الگوریتمهای پردازش تصویر، ساده هستند و برای تغییر یا اصلاح ظاهری یک عکس به کار میروند. اما الگوریتمهای بینایی ماشین، اطلاعات موجود در یک تصویر را بهطور عمیق تحلیل میکنند تا به تصمیمگیری یا دستورهای عملیاتی مطلوب منجر شود. ما در این مقاله 6 تفاوت پردازش تصویر و بینایی ماشین را از زوایای مختلف بررسی کردهایم؛ از هدف و تعریف گرفته تا نوع ورودی و خروجی، سطح پیچیدگی پردازش، ابزارهای مورد استفاده، سختافزار مورد نیاز و کاربردهای عملی در دنیای واقعی. برای شروع، در جدول زیر یک مقایسه اجمالی ارائه دادهایم تا بتوانید در یک نگاه با مهمترین تفاوتها آشنا شوید.
| پردازش تصویر | بینایی ماشین |
|---|---|
| تمرکز بر بهبود یا تغییر ظاهر تصویر | تمرکز بر درک محتوا و تصمیمگیری |
| خروجی معمولاً یک تصویر اصلاحشده | خروجی معمولاً اطلاعات، تحلیل یا دستور عملیاتی |
| ابزارها مبتنی بر الگوریتمهای ریاضی کلاسیک | ابزارها مبتنی بر یادگیری ماشین و شبکههای عصبی |
| نیاز محاسباتی سبک و قابل اجرا روی CPU | نیاز محاسباتی سنگین و وابسته به GPU یا شتابدهندهها |
| کاربرد رایج برای پردازش تصویر در پزشکی، MRI و گرافیک | کاربرد رایج در امنیت و خودروهای خودران |
| مناسب برای آمادهسازی داده | مناسب برای سیستمهای هوشمند و پردازش بلادرنگ |
فهرست مطالب
- پردازش تصویر چیست؟
- بینایی ماشین چیست؟
- تفاوت اول: هدف (تغییر تصویر یا درک آن)
- تفاوت دوم: ورودی و خروجی (پیکسلها یا ماده خام)
- تفاوت سوم: سطح پردازش (ساده و سطحی یا عمیق و پیچیده)
- تفاوت چهارم: ابزارهای کلاسیک یا شبکههای عمیق
- تفاوت پنجم: سختافزار مورد نیاز
- تفاوت ششم: کاربردها
- تفاوت پردازش تصویر و بینایی ماشین با حوزه جامع بینایی کامپیوتر
- چه زمانی باید از پردازش تصویر استفاده کرد و چه زمانی از بینایی ماشین؟
- پایتونیار چه کمکی میتواند در پروژههای پردازش تصویر و بینایی ماشین به شما بکند؟
- 2 نمونه پروژه تیم پایتونیار در زمینه پردازش تصویر و بینایی ماشین
- سوالات متداول کاربران درباره تفاوت پردازش تصویر و بینایی ماشین
- جمعبندی
- منابع
- مقالات پیشنهادی برای مطالعه بیشتر
پردازش تصویر چیست؟
پردازش تصویر (Image Processing) به مجموعه روشهایی گفته میشود که مستقیماً روی پیکسلهای یک تصویر دیجیتال کار میکنند تا آن را تغییر یا بهبود دهند. کارهایی مانند حذف نویز با فیلتر دیجیتال، افزایش وضوح با تقویت لبهها، یا جدا کردن بخشهای مهم تصویر با آستانهگذاری از نمونههای رایج آن هستند. هدف این فرایند، بیشتر بهبود کیفیت یا پیشپردازش تصاویر برای مراحل بعدی تحلیل است، نه تفسیر معنای محتوای تصویر.
بینایی ماشین چیست؟
بینایی ماشین (Machine Vision) حوزهای است که تلاش میکند به سیستمهای رایانهای، توانایی دیدن و تفسیر تصاویر در محیطهای واقعی و صنعتی را بدهد. در این فرایند، تصویر پس از پردازش اولیه به کمک الگوریتمهای یادگیری ماشین یا شبکههای عصبی عمیق تحلیل میشود تا اشیاء، الگوها یا نقصها شناسایی شوند. هدف نهایی بینایی ماشین، گرفتن یک تصمیم عملیاتی یا کنترلی بر اساس محتوای تصویر است؛ مانند رد یا پذیرش محصول در خط تولید یا تشخیص وجود مانع در مسیر یک ربات.
