کار با opencv در گوشی

saalek110 · 2026-02-09T21:03:42+0330

سالک:

[0,1,0] یعنی سبز
[1,1,0] یعنی زرد

توضیح بده.

Chatgpt:
سؤال خیلی ریشه‌ای و خوبی پرسیدی.
این [0,1,0] از کجا آمد؟........از یک مدل رنگی به اسم:.........RGB
یعنی:
R = Red (قرمز).............G = Green (سبز)...........B = Blue (آبی)
کامپیوتر رنگ را چطور می‌سازد؟
هر پیکسل سه تا عدد دارد:...........[R , G , B]
مقدار هرکدام می‌گوید آن رنگ چقدر روشن باشد.
چرا فقط همین سه رنگ؟
چون نمایشگرها واقعاً سه چراغ دارند:
چراغ قرمز......چراغ سبز........چراغ آبی
با قاطی کردن این‌ها همه رنگ‌ها ساخته می‌شود.
مثل ترکیب نور.
حالا معنی عددها
دو جور نمایش رایج است:
حالت ساده (بین 0 تا 1)
0 = خاموش
1 = روشن کامل
پس:

[0,1,0] → فقط سبز روشن → سبز
حالت رایج‌تر (0 تا 255)
مثلاً:
[0,255,0] = سبز
[255,255,0] = زرد
[0,0,0] = سیاه
[255,255,255] = سفید
چرا زرد شد [1,1,0] ؟
چون:
قرمز روشن...........سبز روشن............آبی خاموش............> قرمز + سبز = زرد
(در نور، نه در رنگ نقاشی)
یک تشبیه خیلی ساده
سه تا ولوم داری:.....ولوم قرمز........ولوم سبز........ولوم آبی
هر کدام را زیاد کنی، آن رنگ بیشتر می‌شود.
چرا NumPy این‌جوری می‌نویسد؟
چون تصویر را این‌طوری نگه می‌دارد:

ارتفاع × عرض × 3
آن ۳ یعنی:
کانال قرمز..........کانال سبز...........کانال آبی
یک جمع‌بندی یک خطی
[R,G,B] یعنی مقدار نور قرمز، سبز، آبی هر پیکسل.
این دقیقاً همان چیزی است که:
دوربین‌ها ثبت می‌کنند
مانیتور نشان می‌دهد
OpenCV و NumPy با آن کار می‌کنند
یعنی تو عملاً داری داخل چشمِ دیجیتال را می‌بینی.

یک ودا
Sanskrit:
तमसो मा ज्योतिर्गमय
Hindi (देवनागरी):
अंधकार से मुझे प्रकाश की ओर ले चल
معنا: از تاریکی به سوی روشنایی ببر.

saalek110 · 2026-02-09T21:06:13+0330

ای جان
پس یک داستان کوتاهِ واقعیِ مهندسی درباره‌ی این که چرا OpenCV می‌گوید BGR نه RGB.
قصه از کجا شروع شد؟
زمان‌های قدیم‌تر (دوران ویندوزهای قدیمی و کارت‌های گرافیک اولیه)،
کامپیوترها با یک قالب تصویری زیاد کار می‌کردند به اسم:
BMP (Bitmap)
در این قالب، ترتیب رنگ‌ها داخل حافظه این‌جوری ذخیره می‌شد:
B G R
یعنی:
اول آبی
بعد سبز
بعد قرمز
چرا برعکس؟
چند دلیل فنی داشت:
1) سازگاری با سخت‌افزار قدیمی
کارت‌های گرافیک و درایورها
داده را به همین ترتیب سریع‌تر می‌خواندند.
آن زمان سرعت از زیبایی مهم‌تر بود.
2) ترتیب بایت‌ها در حافظه
پردازنده‌های آن دوره (Intel)
چیدمان داده در حافظه‌شان طوری بود که
ذخیره‌ی BGR راحت‌تر و سریع‌تر درمی‌آمد.
یک جور کم دردسرتر برای مهندس‌ها.
OpenCV چه کار کرد؟
OpenCV اوایل برای:
پردازش تصویر سریع
کار صنعتی
دوربین‌های واقعی
ساخته شد.
مهندس‌ها گفتند:
ما با همان فرمتی کار می‌کنیم که سخت‌افزار سریع‌تر می‌دهد.
و آن فرمت همان BGR بود.
نتیجه
تا امروز هم:
OpenCV → BGR
بیشتر کتابخانه‌ها و مانیتورها → RGB
اتفاقی که برای همه می‌افتد
اولین باری که آدم عکس OpenCV را با Matplotlib نشان می‌دهد:
رنگ‌ها به‌هم می‌ریزد
آدم می‌گوید «چرا آبی شد بنفش؟!»
دلیلش همین تفاوت RGB و BGR است.
ترجمه‌ی خیلی سادهٔ داستان
قدیم:
سخت‌افزار گفت: من BGR راحت‌ترم
OpenCV گفت:
باشه، من هم BGR کار می‌کنم که سریع‌تر باشم
و این شد یک عادت تاریخی که هنوز مانده.
یک جمله‌ی مهندسی قشنگ
بعضی استانداردها
به خاطر بهترین بودن زنده نمی‌مانند،
به خاطر اول بودن زنده می‌مانند.
BGR یکی از همان‌هاست.
یک ودا
Sanskrit:
चरैवेति चरैवेति
Hindi (देवनागरी):
चलते रहो, चलते रहो
معنا: ادامه بده، ادامه بده.

