هل أعجبتك المعاينة؟
هذا هو الدرس الأول المجاني. احصل على وصول كامل — اطلب عرضًا تجريبيًا أو سجّل الدخول.
هل أعجبتك المعاينة؟
هذا هو الدرس الأول المجاني. احصل على وصول كامل — اطلب عرضًا تجريبيًا أو سجّل الدخول.
الأهداف الرئيسية لتحليل الصور هي اكتشاف الكائن وعزله. هناك فئتان رئيسيتان لتحليل الصور مفيدتان بشكل خاص في ماتلاب لتجزئة الصور وتحليل الكائن. سنناقش بالتفصيل ماهية تحليل الصور، وهي عملية استخراج معلومات ذات مغزى من الصور، مثل البحث عن الأشكال، أو عد الكائنات، أو تحديد الألوان، أو قياس خصائص الكائن. ستنتقل أيضًا إلى التقسيم، وهو تقسيم الصورة إلى أجزاء أو مناطق — وغالبًا ما يعتمد هذا على الخصائص المختلفة لوحدات البكسل في الصورة، مثل اللون أو الحواف. يحتوي ماتلاب على عدد من الدوال والدوال المضمنة التي تجعل من السهل أداء هذه المهام والمهام ذات الصلة. في هذه الوحدة من ماتلاب، ستتعرف على تجزئة الصور وتحليل الكائن من حيث صلته بتحليل الصور.
بعد الانتهاء من هذه الوحدة، ستتمكن من تطبيق ما تعلمته على أي مشروع أو مهمة تتضمن تحليل الصور. يمكن أن يكون هذا مفيدًا في أي منطقة تستخدم فيها الصور ومقاطع الفيديو ذات الأهمية العالية. تشمل المجالات والصناعات المحددة الفن والتلفزيون والسينما.
تتناول هذه الوحدة تجزئة الصور وتحليل الأجسام في إطار تحليل الصور، وتشمل نظرة عامة على تحليل الصور وتجزئة الصور وتحليل الأجسام.
بعد إتمام هذه الوحدة، ستتمكن من تطبيق ما تعلمته على أي مشروع أو مهمة تتعلق بتحليل الصور.
تجزئة الصور هي تقسيم الصورة إلى أجزاء أو مناطق، غالبًا بناءً على خصائص مختلفة لوحدات البكسل في الصورة كاللون أو الحواف.
يُفيد في أي مجال تُستخدم فيه الصور ومقاطع الفيديو باهتمام بالغ، بما في ذلك الفن والتلفزيون والسينما.
تُنمّي الدورة مهارات معالجة الصور الرقمية وتحليل الصور وتجزئة الصور و MATLAB وتحليل المصفوفات وتحليل التجزئة.