصوص استفاده می‌شود.
• پردازش رنگ تصویر (Color Image Processing): در فرایند پردازش رنگ تصویر، از چندین تکنیک مختلف برای مدل‌برداری رنگی در قلمرو دیجیتال استفاده می‌شود. این مرحله از پردازش تصویر با توجه به فراگیری استفاده از تصاویر دیجیتال در سطح اینترنت، اهمیت فراوان پیدا کرده است.
• پردازش مولتی‌رزولوشن و موجک‌ها (Wavelets and Multiresolution Processing): از موجک‌ها برای نمایش تصویر با سطوح مختلفی از وضوح استفاده می‌شود. تصاویر به موجک‌ها و بخش‌هایی کوچک‌تر تقسیم می‌شوند تا امکان فشرده‌سازی داده و بازنمایی هرمی (Pyramidal Representation) مهیا گردد.
• فشرده‌سازی (Compression): فشرده‌سازی یا کامپرشن به معنای فرایندی است که از آن برای کاهش ظرفیت حافظه مورد نیاز برای ذخیره‌سازی تصاویر یا پهنای باند لازم برای مخابره تصاویر کمک می‌گیرند. فشرده‌سازی به صورت خاص بیشترین کاربرد را برای تصاویری دارد که در سطح اینترنت منتشر می‌شوند.

• پردازش ریخت‌شناختی یا مورفولوژیک (Morphological Processing): پردازش مورفولوژیک به مجموعه‌ای از عملیات‌های پردازشی مختلف گفته می‌شود که تصاویر را براساس اشکال مختلف، دگرگون می‌کنند.
• بخش‌بندی (Segmentation): بخش‌بندی یکی از دشوارترین گام‌های پردازش تصویر به حساب می‌آید و تصویر براساس اجزای تشکیل‌دهنده و سوژه‌های موجود در آن، تقسیم‌بندی می‌شود.
• بازنمایی و توصیف (Representation and Description): بعد از اینکه تصویر به بخش‌های مختلف تقسیم شد، هر بخش به‌گونه‌ای بازنمایی و توصیف می‌شود که برای پردازش کامپیوتری هرچه بیشتر آماده باشد. بازنمایی به ویژگی‌ها و خواص هر بخش از تصویر مربوط می‌شود و توصیف هم به معنای استخراج اطلاعاتی کمّی است که به ما اجازه می‌دهند آبجکت‌های مختلف را از یکدیگر تمیز دهیم.
• تشخیص (Recognition): در این مرحله، با توجه به توصیف ارائه شده در گام قبلی، لیبل یا برچسبی به‌خصوص به هر آبجکت تعلق می‌گیرد.

برخی از مهم‌ترین کاربردهای پردازش تصویر چیست ؟

پردازش تصویر بی‌شمار کاربرد مختلف در جهان امروز دارد و برخی از مهم‌ترین موارد را در پایین با یکدیگر بررسی می‌کنیم.

احیا تصویر در حوزه پزشکی

پردازش تصویر کاربردهایی گسترده در حوزه پژوهش‌های پزشکی دارد و باعث شده پزشکان قادر به درمان بهینه‌تر و دقیق‌تر بیماران باشند. برای مثال از این تکنولوژی می‌شود در تشخیص زودهنگام سرطان پستان کمک گرفت و این مهم به کمک الگوریتم‌های تشخیص گرهک در اسکن‌های سینه بیمار امکان‌پذیر می‌شود.

تکنولوژی‌های حسگر ترافیک

در حسگرهای ترافیک، از سیستم پردازش تصویر ویدیویی (Video Image Processing System | VIPS) استفاده می‌شود. این حسگرها از سه جز تشکیل شده‌اند: سیستم ثبت تصویر، سیستم ارتباطی و سیستم پردازش تصویر. سیستم‌های VIPS چندین «منطقه شناسایی» (Detection Zone) دارند و وقتی یک اتومبیل وارد منطقه می‌شود، سیگنال «روشن» و وقتی از آن خارج می‌شود، سیگنال «خاموش» ارسال خواهد شد. نکته جالب اینکه می‌توان این مناطق شناسایی را برای لاین‌های مختلف خیابان تعریف کرد تا ترافیک در هر لاین به صورت جداگانه سنجیده شود.