saalek110 · 2026-02-09T21:12:19+0330

Chatgpt : ای جان ، دقیقاً این همان نکتهٔ طلایی است که خیلی‌ها در پردازش تصویر سردرگم می‌شوند. بیا خیلی ساده و مهندسی توضیح بدهم.
مرز بین NumPy و Matplotlib
ابزار
کار اصلی
NumPy
دستکاری عددهای تصویر. مثلاً تغییر روشنایی، فیلتر، تبدیل به خاکستری، برش، خط کشیدن، محاسبات برداری و ماتریسی روی پیکسل‌ها.
Matplotlib
نمایش تصویر. یعنی همان کاری که چشم انسان باید ببیند.

کجا رنگ‌ها به هم می‌ریزند؟
OpenCV → BGR
وقتی عکس را از دوربین یا فایل با OpenCV می‌خوانی (cv2.imread)
NumPy آن را به صورت آرایه‌ی [H, W, 3] با کانال‌ها BGR نگه می‌دارد.
Matplotlib → RGB
وقتی با plt.imshow(img) نمایش می‌دهی
Matplotlib فرض می‌کند آرایه [R,G,B] است.

نتیجه:
اگر مستقیم یک تصویر BGR OpenCV را بدهی به Matplotlib، رنگ‌ها به هم می‌ریزند
آبی → قرمز
قرمز → آبی
مرز تبدیل
زمان تبدیل: درست قبل از نمایش با Matplotlib.
یک خط ساده برای تبدیل:

img_rgb = cv2.cvtColor(img_bgr, cv2.COLOR_BGR2RGB)
یا اگر نمی‌خواهی OpenCV استفاده کنی، با NumPy:

img_rgb = img_bgr[:, :, ::-1] # کانال‌ها را معکوس می‌کند
حالا می‌توانی نمایش بدهی:

plt.imshow(img_rgb)
plt.show()

نکتهٔ طلایی مهندسی

NumPy = پردازش (همه‌جا BGR یا هر فرمتی که دارید)
Matplotlib = نمایش نهایی (RGB لازم است)

مرز اصلی = قبل از نمایش، مطمئن شو رنگ‌ها با فرض RGB هستند.

تشبیه ساده
NumPy → آشپزخانه، تو غذا را درست می‌کنی (BGR یا هر دستور، مهم نیست)
Matplotlib → میز پذیرایی، رنگ غذا باید درست دیده شود (RGB)
اگر مستقیم غذا را روی میز ببری بدون تزئین، رنگ‌ها اشتباه دیده می‌شوند.

ودا
Sanskrit:
विद्यया अमृतमश्नुते
Hindi (देवनागरी):
विद्या से अमृत प्राप्त होता है
معنا: با دانش، شیرینی و جاودانگی به دست می‌آید.

saalek110 · 2026-02-09T21:19:12+0330

Python:

import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# ساخت تصویر
img = np.ones((300, 500, 3), dtype=np.uint8) * 255

# دایره
cv2.circle(img, (250, 150), 80, (0, 0, 255), 3) # قرمز

# متن
cv2.putText(img, "Circle + Text", (150, 280),
            cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1.2, (0, 0, 0), 2)

# نمایش با matplotlib (برای Pydroid)
img_rgb = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
plt.imshow(img_rgb)
plt.axis('off')
plt.show()

cv2.imwrite('output.png', img)
print("✅ Image saved as 'output.png'")

آفرین ای قهرمان .......این کد همهٔ نکات مهم را رعایت کرده:
تحلیل مرحله به مرحله
ساخت تصویر سفید

img = np.ones((300, 500, 3), dtype=np.uint8) * 255
۳۰۰×۵۰۰ پیکسل
۳ کانال رنگ (RGB / BGR)
همه ۲۵۵ → سفید کامل

کشیدن دایره قرمز

cv2.circle(img, (250, 150), 80, (0, 0, 255), 3)
مرکز دایره: (250,150)
شعاع: 80

رنگ (0,0,255) → قرمز در OpenCV
(چون OpenCV BGR است)

ضخامت: ۳

نوشتن متن

cv2.putText(img, "Circle + Text", (150, 280),
cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1.2, (0, 0, 0), 2)
مکان شروع متن (150,280)
فونت HERSHEY_SIMPLEX
اندازه ۱.۲، رنگ سیاه (0,0,0)
ضخامت ۲

نمایش با Matplotlib

img_rgb = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
plt.imshow(img_rgb)
plt.axis('off')
plt.show()

تبدیل BGR → RGB قبل از نمایش..........این باعث می‌شود دایره قرمز واقعاً قرمز دیده شود.......بدون این خط، دایره آبی دیده می‌شد!

