تجزیه و تحلیل تصویر SciPy

اگرچه SciPy به طور خاص برای پردازش تصویر طراحی نشده است، می توانید از برخی از توابع آن برای انجام وظایف اولیه تجزیه و تحلیل تصویر مانند:

۱. استخراج ویژگی:

• می توانید از توابع SciPy برای استخراج ویژگی های مختلف از تصاویر مانند میانگین، واریانس، هیستوگرام و بافت استفاده کنید.
• این ویژگی ها می توانند برای طبقه بندی تصاویر، تشخیص اشیاء و سایر وظایف تجزیه و تحلیل تصویر استفاده شوند.

مثال:

import scipy.ndimage as ndimage
import numpy as np

# Read an image as a NumPy array
image_array = ndimage.imread('image.jpg')

# Calculate the mean and variance of the image
mean = np.mean(image_array)
variance = np.var(image_array)

# Calculate the image histogram
histogram = np.histogram(image_array, bins=۲۵۶)

# Calculate the image texture using Gabor filters
filters = filters.gabor_filter(theta=[۰, np.pi/۴, np.pi/۲, ۳*np.pi/۴])
responses = filters.convolve(image_array, filters)
texture_features = np.mean(responses, axis=(۰, ۱))

۲. تشخیص لبه:

• می توانید از فیلترهای لبه یاب SciPy مانند Sobel، Canny و Prewitt برای تشخیص لبه ها در تصاویر استفاده کنید.
• لبه ها می توانند برای یافتن اشیاء، خطوط و سایر ساختارها در تصاویر استفاده شوند.

مثال:

import scipy.ndimage.filters as filters

# Read an image as a NumPy array
image_array = ndimage.imread('image.jpg')

# Apply a Sobel edge detector to the image
edges = filters.sobel(image_array)

# Apply a Canny edge detector to the image
canny_edges = filters.canny(image_array)

۳. تبدیل تصاویر:

• می توانید از توابع SciPy برای تبدیل تصاویر به حوزه های مختلف مانند فرکانس (تبدیل فوریه) و زمان-فرکانس (تبدیل موجک) استفاده کنید.
• این تبدیلات می توانند برای تجزیه و تحلیل محتوای فرکانسی تصاویر و استخراج اطلاعات کلیدی استفاده شوند.

مثال:

import scipy.fftpack as fftpack
import scipy.signal.wavelets as wavelets

# Read an image as a NumPy array
image_array = ndimage.imread('image.jpg')

# Compute the Fourier transform of the image
fft_spectrum = fftpack.fft2(image_array)

# Compute the wavelet transform of the image
wavelet_coeffs = wavelets.cwt(image_array, 'morlet')

توجه:

• اینها فقط چند نمونه از وظایف تجزیه و تحلیل تصویر اولیه هستند که می توانید با SciPy انجام دهید.
• SciPy کتابخانه ای قدرتمند برای محاسبات علمی است که می تواند برای طیف وسیعی از وظایف تجزیه و تحلیل تصویر استفاده شود.
• با این حال، برای کارهای تجزیه و تحلیل تصویر پیچیده تر، کتابخانه های تخصصی تری مانند OpenCV و scikit-image را پیشنهاد می کنیم.

منابع:

• مستندات SciPy: https://docs.scipy.org/doc/scipy/
• مستندات NumPy: https://www.python.org/search/?q=numpy&submit=
• آموزش پردازش تصویر با Python: https://www.coursera.org/
• کتابخانه scikit-image: https://scikit-image.org/