علاوه بر این، سیستم VIPS می‌تواند پلاک اتومبیل‌ها را ثبت کند، اتومبیل‌های مختلف را از یکدیگر تمیز دهد و سرعت حرکت هر وسیله نقلیه را پایش کند.

بازسازی تصویر

از پردازش تصویر می‌شود برای احیا و پر کردن بخش‌های از دست رفته یا مخدوش تصویر هم کمک گرفت. در این فرایند از سیستم‌های پردازش تصویری استفاده می‌شود که با مجموعه‌ای بزرگ از تصاویر مختلف تعلیم داده شده‌اند تا تصاویر قدیمی و آسیب‌دیده را به‌روزرسانی کنند.

بیشتر بخوانید: 15 ابزار هوش مصنوعی که کیفیت عکس را بالا می‌برند

تشخیص چهره

یکی از رایج‌ترین کاربردهای پردازش تصویر که امروزه عموم مردم هم از آن استفاده می‌کنند، تشخیص چهره است. در این تکنولوژی، از الگوریتم‌های یادگیری عمیق استفاده می‌شود و لازم است ماشین براساس اجزای مختلف چهره انسان‌ها – مثلا شکل کلی صورت، فاصله میان چشمان و هرچیز مشابه دیگری – تعلیم داده شود. بعد از این، سیستم قادر به پذیرش تمام سوژه‌هایی خواهد بود که به چهره انسان شباهت دارند. ناگفته نماند که تشخیص چهره ابزاری بسیار مهم در حوزه امنیت، بیومتریک و حتی فیلترهایی که به وفور در شبکه‌های اجتماعی پیدا می‌شوند به حساب می‌آید.

مزایا و معایب پردازش تصویر چیست ؟

پیاده‌سازی تکنیک‌های پردازش تصویر، مزایای بزرگی برای کسب‌وکارها و به‌خصوص شرکت‌های فعال در حوزه تکنولوژی به همراه آورده‌ است. در ادامه می‌بینیم برخی از مزایای پردازش تصویر چیست و چطور به حوزه‌های مختلف کمک می‌کند.

• تصویر دیجیتالی را می‌توان در هر فرمتی در دسترس قرار داد (مثلا تصاویر بهبودیافته، تصاویر X-Ray، تصاویر نگاتیو و غیره)
• پردازش تصویر می‌تواند تصاویر را برای تفسیر انسانی بهبود دهد.
• اطلاعات را می‌توان برای تفسیر ماشینی پردازش و استخراج کرد.
• می‌توان پیکسل‌های تصویر را به‌گونه‌ای تغییر داد که کنتراست و تراکم دلخواه را داشته باشند.
• تصاویر را می‌توان به آسانی ذخیره‌سازی و فراخوانی کرد.
• پردازش تصویر اجازه می‌دهد تصاویر را برای شرکای شخص ثالث کسب‌وکار خود، مخابره الکترونیکی کنید.

حالا که مزایای پردازش تصویر را به صورت متخصر بررسی کنیم، لازم است نگاهی به معایب آن نیز بیندازیم:

• هزینه پردازش بالا: برخی از الگوریتم‌های پردازش تصویر دیجیتال نیاز به توان محاسباتی فراوان دارند و منابع سیستمی کامپیوترها را تحت فشار قرار می‌دهند.
• تفسیرپذیری محدود: برخی الگوریتم‌های پردازش تصویر نتایجی به همراه می‌آورند که تفسیر آن‌ها برای انسان‌ها دشوار خواهد بود. این موضوع خصوصا راجع به الگوریتم‌های پیچیده‌تر مصداق می‌کند.
• متکی بر کیفیت ورودی: کیفیت خروجی الگوریتم‌های پردازش تصویر تا حد زیادی وابسته به کیفیت تصاویر ورودی است. آن دسته از تصاویر ورودی که کیفیت پایینی دارند، خروجی‌هایی بی‌کیفیت نیز در اختیارتان خواهند گذاشت.
• محدودیت‌های الگوریتم‌ها: الگوریتم‌های پردازش تصویر محدودیت‌های خاص خود را دارند و به عنوان مثال می‌توان به دشواری شناسایی سوژه‌ها در تصاویر شلوغ یا بسیار روشن اشاره کرد. از طرف دیگر، این الگوریتم‌ها به سختی می‌توانند آبجکت‌هایی که دچار اعوجاج شده‌اند را تشخیص دهند.
• اتکای کامل بر داده‌های آموزشی: عملکرد بسیاری از الگوریتم‌های پردازش تصویر تا حد زیادی وابسته به کیفیت داده‌هایی است که از آن‌ها برای تعلیم و توسعه الگوریتم استفاده شده است. اگر داده‌های آموزشی بی‌کیفیت باشند، الگوریتم در نهایت پرفورمنسی ضعیف از خود به نمایش می‌گذارد.

تفاوت بین بینایی کامپیوتر و پردازش تصویر چیست ؟

پردازش تصویر و بینایی کامپیوتری (Computer Vision) هر دو از هیجان‌انگیزترین مفاهیم در حوزه علوم کامپیوتر به حساب می‌آیند که تفاوت‌هایی محسوس با یکدیگر دارند.

• بینایی کامپیوتر: Computer Vision به کامپیوترها و ماشین‌ها اجازه می‌دهد درکی عمیق از ورودی تصاویر و ویدیوهای دیجیتالی به دست بیاورند و وظایف گوناگون را به صورت خودکار پیش ببرند. بینایی کامپیوتری از تکنیک‌های متعددی استفاده می‌کند که پردازش تصویر تنها یکی از آن‌هاست.
• پردازش تصویر: همانطور که پیش‌تر نیز گفتیم، پردازش تصویر به معنای بهبود تصویر از طریق دستکاری پارامترها و ویژگی‌های مختلف آن است. بنابراین پردازش تصویر یکی از زیرمجموعه‌های بینایی کامپیوتری به حساب می‌آید.

اگر تفاوت‌های میان این دو مفهوم همچنان برایتان گنگ است، جدول زیر برخی از مهم‌ترین تفاوت‌های میان پردازش تصویر و بینایی کامپیوتری را شرح می‌دهد.

پردازش تصویر	بینایی کامپیوتر
پردازش تصویر عمدتا روی پردازش ورودی خام تصاویر، بهینه‌سازی آن‌ها و یا آماده‌سازی آن‌ها برای وظایف گوناگون تمرکز دارد.	بینایی کامپیوتر روی استخراج اطلاعات از تصاویر و ویدیوها تمرکز دارد، با این هدف که بتوان درکی صحیح از آن‌ها به دست آورد و ورودی تصویری را مشابه ذهن انسان تفسیر یا پیش‌بینی کرد.
پردازش تصویر از متدهای مختلف مانند Anistropic Diffusion، مدل‌هایHidden Markov، تحلیل مستقل اجزا و فیلترگذاری بهره می‌برد.	پردازش تصویر در کنار سایر تکنیک‌های یادگیری ماشین و همینطور شبکه‌های عصبی پیچشی (CNN)، یکی از متدهای مورد استفاده در بینایی کامپیوتری به حساب می‌آید.
پردازش تصویر یکی از زیرمجموعه‌های بینایی کامپیوتری است.	بینایی کامپیوتری مفاهیم گوناگونی را در بر می‌گیرد که پردازش تصویر یکی از آن‌هاست.
چند مثال از کاربردهای پردازش تصویر: تغییر مقیاس تصویر (زوم دیجیتال)، اصلاح نوری، تغییر رنگ و مواردی از این دست.	چند مثال از کاربردهای بینایی کامپیوتری: تشخیص اشیا، تشخیص چهره، تشخیص دست‌خط و مواردی از این دست.