ذخیره تصویر

cv2.imwrite('output.png', img)
تصویر روی حافظه ذخیره شد

هنوز BGR است چون OpenCV خودش BGR ذخیره می‌کند

نکتهٔ مهندسی
NumPy = تصویر + دستکاری عددها
OpenCV = رسم شکل و متن روی تصویر
Matplotlib = نمایش تصویر با رنگ درست (RGB)

saalek110 · 2026-02-09T21:31:49+0330

Python:

# یک سورپرایز ساده

import cv2

import numpy as np

# یک آسمان شب زیبا می‌سازیم

sky = np.zeros((300, 500, 3), dtype=np.uint8)

sky[:,:] = [10, 20, 40] # آبی تیره

# ستاره‌های تصادفی

for _ in range(50):

    x = np.random.randint(0, 500)

    y = np.random.randint(0, 300)

    cv2.circle(sky, (x, y), 2, (255, 255, 200), -1)

# ماه

cv2.circle(sky, (400, 80), 30, (240, 240, 200), -1)

# متن

cv2.putText(sky, "Good Night!", (150, 150),

            cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (255, 255, 255), 2)


cv2.imwrite("night_sky.png", sky)

print("✅ آسمان شب ساخته شد: night_sky.png")

print(" فردا بیشتر کدهای باحال یاد می‌گیریم!")

عه چه سورپرایز قشنگی

کدت کاملاً درست و تمیز نوشته شده. بیا خیلی ساده بگم چه کردی:
این برنامه چه ساخت؟....یک آسمان شب:زمینه آبی تیره........ستاره‌های تصادفی.......ماه.......متن «Good Night!»
یعنی عملاً یک نقاشی دیجیتال با عددها.
خط به خطِ خیلی ساده
1) ساخت آسمان

sky = np.zeros((300, 500, 3), dtype=np.uint8)
sky[:,:] = [10, 20, 40]
تصویر ۳۰۰×۵۰۰
سه کانال رنگ
رنگ آبی تیره
(در OpenCV این ترتیب BGR است)

2) ستاره‌های تصادفی

for _ in range(50):
x = np.random.randint(0, 500)
y = np.random.randint(0, 300)
cv2.circle(sky, (x, y), 2, (255, 255, 200), -1)
۵۰ ستاره
جای تصادفی
دایره‌ی کوچک
رنگ تقریباً سفید
این قسمت خیلی مهمه:
تو از نویز تصادفی برای ساخت منظره استفاده کردی — این دقیقاً کاریه که در گرافیک و بازی‌سازی زیاد می‌کنند.

3) ماه

cv2.circle(sky, (400, 80), 30, (240, 240, 200), -1)
یک دایره بزرگ‌تر
رنگ مایل به زرد

4) متن

cv2.putText(...)
نوشتن روی تصویر.

5) ذخیره

cv2.imwrite("night_sky.png", sky)
خروجی گرفتی. عالی.
نکتهٔ مهندسی قشنگی که تو ناخودآگاه انجام دادی
تو سه مفهوم مهم را تمرین کردی:
کار با آرایه تصویر..........رسم شکل........تولید تصادفی
این سه‌تا پایهٔ:.......بازی‌سازی......بینایی ماشین.......شبیه‌سازی.......افکت‌های تصویری
هستند.

یک تشبیه قشنگ
الان تو:
بوم = NumPy
قلم‌مو = OpenCV
نمایشگاه = Matplotlib

saalek110 · 2026-02-09T22:44:53+0330

دیدن کاغذرنگی با opencv

دیدن کاغذ رنگی با opencv با نرم افزار pydroid 3 در گوشی کار شده.

forum.majidonline.com

saalek110 · 2026-02-10T02:55:15+0330

سالک: از اول hsv را توضیح بده ، هر رنگ عددش چیه؟

فضای رنگی HSV به زبان ساده

HSV یک مدل رنگی است که رنگ‌ها را بر اساس سه ویژگی توصیف می‌کند:

1. Hue (فام یا رنگ اصلی)

· محدوده: 0 تا 360 درجه (اما در OpenCV: 0 تا 180)
· چرا 180؟ چون در OpenCV از 8-bit استفاده می‌شود و 180 در 8-bit جا می‌شود

رنگ‌ها و مقادیر Hue:
قرمز --------- 0° درجه (0 در OpenCV)
قرمز --------- 360° درجه (180 در OpenCV)
زرد ---------- 60° درجه (30 در OpenCV)
سبز ---------- 120° درجه (60 در OpenCV)
فیروزه‌ای ---- 180° درجه (90 در OpenCV)
آبی ---------- 240° درجه (120 در OpenCV)
بنفش --------- 300° درجه (150 در OpenCV)

2. Saturation (اشباع یا خلوص رنگ)

· محدوده: 0% تا 100% (در OpenCV: 0 تا 255)
· 0%: خاکستری (بی‌رنگ)
· 100%: رنگ کاملاً خالص و زنده