تفاوت اول: هدف (تغییر تصویر یا درک آن)
هرچند پردازش تصویر و بینایی ماشین هر دو بر پایه کار با دادههای بصری بنا شدهاند، اما نگاه آنها به تصویر یکسان نیست. اولی بیشتر به اصلاح و آمادهسازی دادهها میپردازد، در حالی که دومی در پی برداشت معنا و تصمیمگیری هوشمندانه است.
- پردازش تصویر: بهینهسازی کیفیت داده تصویری ، بدون ورود به معنای محتوا.
- بینایی ماشین: تحلیل دادههای تصویری، مفاهیم و الگوهای پنهان برای تصمیمگیری.
تفاوت دوم: ورودی و خروجی (پیکسلها یا ماده خام)
در پردازش تصویر، ورودی بیشتر به چشم مجموعهای از پیکسلها دیده میشود و خروجی، نسخهای بازآراییشده از همان پیکسلها خواهد بود. اما در بینایی ماشین، ورودی تصویری، حکم ماده خامی را دارد که الگوریتمهای بینایی ماشین آن را به خروجیهایی چون دانش، پیشبینی یا دستور عملیاتی میرسانند.
ورودی و خروجی در انواع پردازش تصویر
- ورودیها: تصاویر دیجیتال خام یا دادههای دوبعدی مانند عکسهای پزشکی، ماهوارهای یا صنعتی که مستقیماً در سطح پیکسل پردازش میشوند.
- خروجیها: همان تصویر اولیه اما بهبودیافته یا تغییریافته؛ مانند تصویر بدون نویز، با وضوح بالاتر یا با بخشهای تفکیکشده برای تحلیلهای بعدی.
ورودی و خروجی در بینایی ماشین
- ورودیها: تصاویر یا ویدئوهای واقعی از محیطهای صنعتی، شهری یا طبیعی همراه با شرایط متغیر نور و زاویه.
- خروجیها: نتایج تحلیلی یا تصمیمات عملی گستردهتر، از جمله تشخیص عیب در خط تولید، شناسایی هویت افراد در سامانههای امنیتی، ردیابی اشیاء متحرک در تصاویر ویدئویی و حتی پیشبینی رفتار محیط برای هدایت خودروهای خودران یا رباتهای هوشمند در شرایط پیچیده.
تفاوت سوم: سطح پردازش (ساده و سطحی یا عمیق و پیچیده)
یکی دیگر از تفاوتهای پردازش تصویر و بینایی ماشین در سطح پردازش است. پردازش تصویر معمولاً به عملیات سطح پایین محدود است؛ یعنی تغییر مستقیم پیکسلها. در مقابل، بینایی ماشین با لایههای پیچیدهتری مانند شبکههای عصبی کانولوشنی، استخراج ویژگیهای انتزاعی و مدلسازی روابط میان اشیاء، کار میکند.
پردازش تصویر: پردازشهای پایه مانند فیلتر و حذف نویز
نمونههایی از این پردازشهای پایه عبارتاند از:
- تنظیم هیستوگرام: برای بهبود روشنایی، افزایش تعادل در کنتراست و ارتقای وضوح جزئیات.
- صافسازی مکانی: کاهش نویز، حذف تغییرات ناخواسته و نرمتر کردن بافت تصویر با فیلترها.
- تیزسازی لبهها: برجستهسازی مرزها و تقویت وضوح ساختارهای اصلی.
- تغییر مقیاس: کوچککردن یا بزرگکردن تصویر همراه با حفظ تناسب ابعاد و جزئیات کلیدی.
- چرخش و برش: اصلاح زاویه تصویر یا انتخاب بخش مفید و حذف قسمتهای اضافی.
- تبدیل رنگها: تغییر فضای رنگی از RGB به خاکستری یا HSV برای سادهسازی تحلیل و پردازش.
- آستانهگذاری ساده: جداسازی نواحی تصویر با توجه به شدت روشنایی.
بینایی ماشین: درک معنایی و تصمیمسازی
الگوریتمهای بینایی ماشین، ساختارها و معانی قابل استفاده برای تصمیمگیری خودکار استخراج میکنند. این پردازشها که عمق تفاوت پردازش تصویر و بینایی ماشین را نشان میدهند، داده خام را به اطلاعات عملیاتی تبدیل میکنند.