کاربردی‌ترین ابزارهای پردازش تصویر چیست ؟

این روزها انبوهی ابزار، فریم‌ورک و کتابخانه داریم که به صورت خاص برای یادگیری ماشین و پردازش تصویر طراحی شده‌اند. برخی از کاربردترین ابزارها را در ادامه به صورت خلاصه بررسی می‌کنیم.

• OpenCV: این کتابخانه یکی از کاربردی‌ترین و البته کاربرپسندترین ابزارها است. OpenCV سازگاری کامل با سی پلاس پلاس و پایتون دارد و تمام تکنیک‌ها و الگوریتم‌های کلیدی برای پردازش تصویر و ویدیو را در بر می‌گیرد.
• Matlab: متلب ابزاری بی‌نظیر برای توسعه برنامه‌های پردازش تصویر به حساب می‌آید و به خاطر بالا بردن سرعت پروتوتایپ‌سازی، در پژوهش‌های علمی هم کاربردی تلقی می‌شود. نکته مهم اینکه کد متلب به مراتب کوتاه‌تر از کد سی پلاس پلاس خواهد بود و بنابراین خوانایی را بالا می‌برد و ایرادیابی را آسان می‌کند. از سوی دیگر، ایرادات پیش از اجرا کد اصلاح می‌شوند و پیشنهادهای گوناگون برای بالا بردن سرعت توابع دریافت خواهید کرد.

• CUDA: شرکت انویدیا با ارائه CUDA، فونداسیون پردازش موازی را بنا کرد که هم برنامه‌نویسی برای آن آسان است، هم بسیار بهینه ظاهر می‌شود و هم سرعت بالایی دارد. CUDA با استفاده از قدرت کارت گرافیک، پرفورمنسی بی‌نظیر به همراه می‌آورد و دسترسی به کتابخانه NVidia Performance Primitive هم مهیا می‌شود که جعبه ابزاری برای دسترسی به انواع عملیات‌های پردازش ویدیو، تصویر و سیگنال به حساب می‌آید.
• TensorFlow: تنسورفلو را می‌توان محبوب‌ترین کتابخانه یادگیری ماشین و یادگیری عمیق کنونی به حساب آورد. سادگی «API» یا «رابط برنامه‌نویسی» تنسورفلو و همین‌طور متن‌باز بودن آن باعث شده خیلی سریع از باقی رقبا پیشی بگیرد. در TensorFlow 2.0 شاهد مدل‌های پیش‌ساخته برای تشخیص اشیا، یادگیری تقویتی، تشخیص گفتار و تصویر و انبوهی وظیفه دیگر هستیم. این مدل‌ها نقش رفرنس را ایفا می‌کنند و به فرایند یادگیری سرعت می‌دهند.
• SimpleCV: یکی از بهترین سیستم‌های فعلی برای ساخت اپلیکیشن‌های بینایی ماشین، SimpleCV است. این ابزار دسترسی به تکنولوژی‌های بینایی ماشین گوناگون – مانند OpenCV و PyGame – را امکان‌پذیر می‌کند و اجازه می‌دهد بدون اینکه بدانید تمام ابعاد فنی پردازش تصویر چیست و چطور کار می‌کند، وظایف را به انجام برسانید.

بهترین زبان‌های برنامه‌نویسی برای پردازش تصویر چیست ؟

همانطور که قطعا خودتان تا به این لحظه متوجه شده‌اید، پردازش تصویر یکی از مهم‌ترین تکنولوژی‌های کنونی در حوزه‌های گوناگون – نظیر سلامت، خرده‌فروشی و سرگرمی – به حساب می‌آید. با افزایش نیاز به پردازش تصویر خودکار، تقاضا برای برنامه‌نویسانی که قادر به نوشتن الگوریتم‌های پیچیده و ضروری باشند نیز بالا رفته است. اما کدام زبان‌های برنامه‌نویسی بیشترین کاربرد را در دنیای پردازش تصویر دارند؟ در ادامه برخی از بهترین موارد را بررسی می‌کنیم.