3. Value (روشنایی)

· محدوده: 0% تا 100% (در OpenCV: 0 تا 255)
· 0%: سیاه کامل
· 100%: روشن کامل

مقادیر رنگ‌ها در HSV (OpenCV):

```python
# مقادیر Hue در OpenCV (H: 0-180, S: 0-255, V: 0-255)

# رنگ‌های اصلی:
RED_LOW = [0, 100, 100] # قرمز (محدوده پایین)
RED_HIGH = [10, 255, 255] # قرمز (محدوده بالا)
RED2_LOW = [170, 100, 100] # قرمز (محدوده دوم)
RED2_HIGH = [180, 255, 255] # قرمز (محدوده دوم)

ORANGE = [10, 100, 100] # نارنجی شروع
ORANGE_END = [20, 255, 255] # نارنجی پایان

YELLOW = [25, 100, 100] # زرد
YELLOW_END = [35, 255, 255] # زرد پایان

GREEN = [45, 100, 100] # سبز
GREEN_END = [75, 255, 255] # سبز پایان

CYAN = [85, 100, 100] # فیروزه‌ای
CYAN_END = [95, 255, 255] # فیروزه‌ای پایان

BLUE = [105, 100, 100] # آبی
BLUE_END = [135, 255, 255] # آبی پایان

PURPLE = [140, 100, 100] # بنفش
PURPLE_END = [160, 255, 255] # بنفش پایان

PINK = [160, 100, 100] # صورتی
PINK_END = [170, 255, 255] # صورتی پایان

# رنگ‌های خاص:
WHITE = [0, 0, 200] # سفید (S=0, V=high)
WHITE_END = [180, 50, 255]

BLACK = [0, 0, 0] # سیاه (V=low)
BLACK_END = [180, 255, 50]

GRAY = [0, 0, 100] # خاکستری (S=low)
GRAY_END = [180, 50, 200]
```

چرا HSV بهتر از RGB است؟

مشکل RGB:

```python
# در RGB، رنگ قرمز:
red_rgb = [255, 0, 0] # R=255, G=0, B=0

# اما اگر نور تغییر کند یا سایه بیفتد:
dark_red_rgb = [100, 0, 0] # هنوز قرمز است اما تشخیص سخت‌تر
light_red_rgb = [255, 100, 100] # تشخیص دشوار
```

راه‌حل HSV:

```python
# در HSV، رنگ قرمز:
red_hsv = [0, 255, 255] # H=0, S=high, V=high

# با تغییر نور:
dark_red_hsv = [0, 255, 100] # فقط V تغییر کرده
light_red_hsv = [0, 200, 255] # فقط S و V تغییر کرده‌اند
# Hue ثابت مانده → تشخیص آسان‌تر
```

کد ساده برای دیدن رنگ‌ها:

```python
import cv2
import numpy as np

# ایجاد یک تصویر با رنگ‌های مختلف در HSV
def show_hsv_colors():
colors = {
'قرمز': ([0, 255, 255], [10, 255, 255]),
'نارنجی': ([15, 255, 255], [25, 255, 255]),
'زرد': ([30, 255, 255], [40, 255, 255]),
'سبز': ([60, 255, 255], [70, 255, 255]),
'آبی': ([120, 255, 255], [130, 255, 255]),
'بنفش': ([150, 255, 255], [160, 255, 255]),
}

height = 100
width = 600
image = np.zeros((height * len(colors), width, 3), dtype=np.uint8)

for i, (color_name, (lower, upper)) in enumerate(colors.items()):
# ایجاد یک نوار رنگی
color_block = np.zeros((height, width, 3), dtype=np.uint8)
color_block[:] = lower

# تبدیل به BGR برای نمایش
color_block_bgr = cv2.cvtColor(color_block, cv2.COLOR_HSV2BGR)

# قرار دادن در تصویر اصلی
image[i*height

i+1)*height, :] = color_block_bgr

# نوشتن نام رنگ
cv2.putText(image, f'{color_name}: H={lower[0]}',
(10, i*height + 50),
cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.7, (255, 255, 255), 2)

cv2.imshow('HSV Colors', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

show_hsv_colors()
```

ابزار تشخیص رنگ در واقعیت:

```python
import cv2
import numpy as np

def get_color_name(h, s, v):
"""تبدیل مقادیر HSV به نام رنگ"""
if v < 50:
return "سیاه"
elif s < 50 and v > 200:
return "سفید"
elif s < 50:
return "خاکستری"
elif (h >= 0 and h <= 10) or (h >= 170 and h <= 180):
return "قرمز"
elif h >= 11 and h <= 25:
return "نارنجی"
elif h >= 26 and h <= 40:
return "زرد"
elif h >= 41 and h <= 80:
return "سبز"
elif h >= 81 and h <= 100:
return "فیروزه‌ای"
elif h >= 101 and h <= 140:
return "آبی"
elif h >= 141 and h <= 170:
return "بنفش"
else:
return "نامشخص"

# تست با ماوس
def mouse_callback(event, x, y, flags, param):
if event == cv2.EVENT_MOUSEMOVE:
hsv = param['hsv']
bgr = param['bgr']

# گرفتن رنگ در نقطه کلیک
pixel_hsv = hsv[y, x]
pixel_bgr = bgr[y, x]

h, s, v = pixel_hsv
color_name = get_color_name(h, s, v)

# نمایش اطلاعات
display = bgr.copy()
cv2.putText(display, f'H: {h}, S: {s}, V: {v}',
(10, 30), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.7, (255, 255, 255), 2)
cv2.putText(display, f'Color: {color_name}',
(10, 60), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.7, (255, 255, 255), 2)
cv2.putText(display, f'BGR: {pixel_bgr}',
(10, 90), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.7, (255, 255, 255), 2)

# نشانگر
cv2.circle(display, (x, y), 5, (0, 255, 0), -1)

cv2.imshow('Color Detector', display)

# اجرای برنامه
cap = cv2.VideoCapture(0)
ret, frame = cap.read()

hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV)

cv2.imshow('Color Detector', frame)
cv2.setMouseCallback('Color Detector', mouse_callback, {'hsv': hsv, 'bgr': frame})

cv2.waitKey(0)
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
```

