پردازش تصویر در علم و مهندسی با SciPy

در حالی که SciPy به طور خاص برای پردازش تصویر طراحی نشده است، می توان از برخی توابع آن برای انجام وظایف اولیه پردازش تصویر در علم و مهندسی، مانند:

۱. پیش پردازش تصویر:

• خواندن و نمایش تصاویر: می توانید از توابع scipy.ndimage.imread() و matplotlib.pyplot.imshow() برای خواندن تصاویر از فرمت های مختلف و نمایش آنها استفاده کنید.
• تغییر اندازه تصاویر: می توانید از تابع scipy.ndimage.zoom() برای تغییر اندازه تصاویر به ابعاد دلخواه استفاده کنید.
• تبدیل فرمت رنگ: می توانید از توابع scipy.ndimage.rgb2gray() و scipy.ndimage.gray2rgb() برای تبدیل تصاویر بین فضای رنگی RGB و grayscale استفاده کنید.
• اعمال نویز به تصاویر: می توانید از توابع scipy.ndimage.random_noise() و scipy.ndimage.salt_and_pepper() برای افزودن نویز تصادفی به تصاویر برای شبیه سازی شرایط واقعی استفاده کنید.

۲. استخراج ویژگی:

• محاسبه آمار تصویر: می توانید از توابع NumPy مانند np.mean(), np.var(), np.std() و np.histogram() برای محاسبه میانگین، واریانس، انحراف معیار و هیستوگرام تصاویر استفاده کنید.
• استخراج ویژگی های بافت: می توانید از توابع scipy.ndimage.filters مانند filters.gabor_filter() و filters.rank_filters() برای استخراج ویژگی های بافت مانند انرژی گabor و الگوهای محلی از تصاویر استفاده کنید.
• تشخیص لبه: می توانید از فیلترهای لبه یاب SciPy مانند filters.sobel(), filters.canny() و filters.prewitt() برای یافتن لبه ها در تصاویر استفاده کنید.

۳. تجزیه و تحلیل تصویر:

• تبدیل فوریه: می توانید از تابع scipy.fftpack.fft2() برای محاسبه تبدیل فوریه تصاویر برای تجزیه و تحلیل محتوای فرکانسی آنها استفاده کنید.
• تبدیل موجک: می توانید از توابع scipy.signal.wavelets.cwt() و scipy.signal.wavelets.icwt() برای محاسبه تبدیل موجک تصاویر برای تجزیه و تحلیل محتوای زمان-فرکانسی آنها استفاده کنید.
• مورفولوژی ریاضی: می توانید از توابع scipy.ndimage.morphology مانند morphology.dilation(), morphology.erosion() و morphology.closing() برای انجام عملیات مورفولوژی ریاضی روی تصاویر برای استخراج اشیاء و ساختارها استفاده کنید.

محدودیت ها:

• SciPy برای وظایف پردازش تصویر پیچیده مانند تشخیص چهره، ردیابی حرکت و پردازش ویدیو مناسب نیست.
• برای این نوع وظایف، کتابخانه های تخصصی تری مانند OpenCV و scikit-image را پیشنهاد می کنیم.

منابع:

• مستندات SciPy: https://docs.scipy.org/doc/
• مستندات NumPy: https://numpy.org/doc/
• آموزش پردازش تصویر با Python: https://www.coursera.org/
• کتابخانه OpenCV: https://opencv.org/
• کتابخانه scikit-image: https://scikit-image.org/