OpenCV

مع تقدم الذكاء الاصطناعي، يتم استخدام الروبوتات بشكل متزايد لتحرير البشر من مخاطر تفتيش الأماكن الخطرة أو ملل مراقبة الرؤية الروتينية. ولتوفير درجة معينة من القرار الذاتي، غالبًا ما تحتوي الروبوت على كاميرات متصلة بحاسوب Linux مثل NVIDIA Jetson أو حاسوب x86 لوحي (SBC). إذا كان التطبيق يستفيد من فيديو بزاوية 360 درجة مباشرة، هناك نهجان. النهج الأول، الأصعب، هو استخدام عدة كاميرات ودمج الفيديو معًا على الحاسوب أو معالجة كل تغذية فيديو بشكل منفصل. يعتمد عدد الكاميرات المستخدمة على…

NumPy هو أداة مشهورة لحساب الأرقام التي تتضمن المصفوفات والمصفوفات والوظائف الرياضية. سمة الشكل لمصفوفة NumPy تُرجع ثلاثية تظهر بُعد المصفوفة. وعندما يتعلق الأمر بتحويل الشكل والتلاعب بمصفوفات NumPy، تكون السمة مهمة. إليك كيفية عمل سمة shape: Python   import numpy as np arr = np.array([[5, 1], [16, 33]]) print(arr.shape) الناتج: Python   (2, 2) سمة الشكل مهمة أيضًا في pandas أو OpenCV. فيما يلي كيفية استخدام سمة الشكل في OpenCV: Python   import cv2 img = cv2.imread(r’C:\Users\ADMIN.DESKTOP-KB78BPH\Desktop\New folder (2)\2.jpg’)…

هذا البرنامج التعليمي يُعتبر أساس الرؤية الحاسوبية ويُقدم كـ “الدرس 2” من السلسلة؛ سيأتي المزيد من الدروس التي ستتناول مدى بناء مشاريع الرؤية الحاسوبية القائمة على التعلم العميق الخاصة بك. يمكنك العثور على المنهج الكامل وجدول المحتويات هنا. النقاط الرئيسية التي يجب استيعابها من هذه المقالة: تحميل صورة من القرص. الحصول على ‘الارتفاع’ و’العرض’ و’عمق’ الصورة. العثور على مكونات R و G و B للصورة. الرسم باستخدام OpenCV. تحميل صورة من القرص قبل أن نجري أية فعاليات أو تلاعب بالصورة،…

التطور السريع في تقنيات التعلم الآلي وتقنية الذكاء الاصطناعي ساهم في تحقيق تقدم كبير في الرؤية الحاسوبية لتحديد والتعرف على الأشياء. ومع ذلك، لا يزال بناء نظام قادر على التعرف على الفكاهة والمرح في الأشخاص يشكل مشكلة معقدة للمبرمجين، نظرًا لأن الكوميديا والترفيه هي أشياء شخصية وتعتمد على الأذواق الشخصية والسياق الثقافي. وبالتالي، يصعب إنشاء نظام يمكنه تحديد بدقة ما يجده الأفراد مسليًا أو ممتعًا. على الرغم من ذلك، فإن الرؤية الحاسوبية في مجال التعرف على الوجوه والتعرف عليها قد…