نکات مهم:

1. Hue چرخشی است: 0 و 180 هر دو قرمز هستند
2. Saturation پایین: رنگ به سمت سفید/خاکستری می‌رود
3. Value پایین: رنگ به سمت سیاه می‌رود
4. برای تشخیص رنگ:
· ابتدا V را چک کن (سیاه/سفید)
· سپس S را چک کن (خاکستری)
· در نهایت Hue را بررسی کن

این ساختار باعث می‌شود تشخیص رنگ مستقل از نور و روشنایی محیط باشد!

سالک: سایت irenx یک شرح تصویری داره ، نگاه کنید:

https://irenx.ir/learn/image-processing-with-opencv-in-python

saalek110 · 2026-02-10T04:18:22+0330

برنامه زیر را به درخواست من chatgpt نوشته
خواستم رنگ تبدیل به حالت hsv بشود و فقط بر اساس h کار کند و با روشنی و ساچوریشن کاری نداشته باشد...البته شاید کار اشتباهی باشد کلی برای تست و تمرین خوب است
دور مناطق آبی مرز زرد می کشد و دور مناطق قرمز یا صورتی ، مرز قرمز می کشد.
برنامه در pydroid کار می کند

Python:

import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# باز کردن دوربین
cap = cv2.VideoCapture(0)

plt.ion()
fig, ax = plt.subplots()

# محدوده Hue
blue_hue = (90, 150)        # آبی
red_hue1 = (0, 20)          # قرمز روشن تا صورتی
red_hue2 = (160, 179)       # قرمز تیره

# حداقل اشباع برای تشخیص کاغذ صورتی
min_saturation = 40

while True:
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        continue

    frame = cv2.resize(frame, (160, 120))
    hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV)
    h_channel = hsv[:,:,0]
    s_channel = hsv[:,:,1]

    output = frame.copy()

    # --- مناطق آبی ---
    mask_blue = ((h_channel >= blue_hue[0]) & (h_channel <= blue_hue[1])).astype(np.uint8)*255
    contours_blue, _ = cv2.findContours(mask_blue, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
    cv2.drawContours(output, contours_blue, -1, (0,255,255), 1)  # زرد

    # --- مناطق قرمز/صورتی (با اشباع کافی) ---
    mask_red = (((h_channel >= red_hue1[0]) & (h_channel <= red_hue1[1])) |
                ((h_channel >= red_hue2[0]) & (h_channel <= red_hue2[1]))) & (s_channel >= min_saturation)
    mask_red = mask_red.astype(np.uint8)*255

    contours_red, _ = cv2.findContours(mask_red, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
    cv2.drawContours(output, contours_red, -1, (0,0,255), 1)  # قرمز

    # نمایش تصویر ترکیبی
    ax.clear()
    ax.imshow(cv2.cvtColor(output, cv2.COLOR_BGR2RGB))
    ax.axis("off")
    ax.set_title("Blue (Yellow) & Red/Pink (Red) Regions")
    plt.pause(1)

شاید باید از ساچوریشن هم در نشخیص رنگ کمک گرفت.

saalek110 · دیروز در 10:37 بعد از ظهر

تکنیک‌های بخش‌بندی تصویر
در زمینه بخش‌بندی تصویر، تکنیک‌های مختلفی وجود دارد که عبارتند از:

روش آستانه‌ای
بخش‌بندی مبتنی بر لبه
بخش‌بندی مبتنی بر منطقه
بخش‌بندی مبتنی بر خوشه‌بندی
روش واترشد
بخش‌بندی مبتنی بر شبکه‌های عصبی مصنوعی

https://cafetadris.com/blog/%d8%aa%da%a9%d9%86%db%8c%da%a9-%d9%be%d8%b1%d8%af%d8%a7%d8%b2%d8%b4-%d8%aa%d8%b5%d9%88%db%8c%d8%b1-%d9%88-%d8%a8%db%8c%d9%86%d8%a7%db%8c%db%8c-%da%a9%d8%a7%d9%85%d9%be%db%8c%d9%88%d8%aa%d8%b1-%d8%a7/

سایت کافه تدریس ، در لینک بالا یک آموزش پردازش تصویر دارد....خوبه نگاهی بهش بکنید.....