نمونههایی از این پردازشها عبارتاند از:
- شناسایی و مکانیابی اشیاء: تشخیص کلاس و مختصات مکانی اجسام در تصویر با استفاده از مدلهایی مانند YOLO یا Faster R-CNN.
- تقسیمبندی معنایی و نمونهای: برچسبگذاری پیکسلها برای تفکیک کلاسها یا جداسازی نمونههای مشابه در یک صحنه پیچیده.
- تخمین ژست و نقاط کلیدی: استخراج اسکلت بدن انسان یا وضعیت سهبعدی اجسام برای کاربردهایی مثل رباتیک و واقعیت افزوده.
- ردیابی چندشیء در ویدئو: دنبالکردن مداوم اهداف متحرک در فریمهای متوالی با مدیریت پوشیدگیها و تغییر مقیاس.
- تشخیص ناهنجاری و عیوب صنعتی: شناسایی الگو غیرمعمول یا نقصهای ظریف در خطوط تولید با استفاده از مدلهای بدون نظارت.
تفاوت چهارم: ابزارهای کلاسیک یا شبکههای عمیق
در پردازش تصویر، محاسبات ساده، روشهای کلاسیک ریاضی و الگوریتمهای سبک کافی هستند. اما در بینایی ماشین، ابزارها و روشها باید توانایی یادگیری، تعمیم و پردازش دادههای پیچیده را داشته باشند.
ابزارهای کلاسیک در پردازش تصویر
ابزارهای پردازش تصویر، بیشتر بر پایه روشهای ریاضی و الگوریتمهای سنتی بنا شدهاند. ویژگی مهم آنها عدم نیاز به دادههای آموزشی حجیم است و میتوانند روی سیستمهای سبک نیز اجرا شوند. به همین دلیل، هنوز در کاربردهای صنعتی و علمی پرکاربرد هستند.
نمونهای از ابزارهای کلاسیک:
- تبدیل فوریه (FFT): تحلیل بسامدی تصویر برای آشکارسازی الگوهای تکرارشونده.
- فیلترهای کانولوشنی: حذف نویز یا تقویت لبهها با کرنلهای ساده.
- مورفولوژی ریاضی: پردازش ساختاری برای آشکارسازی یا حذف اجسام کوچک.
- آستانهگذاری اوتسو: جداسازی خودکار نواحی بر اساس توزیع شدت روشنایی.
روشهای یادگیری ماشین و یادگیری عمیق در بینایی ماشین
در بینایی ماشین، ابزارهای مدرن بر پایه مدلهای یادگیری ماشین و شبکههای عمیق بنا شدهاند. این روشها نیازمند دادههای آموزشی گسترده هستند و توانایی تفسیر پیچیده محتوا را دارند.
نمونهای از این روشها:
- الگوریتم شبکه عصبی کانولوشنی (CNN) برای تشخیص اشیاء با بینایی ماشین
- شبکههای بازگشتی (RNN) برای تحلیل توالی و ویدئو
- مدلهای GAN جهت تولید داده و افزایش تنوع تصویر
- الگوریتم SVM برای دستهبندی ویژگیهای استخراجشده
- یادگیری تقویتی برای تصمیمگیری در محیط پویا
- شبکههای Transformer برای درک روابط مکانی تصویر
- Autoencoder ها برای کاهش ابعاد و بازسازی دادهها
- یادگیری نیمهنظارتی برای بهرهگیری از دادههای برچسبناخورده
تفاوت پنجم: سختافزار مورد نیاز
یکی دیگر از مهمترین تفاوتهای پردازش تصویر و بینایی ماشین در سخت افزار مورد نیاز است. انواع پردازش تصویر با محاسبات ساده روی CPU بهراحتی قابلانجام هستند؛ اما بینایی ماشین بهدلیل مدلهای عمیق و دادههای حجیم، به GPU و شتابدهندههای قدرتمند نیاز خواهد داشت.
سختافزار لازم برای پردازش تصویر: CPU و سیستمهای سبک
بسیاری از روشهای پردازش تصویر مانند فیلترهای مکانی، آستانهگذاری یا تبدیلات ریاضی، نیاز به حافظه یا توان محاسباتی سنگین ندارند. درنتیجه، روی CPU های معمولی و حتی روی دستگاههای کاربردی (Embedded Devices) یا موبایل نیز بهخوبی عمل میکنند. همین ویژگی باعث شده است تا پردازش تصویر در حوزههایی مانند سیستمهای پردازش بلادرنگ پزشکی یا تجهیزات قابلحمل صنعتی همچنان جایگاه مهمی داشته باشد.