• پایتون: Python یکی از پرمخاطب‌ترین زبان‌های برنامه‌نویسی امروزی برای پردازش تصویر به حساب می‌آید که با انبوهی از کتابخانه‌های مختلف نظیر OpenCV ،PIL ،NumPy و SciPy، کار را برایتان آسان می‌کند. یادگیری و آموزش پایتون هم بسیار آسان است و انبوهی محتوای متنی و ویدیویی برای آن پیدا خواهید کرد. در مجموع پایتون هم گزینه‌ای عالی برای برنامه‌نویسان تازه‌کار است و هم افرادی که سابقه‌‌ای طولانی در این حوزه دارند.
• متلب: MATLAB هم زبان محبوب دیگری است که کاربردهای خود را در حوزه پردازش تصویر به نمایش می‌گذارد. این زبان انبوهی ابزار جذاب برای پردازش تصویر دارد و از رابطی بسیار کاربرپسند بهره‌ می‌برد. از متلب معمولا در حوزه تحقیق و توسعه استفاده می‌شود و علت این موضوع، توانایی‌های محاسباتی گسترده آن است. علاوه بر این می‌توانید منتظر پشتیبانی بسیار قوی از الگوریتم‌های یادگیری ماشین باشید.
• جاوا: زبان Java هم چندین کتابخانه مختلف مانند Java Advanced Imaging و Java Media Framework دارد که می‌توانند فرایندهای پردازش تصویر را برای برنامه‌نویسان آسان کنند. یادگیری جاوا آنقدرها دشوار نیست و جامعه بزرگ توسعه‌دهندگان این زبان هم تاکنون انبوهی محتوای آموزشی برای آن تدارک دیده‌اند که کار را از قبل هم آسان‌تر می‌کند.

• سی پلاس پلاس: ++C زبانی بسیار قدرتمند است که به سرعت و بهینگی بسیار بالا شهرت دارد. آموزش برنامه‌ نویسی C++ گزینه‌ای مناسب برای توسعه‌دهندگانی است که باید با مجموعه داده‌های کلان و الگوریتم‌های پیچیده سر و کله بزنند. علاوه بر این، ++C از پردازش موازی هم پشتیبانی می‌کند که عنصری مهم در اپلیکیشن‌های پردازش تصویر به حساب می‌آید. پیش از این در کوئرا بلاگ گفته‌ایم C++ چیست و چه ویژگی‌های مهمی دارد.
• آر: زبان R عمدتا در حوزه‌های محاسبات آماری و تحلیل داده کاربرد دارد. کتابخانه‌های گوناگون مانند EBImage ،Imager و ggplot2 هم پردازش تصویر را برای شما آسان خواهند کرد. ناگفته نماند که R زبانی متن‌باز با جامعه‌ای وسیع از مخاطبان است و به شکلی گسترده از آن پشتیبانی می‌شود.
• جولیا: و در نهایت Julia را می‌توان زبانی نسبتا جدید توصیف کرد که در حوزه پردازش تصویر به محبوبیت قابل توجه رسیده است. این زبان پرفورمنسی بسیار بالا دارد و به صورت خاص برای محاسبات علمی طراحی شده است. از برجسته‌ترین کتابخانه‌های جولیا برای پردازش تصویر می‌توان به Images.jl ،ImageMagick.jl و Juliamage اشاره کرد.

بیشتر بخوانید: بهترین زبان‌های برنامه‌نویسی برای یادگیری ماشین

کتابخانه های پایتون برای پردازش تصویر که باید بشناسید

از آن‌جا که پایتون یکی از سرراست‌ترین و محبوب‌ترین گزینه‌ها میان توسعه‌دهندگان تازه‌کار به حساب می‌آید، بد نیست که در بخش پایانی مطلب ببینیم برخی از بهترین کتابخانه های پایتون برای پردازش تصویر چیست و چه کاربردهایی دارند.