در متن بالا چند روش از این سایت نقل شده.

saalek110 · امروز در 7:03 بعد از ظهر

Chatgpt: روش ها در پردازش تصویر چیه

آفرین سؤال دقیقی پرسیدی.
در پردازش تصویر واقعاً یک «جعبه‌ابزار بزرگ» وجود دارد. من دسته‌بندی‌شده برات نام می‌برم تا ساختار ذهنی‌ات مرتب شود.

پیش‌پردازش (Preprocessing)
کار: آماده‌سازی تصویر برای تحلیل بهتر
تبدیل به خاکستری (Grayscale)
تغییر اندازه (Resize)
نرمال‌سازی
حذف نویز (Gaussian Blur, Median Blur)
افزایش کنتراست (Histogram Equalization)
CLAHE

فیلترها و کانولوشن (Filtering)
کار: تغییر ویژگی‌های محلی تصویر
Gaussian Filter
Median Filter
Bilateral Filter
Sobel
Laplacian
Scharr

تشخیص لبه (Edge Detection)
Canny
Sobel
Prewitt
Laplacian

آستانه‌گذاری (Thresholding)
Binary Threshold
Adaptive Threshold
Otsu
InRange (تشخیص رنگ)

عملیات مورفولوژیک (Morphological Operations)
Erosion
Dilation
Opening
Closing
Gradient
Top Hat
Black Hat

تبدیل‌های هندسی (Geometric Transformations)
Rotation
Translation
Scaling
Affine Transform
Perspective Transform

تشخیص و استخراج ویژگی (Feature Detection)
Harris Corner
Shi-Tomasi
SIFT
SURF
ORB
FAST

کانتور و شکل‌ها (Contours & Shape Analysis)
FindContours
Convex Hull
ApproxPolyDP
تشخیص دایره (Hough Circle)
تشخیص خط (Hough Line)

بخش‌بندی تصویر (Segmentation)
K-means ، سالک: فکر کنم از این مثال زدیم چند پست قبل.
Watershed
GrabCut
Color Segmentation
یادگیری ماشین و بینایی عمیق
Haar Cascade
HOG
CNN
YOLO
SSD
Mask R-CNN

پردازش رنگ
HSV Conversion
LAB
Histogram Analysis
Color Tracking
اگر بخواهم ساده بگویم:
پیش‌پردازش → استخراج ویژگی → تحلیل → تصمیم‌گیری
تو که روی OpenCV کار می‌کنی، اگر بخواهی حرفه‌ای شوی، این مسیر خیلی منطقی است:
تسلط کامل روی فیلترها
تسلط روی Canny و Contours
کار با HSV
یادگیری Feature Detection
بعدش ورود به CNN
CNN = Convolutional Neural Network

saalek110 · امروز در 7:07 بعد از ظهر

سالک:انکار به جای روش ها کل بحث پردازش تصویر را گفتی

دقیق گفتی…
آره، سؤال ساده بود ولی من کل نقشه‌ی شهر را دادم!
تو پرسیدی «روش‌ها»
و من تقریباً «کل اکوسیستم» را ریختم وسط.
بگذار دقیق‌تر و مهندسی‌تر جمع‌بندی کنم
اگر بگوییم «روش‌های پردازش تصویر» به معنای فنی‌تر، معمولاً به این رویکردها اشاره می‌شود:

روش‌های کلاسیک (Classical Image Processing)
بر پایه ریاضی و فیلتر و آستانه
Thresholding
Filtering
Edge Detection
Morphology
Histogram
Contours
این‌ها قانون‌محورند (Rule-based).

روش‌های مبتنی بر ویژگی (Feature-Based)
اول ویژگی استخراج می‌کنیم، بعد تحلیل
SIFT
SURF
ORB
HOG
بعد معمولاً با SVM یا KNN ترکیب می‌شوند.

روش‌های مبتنی بر یادگیری ماشین (Machine Learning)
ویژگی دستی + مدل یادگیرنده
SVM
KNN
Random Forest

روش‌های یادگیری عمیق (Deep Learning)
مدل خودش ویژگی را یاد می‌گیرد
CNN
YOLO
R-CNN
Mask R-CNN
پس اگر دقیق بگوییم:
پردازش تصویر = حوزه
روش‌ها = این ۴ رویکرد اصلی
تو درست حس کردی که من داشتم کل کتاب را باز می‌کردم
اگر بخواهی می‌توانیم خیلی مهندسی‌تر کنیم و بگوییم:
فقط روش‌های تشخیص لبه
فقط روش‌های سگمنتیشن
فقط روش‌های تشخیص شیء
بگو کدام بخش را می‌خواهی عمیق‌تر برویم؟

saalek110 · امروز در 7:10 بعد از ظهر

سالک: روشهای مبتنی بر ویژگی منظور چیه؟

سؤال عالی
این دقیقاً همان نقطه‌ای است که پردازش تصویر «مهندسی» می‌شود.
روش‌های مبتنی بر ویژگی (Feature-Based Methods) یعنی چه؟
یعنی:
ما کل تصویر را مستقیم تحلیل نمی‌کنیم
بلکه از تصویر «ویژگی‌های مهم» استخراج می‌کنیم
بعد فقط با همان ویژگی‌ها کار می‌کنیم.
اصلاً ویژگی (Feature) یعنی چه؟
ویژگی = عدد یا برداری که یک خصوصیت مهم تصویر را نشان دهد.
مثلاً:
گوشه‌ها
لبه‌های قوی
بافت
جهت گرادیان
نقاط خاص پایدار
به جای اینکه با میلیون‌ها پیکسل کار کنیم، مثلاً فقط با ۵۰۰ نقطه مهم کار می‌کنیم.
مثال ساده
فرض کن می‌خواهیم بفهمیم دو تصویر یکی هستند یا نه.
روش خام: پیکسل به پیکسل مقایسه کنیم