سختافزار لازم برای بینایی ماشین: GPU های قدرتمند
بینایی ماشین، بهدلیل حجم بالای داده تصویری و پیچیدگی مدلها، نیازمند استفاده از GPUها و شتابدهندههای سختافزاری است. این منابع، انجام هزاران محاسبه موازی را ممکن میسازند و اجرای شبکههای عصبی عمیق را در زمان قابلقبول ممکن میسازند. علاوه بر GPU، گاهی از FPGA ها و TPUها برای افزایش سرعت و کاهش مصرف انرژی استفاده میشود.
تفاوت ششم: کاربردها
پردازش تصویر رایجترین حضور خود را در بهبود تصاویر پزشکی نشان میدهد، در حالی که بینایی ماشین بیش از هر چیز در تشخیص چهره در سامانههای امنیتی به کار میرود. تفاوت پردازش تصویر و بینایی ماشین در دیگر کاربردهای متمایز این دو نیز مشهود است.
کاربردهای پردازش تصویر
پردازش تصویر اغلب در موقعیتهایی به کار گرفته میشود که اصلاح، شفافسازی یا استخراج جزئیات ظاهری تصویر اهمیت دارد. این حوزه بیشتر نقش یک ابزار پشتیبان را ایفا میکند؛ یعنی داده بصری را به شکلی آماده میسازد که برای استفاده انسان یا ورود به مراحل تحلیلی پیچیدهتر مناسبتر باشد.
چند نمونه کاربرد پردازش تصویر:
- بازسازی تصاویر قدیمی یا آسیبدیده
- کنترل کیفیت اولیه در خطوط تولید صنعتی
- پایش محصولات کشاورزی با تصاویر پهپادی
- فشردهسازی دادههای تصویری برای ذخیرهسازی کارآمد
- بهبود و پردازش تصویر در پزشکی برای تشخیص سریعتر ضایعات
- افزایش وضوح تصاویر ماهوارهای در مطالعات جغرافیایی
- شناسایی متون در اسناد اسکنشده (OCR ساده)
- بهینهسازی عکسها در نرمافزارهای ویرایش تصویر
کاربردهای بینایی ماشین
این حوزه در صنایع پیشرفته، محیطهای پویا و سامانههای بلادرنگ نقشی حیاتی ایفا میکند؛ زیرا توانایی ترکیب پردازش تصویر با یادگیری ماشین و شبکههای عصبی را دارد.
چند کاربرد بینایی ماشین:
- هدایت خودروهای خودران در شرایط ترافیک پیچیده
- شناسایی چهره در سامانههای امنیتی و نظارتی
- تشخیص عیب و نقص در تولید صنعتی پیشرفته
- ردیابی کالاها در انبارها و زنجیره تأمین
- تحلیل ویدئوهای ورزشی برای بررسی تاکتیک تیمها
- پایش ترافیک شهری با دوربینهای هوشمند
- کمک به جراحی رباتیک با تصاویر زنده
- پشتیبانی از سیستمهای واقعیت افزوده و مجازی
- تشخیص چهره و شناسایی رفتار مشکوک در فضاهای عمومی
- بازرسی کیفیت محصولات کشاورزی در زمان برداشت
تفاوت پردازش تصویر و بینایی ماشین با حوزه جامع بینایی کامپیوتر
بینایی کامپیوتر (Computer Vision) حوزهای جامعتر است که فراتر از بهبود تصویر یا تصمیمگیری محدود حرکت میکند و میخواهد به درک سطحبالا از کل صحنه برسد. این حوزه شامل مدلسازی روابط میان اشیاء، تحلیل موقعیت مکانی، بازشناسی رویدادها و حتی پیشبینی رفتارهای آینده در محیط بصری است.
به بیان دیگر، بینایی کامپیوتر چارچوبی است که ابزارهای پردازش تصویر و بینایی ماشین را بهعنوان زیرمجموعه یک هدف بزرگتر در خود جای میدهد. هدف آن، شبیهسازی توانایی دیدن و فهمیدن انسانی در ماشین است.