کتابخانه Scikit-Image

Scikit-Image کتابخانه‌ای برای پردازش تصویر است که برخی بخش‌های آن به زبان Cython نوشته شده‌اند. برای توضیح باید گفت که Cython یکی از زبان‌های مادر پایتون است که به صورت خاص برای ارائه پرفورمنسی مشابه زبان C طراحی شده است. برای دستیابی به بالاترین پرفورمنس، این کتابخانه حاوی الگوریتم‌هایی برای وظایف گوناگون است، مثل:

• تقسیم‌بندی (Segmentation)
• دگرگون‌سازی هندسی (Geometric Transformation)
• دستکاری فضا رنگی (Color Space Manipulation)
• آنالیز
• فیلرگذاری
• ریخت‌شناسی یا مورفولوژی (Morphology)

اساسا با Scikit-Image می‌توان به هر وظیفه‌ای که به بینایی کامپیوتر مرتبط است رسیدگی کرد.

کتابخانه SciPy

از SciPy عمدتا در محاسبات ریاضیاتی و علمی استفاده می‌شود، اما به کمک ماژولی به نام scipy.ndimage می‌توان پردازش تصویر چند بعدی را نیز امکان‌پذیر کرد. SciPy توابعی برای کار با آرایه‌های N-بعدی Numpy دارد و تصاویر هم چیزی بیشتر از همین آرایه‌ها نیستند.

رایج‌ترین عملیات‌های پردازش تصویر را در SciPy پیدا خواهید کرد، مثلا:

• خوانش تصاویر
• تقسیم‌بندی تصاویر
• کانولوشن (Convolution)
• تشخیص چهره
• استخراج ویژگی (Feature Extraction)

کتابخانه Pillow/PIL

PIL (مخفف Python Imaging Library) کتابخانه‌ای متن‌باز برای وظایف پردازش تصویر است. PIL می‌تواند عملیات‌های گوناگون مانند خوانش، Rescaling و ذخیره‌سازی در فرمت‌های گوناگون را روی تصاویر پیاده کند. از این کتابخانه می‌توان برای آرشیوسازی تصویر، پردازش تصویر و نمایش تصویر کمک گرفت.

کتابخانه NumPy

پیش‌تر گفتیم هر تصویر اساسا آرایه‌ای از مقادیر پیسکلی است و هر پیکسل با مقادیر ۱ (به معنی Grayscale) و یا ۳ (به معنی RGB) به نمایش درمی‌آید. در نتیجه، NumPy به راحتی می‌تواند به وظایف گوناگون مانند برش زدن تصویر، ماسکه کردن تصویر و یا دستکاری مقادیر پیکسلی رسیدگی کند.

کتابخانه Mahotas

Mahotas هم کتابخانه دیگری برای پردازش تصویر و بینایی کامپیوتر است که به صورت خاص برای «آنالیز تصاویر زیستی» (Bioimage Informatic) طراحی شده است. این کتابخانه، تصاویر را در قالب آرایه‌های NumPy می‌خواند و نویسند و رابط کاربری خوش‌دست پایتون را در سی پلاس پلاس پیاده کرده است.

جمع‌بندی و پاسخ به سوالات متداول

رشد تکنولوژی یادگیری عمیق در گذر زمان باعث شده شاهد رشد سرعت پروژه‌های متن‌باز بینایی کامپیوتری باشیم که آن نیز به بهبود چشمگیر ابزارهای پردازش تصویر کمک کرده است. همانطور که در این مقاله مطالعه کردید، کاربردهای پردازش تصویر بی‌شمار است و با توجه به این رشد سریع، بدون تردید در آینده نیز باید منتظر ظهور کاربردهای هرچه بیشتر برای این تکنولوژی باشیم. در نهایت، حالا که به خوبی می‌دانیم پردازش تصویر چیست و چه ویژگی‌هایی دارد، کار را با پاسخ دادن به برخی از سوالات متداول کاربران به پایان می‌رسانیم.

منبع: SimpliLearn و TeamExtension و GeeksForGeeks و NeptuneAI