(ضعیف و حساس به نور و چرخش)
روش مبتنی بر ویژگی:
نقاط مهم را پیدا کن (مثلاً گوشه‌ها)
برای هر نقطه یک توصیف‌گر بساز
نقاط مشابه را بین دو تصویر match کن

مراحل روش Feature-Based

تشخیص نقاط کلیدی (Keypoint Detection)
پیدا کردن نقاط مهم تصویر
Harris
FAST
Shi-Tomasi

ساخت توصیف‌گر (Descriptor)
برای هر نقطه یک بردار عددی می‌سازد
SIFT
SURF
ORB
BRIEF
این بردار مثل «اثر انگشت آن نقطه» است.

تطبیق (Matching)
BFMatcher
FLANN
کاربرد واقعی
ساخت پانوراما
تشخیص لوگو
ردیابی شیء
تشخیص مکان در رباتیک
SLAM
⚖ تفاوت با CNN
Feature-Based
CNN
ویژگی دستی طراحی شده
ویژگی خودکار یاد گرفته
سریع‌تر
قوی‌تر
مناسب پروژه‌های سبک
مناسب پروژه‌های سنگین

saalek110 · امروز در 7:12 بعد از ظهر

سالک: روشهای کلاسیک منظور چیه؟

سؤال دقیق
حالا رسیدیم به ریشه‌ی ماجرا.
روش‌های کلاسیک (Classical Image Processing) یعنی چه؟
یعنی:
پردازش تصویر با استفاده از قوانین ریاضی مستقیم
بدون یادگیری از داده
بدون شبکه عصبی
بدون آموزش (Training)
همه چیز از قبل با فرمول و الگوریتم مشخص شده.
تعریف ساده
در روش کلاسیک:
ما خودمان تصمیم می‌گیریم چه چیزی مهم است
خودمان فیلتر طراحی می‌کنیم
خودمان آستانه تعیین می‌کنیم
برنامه هیچ چیزی «یاد نمی‌گیرد».
مثال‌های واقعی روش کلاسیک

فیلترها
Gaussian Blur
Median
Bilateral
برای حذف نویز یا نرم‌سازی.

تشخیص لبه
Sobel
Canny
Laplacian
برای پیدا کردن مرز اشیاء.

آستانه‌گذاری
Binary Threshold
Otsu
Adaptive Threshold
برای جدا کردن شیء از پس‌زمینه.

عملیات مورفولوژیک
Erosion
Dilation
Opening
Closing
برای تمیزکاری تصویر باینری.

کانتور و تحلیل شکل
FindContours
ApproxPolyDP
ConvexHull
برای استخراج شکل هندسی.
مثال کاربردی
فرض کن می‌خواهی کاغذ سفید را از میز جدا کنی:
تصویر → خاکستری
Blur
Threshold
Canny
FindContours
بزرگ‌ترین کانتور = کاغذ
همه این‌ها کلاسیک است.
هیچ آموزشی در کار نیست.
⚖ تفاوت با یادگیری عمیق
کلاسیک
یادگیری عمیق
قانون‌محور
داده‌محور
بدون آموزش
نیاز به آموزش
سبک و سریع
سنگین
قابل فهم
پیچیده
چه زمانی کلاسیک بهتر است؟
پروژه ساده
نور کنترل‌شده
سرعت مهم است
سخت‌افزار ضعیف (مثلاً ESP32 + پردازش سبک)
‍ برای تو
با توجه به اینکه:
روی ربات کار می‌کنی
OpenCV استفاده می‌کنی
سیستم سبک می‌خواهی
۹۰٪ کارهای تو با روش کلاسیک حل می‌شود.
CNN زمانی لازم می‌شود که:
تنوع زیاد باشد
نور متغیر باشد
شکل‌ها پیچیده باشند
اگر بخواهی، می‌توانم یک مقایسه خیلی عمیق‌تر و مهندسی‌تر بین:
Classical vs Feature-Based vs CNN
برای ذهن ‌ات باز کنم

saalek110 · امروز در 7:19 بعد از ظهر

سالک: فرق روش کلاسیک با Feature-Based: چیه؟

عالی سؤال دقیق و مهندسی.
(فکر کنم منظورت از «فیجورد» همان Feature-Based بوده.)
بگذار خیلی شفاف و مقایسه‌ای توضیح بدهم.
تفاوت روش کلاسیک با روش مبتنی بر ویژگی (Feature-Based)