چه زمانی باید از پردازش تصویر استفاده کرد و چه زمانی از بینایی ماشین؟
با وجود شباهتهای سطحی میان پردازش تصویر و بینایی ماشین، انتخاب بین این دو حوزه به هدف نهایی پروژه، محدودیتهای سختافزاری، و سطح مورد انتظار از تحلیل تصویر بستگی دارد. در جدول زیر، شرایط مناسب برای استفاده از هرکدام بهصورت دقیق مشخص شده است:
پردازش تصویر:
- زمانی که هدف صرفاً بهبود کیفیت ظاهری تصویر است؛ مانند حذف نویز، افزایش وضوح یا اصلاح روشنایی
- در پروژههایی که نیاز به تحلیل محتوای تصویر وجود ندارد و صرفاً آمادهسازی داده برای مراحل بعدی مدنظر است
- زمانی که منابع سختافزاری محدود هستند و اجرای الگوریتمها روی CPU یا دستگاههای سبک انجام میشود
- در کاربردهایی که الگوریتمهای کلاسیک و غیرهوشمند کفایت میکنند
بینایی ماشین:
- زمانی که سیستم باید تصویر را تحلیل و بر اساس آن تصمیمگیری کند (مثلاً تشخیص اشیاء یا افراد، کنترل کیفیت خودکار)
- در پروژههایی که به درک عمیق از محتوای بصری نیاز دارند، نه صرفاً پردازش سطحی
- در شرایطی که امکان استفاده از GPU یا شتابدهندههای محاسباتی برای اجرای مدلهای یادگیری عمیق وجود دارد
- در محیطهای پویا یا صنعتی که سیستم باید بهصورت بلادرنگ و هوشمند به ورودیهای تصویری واکنش نشان دهد
پایتونیار چه کمکی میتواند در پروژههای پردازش تصویر و بینایی ماشین به شما بکند؟
اگر پروژهای در حوزه پردازش تصویر یا بینایی ماشین دارید و دنبال تیمی حرفهای برای انجام آن هستید، ما در پایتونیار دقیقاً روی همین نوع پروژهها کار میکنیم. ما تجربه طراحی سیستمهایی را داریم که با استفاده از مدلهای یادگیری عمیق، عیب یابی در خطوط تولید، تحلیل تصاویر پزشکی، تشخیص اشیاء در تصاویر و ویدیوها و ردیابی بلادرنگ در محیطهای صنعتی را انجام میدهند.
برخی از خدمات ما که میتوانند برای شما مفید باشند:
- انجام پروژه پردازش تصویر با پایتون برای بهبود، فیلترگذاری و تفکیک تصاویر با ابزارهایی مثل OpenCV، PIL و الگوریتمهای پیشپردازش
- انجام پروژه یادگیری ماشین (Machine Learning) برای تحلیل تصاویر، طبقهبندی دادههای بصری و ساخت مدلهایی که از تجربه یاد میگیرند
- انجام پروژه بینایی ماشین با پایتون برای تشخیص اشیاء، طبقهبندی تصاویر و استخراج اطلاعات عملیاتی با مدلهایی مثل YOLO، CNN یا U-Net
- انجام پروژه یادگیری عمیق با پایتون در حوزه بینایی کامپیوتر با PyTorch، TensorFlow و Keras
ما میتونیم پروژه شما رو از پیشپردازش تصویر تا طراحی مدل نهایی و حتی استقرار روی GPU اجرا کنیم. اگر نیاز به مشاوره دارید یا میخواید پروژهتون رو شروع کنید، میتونید همین حالا با ما در تماس باشید.
2 نمونه پروژه تیم پایتونیار در زمینه پردازش تصویر و بینایی ماشین
1- در پروژهای بر پردازش تصویر برای تحلیل تصاویر پزشکی MRI کار کردیم. هدف اصلی، بهبود کیفیت تصاویر و جداسازی دقیق بافتها بود تا تیم پزشکی بتواند ارزیابی سریعتری انجام دهد. برای این کار، ابزارهایی مانند OpenCV، الگوریتمهای مورفولوژی ریاضی و روش آستانهگذاری چندسطحی را بهکار گرفتیم. نتیجه، عکس پزشکی با وضوح بالاتر و مرزهای دقیقتر بود که امکان شناسایی ضایعات را برای پزشکان آسانتر ساخت.
