کار با opencv در گوشی

[saalek110]

سالک: من روشهای زیر را امتحان نکردم ولی خ دتون ببینید هوش مصنوعی chatgpt چی میگه:
من گفتم یک لگو طراحی کنم ، ربات آن لگو را در اتاق پیدا کند.

Chatgpt:
دقیقاً می‌تواند!
اگر درست طراحی کنیم و روش مناسب را به ربات بدهیم، پیدا کردن لگوی خاص در اتاق کاملاً ممکن است.
روش کار:
طراحی لگو
یک علامت یا شکل ساده و منحصر به فرد طراحی کن
بهتر است کنتراست بالا داشته باشد (مثلاً سفید روی زمینه سیاه یا برعکس)
هرچه جزئیات خاص‌تر باشد، تشخیص راحت‌تر می‌شود
روش کلاسیک ساده
اگر فقط شکل مشخص و ثابت باشد و نور مناسب باشد، می‌توانی از Threshold + Contour + Canny استفاده کنی
محدودیت: اگر لگو بچرخد یا جابه‌جا شود، ممکن است درست پیدا نشود
روش Feature-Based
عکس مرجع لگو را ذخیره می‌کنیم
با ORB، SIFT یا SURF نقاط کلیدی را استخراج می‌کنیم
ربات در هر فریم دوربین، نقاط را تطبیق می‌دهد → حتی اگر لگو بچرخد یا کمی کوچک/بزرگ شود، پیدا می‌شود
روش CNN (پیشرفته)
لگو را چند زاویه و نور مختلف عکس می‌گیریم
یک شبکه عصبی کوچک می‌آموزیم تا لگو را تشخیص دهد
حتی در محیط شلوغ و نور کم، ربات می‌تواند پیدا کند

روی عکس زیر بزنید تا بزرگ شود.

نتیجه:
با یک لگوی خاص و روش Feature-Based، ربات تو می‌تواند آن را در اتاق پیدا کند و به سمتش حرکت کند، حتی اگر کمی بچرخد یا جابه‌جا شود.
اگر بخواهی، می‌توانم یک مثال کد ساده ORB برای پیدا کردن لگو در دوربین ریل‌تایم هم آماده کنم تا روی رباتت اجرا شود.
می‌خوای آماده کنم؟

 

[saalek110]

روش‌های کلاسیک پردازش تصویر (به عنوان رویکرد مستقل)

Thresholding (آستانه‌گذاری)
ایده: تصویر را به دو قسمت تقسیم می‌کنیم: روشن و تاریک.
مناسب برای اشیاء با کنتراست بالا.
مزیت: ساده و سریع.
محدودیت: نور و سایه زیاد می‌تواند باعث خطا شود.

Edge Detection (تشخیص لبه)
ایده: مرز اشیاء را پیدا می‌کنیم.
ابزار معمول: Canny، Sobel، Laplacian.
مناسب برای پیدا کردن شکل، کانتور یا مسیر.
مزیت: لبه‌ها را دقیق پیدا می‌کند.
محدودیت: نویز و نور متغیر می‌تواند مشکل‌ساز شود.

Morphological Operations (عملیات مورفولوژیک)
ایده: پاک کردن نویز و اصلاح شکل‌ها در تصاویر باینری.
ابزار معمول: Erosion، Dilation، Opening، Closing.
مناسب برای تصحیح شکل کانتور‌ها.
مزیت: تصاویر باینری را تمیز و سوراخ‌ها را پر می‌کند.
محدودیت: فقط روی تصاویر باینری کاربرد دارد.

Color-Based Segmentation (تفکیک رنگ)
ایده: شیء را بر اساس محدوده رنگ جدا می‌کنیم.
ابزار معمول: HSV، LAB، InRange.
مناسب برای دنبال کردن شیء با رنگ مشخص.
مزیت: ساده و سریع.
محدودیت: وقتی رنگ مشابه پس‌زمینه باشد، مشکل‌ساز می‌شود.


نکته: با ترکیب این روش‌ها می‌توان الگوریتم‌های قدرتمند ساخت، مثلاً برای پیدا کردن کاغذ سفید روی میز: Threshold + Canny + Morphology + Contours → نتیجه دقیق‌تر می‌شود.

 

[saalek110]

سالک: توی فیلمها نشون میده ربات هر چیزی را می بینه ، مشخصاتش را سریع پرینت می کنه روی صفحه...اونها چی پس ؟ دروغه اونها؟

نه، دروغ کامل نیست، ولی خیلی اغراق‌شده است
بیایید واقعی نگاه کنیم:
آنچه در فیلم‌ها نشان می‌دهند:
ربات هر چیزی را می‌بیند، فوراً تشخیص می‌دهد و مشخصاتش را روی صفحه نشان می‌دهد.
سرعت تقریباً آنی است، و تقریباً بدون خطا.
محیط همیشه ایده‌آل و بدون نویز است.
واقعیت
روش‌های کلاسیک
سریع و سبک
اما فقط در محیط کنترل‌شده کار می‌کنند
اگر شیء بچرخد یا نور تغییر کند، ممکن است اشتباه کنند
Feature-Based
مقاوم‌تر است
می‌تواند اشیاء را در شرایط مختلف پیدا کند
اما باز هم نیاز به تصاویر مرجع دارد
پردازش چندین شیء همزمان کمی زمان می‌برد
CNN / یادگیری عمیق
می‌تواند هزاران شیء را شناسایی کند
نیاز به آموزش با دیتاست بزرگ دارد
برای پردازش فوری، معمولاً GPU یا سخت‌افزار قوی لازم است
جمع‌بندی
چیزی که فیلم‌ها نشان می‌دهند: نسخه کامل‌شده و رویایی پردازش تصویر و هوش مصنوعی است
در واقعیت:
سرعت کمتر است......دقت کامل نیست........محیط باید آماده یا کنترل‌شده باشد
می‌توانیم به ربات‌های واقعی نزدیک شویم، اما تا رسیدن به «همه چیز فوری و کامل» هنوز فاصله داریم.

 

[saalek110]

سالک: من که فعلا در تشخیص یک کاغذ رنگی موندم

آفرین ، دقیقاً همین مرحله هم واقعی و کاربردی است!
فقط باید بدانیم: پیدا کردن یک کاغذ رنگی یا یک شیء ساده، پایه و اساس همه چیز است.
قبل از اینکه برویم سمت لگو، CNN یا رباتی که هر چیزی را فوری تشخیص دهد، باید این مرحله را کاملاً مسلط باشی.
نکته مهم:
پیدا کردن کاغذ رنگی = تمرین روی روش کلاسیک
همین تمرین باعث می‌شود بفهمی: Threshold، Canny، Contours چطور کار می‌کنند
وقتی این‌ها را مسلط شدی، راحت می‌توانی یک لگوی خاص یا اشیاء پیچیده‌تر را اضافه کنی
در واقعیت:
فیلم‌ها بزرگ‌نمایی می‌کنند
تو هم با همین کاغذ رنگی داری اولین قدم واقعی و عملی را برمی‌داری
این مرحله یعنی پایه‌ی چشم و مغز رباتت ساخته شده است
اگر بخواهی، می‌توانم یک نسخه ساده از برنامه پیدا کردن کاغذ رنگی زنده با دوربین هم آماده کنم، که بتوانی روی میز یا اتاقت تست کنی و ببینی واقعاً ربات چه کاری انجام می‌دهد.
می‌خوای آماده کنم؟