OpenCV (مكتبة رؤية الكمبيوتر مفتوحة المصدر) هي مكتبة لوظائف البرمجة تستخدم بشكل أساسي لرؤية الكمبيوتر في الوقت الفعلي. هي مكتبة مُحسّنة للغاية تدعم واجهات C ++ و Python و Java عبر الأنظمة الأساسية لأنظمة Linux و MacOS و Windows و iOS و Android. OpenCV مفتوح المصدر ويمكن العثور عليه على GitHub. هناك أيضًا حزمة Python تسمى opencv-python يمكن تثبيتها عبر نقطة.
س1: ما هو استخدام OpenCV؟
ج1: OpenCV عبارة عن مجموعة أدوات برمجية تُستخدم لمعالجة الصور والفيديو في الوقت الفعلي، فضلاً عن توفير التحليلات وقدرات التعلم الآلي. يتم استخدامه بشكل أساسي لرؤية الكمبيوتر في الوقت الفعلي ويوفر وظائف البرمجة للصور / الفيديو I / O والمعالجة والعرض والكشف عن الكائن / الميزة ورؤية الكمبيوتر أحادية العين أو الاستريو القائمة على الهندسة والتصوير الحسابي والتعلم الآلي والتجميع. يستخدم المطورون OpenCV للوصول إلى العديد من خوارزميات رؤية الكمبيوتر المتقدمة المستخدمة في معالجة الصور والفيديو في 2D و 3D كجزء من برامجهم.
س2: ما هي بعض تطبيقات OpenCV في الحياة الواقعية؟
ج2: يحتوي OpenCV على مجموعة واسعة من التطبيقات في الحياة الواقعية. يمكن استخدامه لمعالجة الصور والفيديو، واكتشاف الأشياء / الميزات، والتصوير الحسابي، والتعلم الآلي ، والمزيد. يمكن استخدام OpenCV للكشف عن كسور العظام وتصنيف الآفات الجلدية للكشف المبكر عن الأورام الميلانينية الجلدية. يمكن استخدامه أيضًا لإزالة الخطوط الأفقية أو الرأسية من الصور، والتي تحتوي على العديد من حالات الاستخدام في العالم الحقيقي. يمكن دمج OpenCV مع المعالج والكاميرا المناسبين لتصبح فئة جديدة قوية من مستشعرات إنترنت الأشياء التي تدعم رؤية الكمبيوتر، والتي يمكن أن تتحول من مستشعرات بسيطة إلى صفيفات تحليلات فيديو متعددة الكاميرات.
س3: ما هي بعض الصناعات المحددة التي تستخدم OpenCV؟
ج4: يتم استخدام OpenCV في العديد من الصناعات مثل الرعاية الصحية وتجارة التجزئة والسيارات وغير ذلك. في مجال الرعاية الصحية، يمكن استخدام OpenCV للكشف عن كسور العظام وتصنيف الآفات الجلدية للكشف المبكر عن الأورام الميلانينية الجلدية. في البيع بالتجزئة، يمكن استخدام OpenCV لمعالجة الصور واكتشاف الأشياء للمساعدة في إدارة المخزون وتحليل سلوك العملاء. في صناعة السيارات، يمكن استخدام OpenCV لاكتشاف الممرات واكتشاف المشاة والتعرف على إشارات المرور. يمكن أيضًا استخدام OpenCV في الروبوتات والأمن والزراعة. OpenCV هي أداة متعددة الاستخدامات يمكن استخدامها في العديد من الصناعات والتطبيقات نظرًا لقدرتها على معالجة الصور والفيديو في الوقت الفعلي ، فضلاً عن توفير التحليلات وقدرات التعلم الآلي.
س4: كيف يتم استخدام OpenCV في معالجة الصور والفيديو؟
ج5: يتم استخدام OpenCV في معالجة الصور والفيديو لتحديد الأشياء أو الوجوه أو حتى الكتابة اليدوية لشخص ما. يمكن استخدام OpenCV لإدخال / إخراج الصور والفيديو، والمعالجة ، والعرض ، وكشف الكائن / الميزة ، والتصوير الحسابي ، والتعلم الآلي. يمكن استخدام OpenCV لتقنيات معالجة الصور الأساسية مثل استخراج وإزالة الخطوط الأفقية أو العمودية من الصور. يمكن أيضًا استخدام OpenCV لتدوير الصور، ويستفيد من المعالجة متعددة النواة و OpenCL. يحتوي OpenCV على إمكانات تحليلات فيديو مضمنة مثل إزالة الخلفية والفلاتر ومطابقة الأنماط والتصنيف. يمكن لـ OpenCV الكشف عن كسور العظام وتصنيف الآفات الجلدية للكشف المبكر عن الأورام الميلانينية الجلدية. OpenCV هي أداة قوية لمعالجة الصور والفيديو يمكن استخدامها في مختلف الصناعات والتطبيقات.
س5: كيف يتم استخدام OpenCV في اكتشاف الأشياء؟
ج6: يتم استخدام OpenCV في اكتشاف الأشياء لتحديد الأشياء وتحديد موقعها داخل صورة أو مقطع فيديو. يحتوي OpenCV على مجموعة من المصنفات المدربة مسبقًا والتي يمكن استخدامها لتحديد الأشياء مثل الأشجار ولوحات الأرقام والوجوه والعينين وما إلى ذلك. يمكن استخدام فئة CascadeClassifier الخاصة بـ OpenCV لاكتشاف الأشياء الموجودة في صورة باستخدام ميزات Haar. يحتوي OpenCV أيضًا على وظائف مضمنة في اكتشاف الأشياء / الميزات. يمكن استخدام OpenCV لاكتشاف الأشياء مع التعلم العميق باستخدام تقنيات مثل اكتشاف الشيء R-CNN باستخدام Keras و TensorFlow و Deep Learning. يمكن أيضًا استخدام OpenCV لاكتشاف الشيء مقترح المنطقة باستخدام OpenCV و Keras و TensorFlow. بشكل عام ، يعد OpenCV أداة قوية لاكتشاف الأشياء التي يمكن استخدامها في العديد من التطبيقات.
س6: كيف يعمل التعلم العميق على تحسين دقة اكتشاف الكائنات في OpenCV؟
ج10: يعمل التعلم العميق على تحسين دقة اكتشاف الأشياء في OpenCV من خلال السماح للخوارزميات بالتعرف على الأنماط والميزات المعقدة والتعرف عليها في الصور أو مقاطع الفيديو. يمكن لخوارزميات اكتشاف الأشياء القائمة على التعلم العميق اكتشاف الأشياء المحجوبة وتحديد موقعها ، وهو أمر غير ممكن باستخدام خوارزميات اكتشاف الأشياء التقليدية. يمكن لخوارزميات اكتشاف الأشياء القائمة على التعلم العميق أيضًا اكتشاف أنواع وأعداد متعددة من الأشياء في إطار واحد. يمكن تدريب خوارزميات اكتشاف الأشياء القائمة على التعلم العميق على مجموعات البيانات الكبيرة ، والتي يمكنها تحسين دقتها وأدائها. يمكن أيضًا استخدام خوارزميات اكتشاف الكائن القائمة على التعلم العميق للكشف عن الأشياء في الوقت الفعلي ، وهو أمر مهم في العديد من التطبيقات. بشكل عام ، يمكن أن توفر خوارزميات اكتشاف الأشياء القائمة على التعلم العميق دقة وأداء ومرونة أفضل مقارنة بخوارزميات اكتشاف الكائنات التقليدية في OpenCV.