2- یکی از پروژههای بینایی ماشین ما مربوط به کنترل کیفیت در خط تولید قطعات خودرو بود. میخواستیم ترکهای ریز و نقصهای سطحی در شرایط واقعی و با سرعت بالا شناسایی شوند. ما از دوربینهای صنعتی، شبکههای عصبی کانولوشنی (CNN) و فریمورک PyTorch استفاده کردیم. سیستم طراحیشده توانست در کمتر از ۰٫۲ ثانیه برای هر قطعه تصمیمگیری کند و دقت تشخیص را از ۸۵٪ به بیش از ۹۶٪ افزایش دهد. این برای کارفرما کاهش هزینه و افزایش سرعت را به همراه داشت.
سوالات متداول کاربران درباره تفاوت پردازش تصویر و بینایی ماشین
رایجترین ابزارها شامل OpenCV برای پردازش عمومی، MATLAB برای تحلیل علمی و ImageJ برای پردازش تصویر در پزشکی و علوم زیستی هستند.
بینایی ماشین حضور گستردهای در صنایع خودروسازی، کشاورزی هوشمند، خطوط تولید، امنیت، مراقبتهای پزشکی، هوافضا و حتی خردهفروشی دارد؛ جایی که شناسایی، کنترل کیفیت یا تحلیل سریع محیط، یک نیاز مبرم است.
تعداد تصاویر چندان تعیینکننده نیست. بلکه اگر هدف صرفاً بهبود یا شفافسازی تصویر باشد، پردازش تصویر ارزش بیشتری دارد؛ اما برای استخراج معنا و اطلاعات، بینایی ماشین کارآمدتر است.
بله، زیرا بسیاری از ابزارهای پردازش تصویر بهمنظور حذف نویز یا افزایش وضوح، قبل از ورود تصویر به مدلهای بینایی ماشین استفاده میشوند.
عواملی مانند کیفیت داده ورودی، حجم و تنوع دیتاست آموزشی، معماری شبکه عصبی، قدرت سختافزار، شرایط محیطی مثل نور و زاویه، و تکنیکهای پسپردازش همگی نقش تعیینکننده دارند.
خیر، پردازش تصویر بیشتر به تغییر ظاهر دادههای تصویری محدود است، اما بینایی ماشین تفسیر و تصمیمگیری هوشمند را هدف میگیرد.
بینایی ماشین بیشتر بر کاربرد صنعتی و تصمیمهای عملیاتی متمرکز است، در حالی که بینایی کامپیوتر یک حوزه پژوهشی گستردهتر با تمرکز بر درک جامع صحنه محسوب میشود.
زیرا سیستمهای خودران باید بتوانند در لحظه اشیاء، موانع، علائم و رفتار سایر وسایل نقلیه را شناسایی کند و تصمیماتی آنی بگیرند؛ که بدون بینایی ماشین امکانپذیر نیست.
جمعبندی
پردازش تصویر و بینایی ماشین اگرچه هر دو به تحلیل دادههای بصری میپردازند، اما تفاوتهای آنها از نظر هدف، سطح پردازش، ابزارهای مورد استفاده و خروجی نهایی بسیار بنیادین است. پردازش تصویر معمولاً به بهبود ظاهر و کیفیت تصاویر محدود میشود و با الگوریتمهای کلاسیک انجام میگیرد؛ در حالیکه بینایی ماشین با هدف درک محتوای تصویر و اتخاذ تصمیمات خودکار، از روشهای پیشرفتهتری مانند یادگیری ماشین و شبکههای عصبی استفاده میکند.
در بسیاری از پروژهها، پردازش تصویر و بینایی ماشین بهعنوان دو بخش مکمل و مرحلهبهمرحله بهکار گرفته میشوند. شناخت دقیق تفاوت پردازش تصویر و بینایی ماشین به شما کمک میکند تا با توجه به نیاز پروژه، مسیر مناسب را در طراحی سیستمهای بصری انتخاب کنید. اگر برای انجام اینگونه پروژهها با پایتون نیاز به همراهی متخصص دارید، میتوانید همین حالا سفارش خود را ثبت کنید یا برای دریافت مشاوره رایگان با ما در تماس باشید.
منابع
مقالات پیشنهادی برای مطالعه بیشتر
- کاربرد پردازش تصویر در کشاورزی
- بهترین کتابخانه های پایتون برای پردازش تصویر
- تفاوت یادگیری ماشین و داده کاوی
- 8 کتابخانه پایتون برای تحلیل داده
تیم تحریریه پایتون یار از برترین متخصصان پایتون تشکیل شده است و بیش از 6 سال است که در زمینه آموزش، مشاوره و انجام انواع پروژه های پایتون فعالیت دارد.