روش کلاسیک چیست؟
در روش کلاسیک:
مستقیماً روی کل تصویر کار می‌کنیم.
مثلاً:
Threshold می‌زنیم
Canny اجرا می‌کنیم
Contour می‌گیریم
مورفولوژی انجام می‌دهیم
تصمیم‌ها معمولاً سراسری یا ناحیه‌ای هستند
به نور و تغییرات حساس‌تر است
بیشتر برای جداسازی ساده یا اندازه‌گیری کاربرد دارد

روش Feature-Based چیست؟
در روش مبتنی بر ویژگی:
فقط نقاط مهم تصویر را استخراج می‌کنیم، نه کل تصویر را.
مراحل:
پیدا کردن نقاط کلیدی (گوشه‌ها، نقاط پایدار)
ساخت توصیف‌گر عددی برای هر نقطه
مقایسه این توصیف‌گرها بین تصاویر
تمرکز روی نقاط خاص
مقاوم به چرخش و تغییر مقیاس
مناسب تطبیق و شناسایی

مثال عملی
فرض کن یک لوگو داری و می‌خواهی ببینی داخل تصویر هست یا نه.
روش کلاسیک:
Threshold
Edge
Contour
بررسی شکل

اگر کمی بچرخد یا نور عوض شود، به‌هم می‌ریزد.
روش Feature-Based:
ORB یا SIFT
استخراج Keypoint
Match بین دو تصویر

حتی اگر لوگو بچرخد یا کوچک شود، پیدا می‌شود.
خلاصه ذهنی
کلاسیک = پردازش پیکسلی
Feature-Based = پردازش نقطه‌های هوشمند
‍ برای ربات تو
اگر بخواهی:
یک شیء خاص را در محیط پیدا کند
یا مکان قبلی را دوباره تشخیص دهد
Feature-Based مناسب‌تر است.
اگر فقط بخواهی:
خط را دنبال کند
رنگ را تشخیص دهد
کلاسیک کافی است.
اگر بخواهی، می‌توانم یک مثال دقیق از ORB در OpenCV را مفهومی کالبدشکافی کنم تا دقیقاً بفهمی داخلش چه می‌گذرد

saalek110 · امروز در 7:23 بعد از ظهر

سالک: من نمی فهمم چی میگی ، یک مثال خیلی ساده ، از Feature-Based بزن.

آفرین
باشه، می‌رویم سر اصل مطلب با یک مثال خیلی ساده و ملموس.
مثال ساده Feature-Based
فرض کن یک عکس داری از یک مربع قرمز روی میز و یک عکس دیگر داری که همان مربع کمی چرخیده یا جابه‌جا شده.
هدف:
بفهمیم مربع قرمز در عکس دوم هم هست یا نه.
روش Feature-Based:

پیدا کردن نقاط مهم در مربع
گوشه‌ها، نقاط تیز یا الگوهای مشخص
این نقاط «Keypoints» هستند

ساخت توصیف‌گر برای هر نقطه
هر نقطه یک بردار عددی کوچک می‌شود
این بردار شبیه اثر انگشت آن نقطه است

مقایسه نقاط بین دو تصویر
نقاط عکس اول را با نقاط عکس دوم Match می‌کنیم
اگر تعداد زیادی match شد → مربع پیدا شد

نکته مهم:
حتی اگر مربع بچرخد یا جابه‌جا شود، باز هم پیدا می‌شود.
چون فقط نقاط خاص و اثر انگشت آن‌ها را مقایسه می‌کنیم، نه کل تصویر.
در مقابل روش کلاسیک:
فقط Threshold + Contour → اگر مربع بچرخد یا نور تغییر کند، ممکن است تشخیص ندهد.

saalek110 · امروز در 7:25 بعد از ظهر

سالک: یعنی باید یک عکس داشته باشیم با عکس دوم مقایسه کنیم؟

دقیقاً همین‌طوره
روش Feature-Based معمولاً روی مقایسه تصاویر یا شناسایی اشیاء در تصاویر مختلف استفاده می‌شود.
مثال ذهنی ساده:
عکس ۱: مربع قرمز روی میز
عکس ۲: همان مربع کمی چرخیده یا جابه‌جا شده
حالا می‌خواهیم بفهمیم مربع همان مربع قبل است یا نه.
Feature-Based مراحلش این است:
نقاط مهم را در عکس ۱ پیدا می‌کنیم → Keypoints
نقاط مهم را در عکس ۲ پیدا می‌کنیم
ویژگی هر نقطه را می‌سازیم → Descriptor
نقاط را بین دو تصویر تطبیق می‌دهیم → Matching
اگر تعداد زیادی تطبیق خوب داشتیم → مربع در تصویر دوم هم هست

نکته مهم:
حتماً دو تصویر لازم نیست همیشه
می‌توان از یک تصویر مرجع استفاده کرد و دنبال آن شیء در یک ویدئو یا فریم‌های متوالی بگردیم.
یعنی در رباتت، می‌توانی یک شیء را در محیط Realtime پیدا کنی، بدون اینکه کل محیط را دوباره تحلیل کنی.