معرفی بهترین نرم‌افزار پردازش تصویر

  1. خانه
  2. /
  3. مقالات
  4. /
  5. هوش مصنوعی
  6. /
  7. معرفی بهترین نرم‌افزار پردازش تصویر

معرفی بهترین نرم‌افزار پردازش تصویر

اخیرا استفاده از فناوری‌های بینایی رایانه‌ (computer vision) مختلف به دلیل کاربردهای آن‌ها در اینترنت اشیا، تولید، خدمات بهداشتی، امنیت و سایر زمینه‌ها افزایش یافته است. از طرفی نیز ظهور پردازنده‌های گرافیکی، الگوریتم‌های یادگیری ماشین و سیستم‌ها، پیشرفت‌های چشمگیری در زمینه بینایی کامپیوتر داشته است. شرکت‌هایی مانند گوگل، مایکروسافت و خدمات وب آمازون (AWS) همگی در تلاش برای جذب و حفظ پرتقاضای تیم‌های توسعه ابری وارد میدان شده‌اند و ابزارهای مختلف ویرایش تصویر را ارائه داده‌اند. در ادامه بهترین نرم افزار پردازش تصویر را به شما معرفی خواهیم کرد و کاربرد هر کدام را در صنعت برمی‌شماریم، با ما همراه باشید.

گفت‌وگوی آنلاین آشنایی با ChatGPT و کاربردهای آن
 یدالله یعقوب زاده
 ۱ ساعت و ۵۳ دقیقه  ۴۳۷۵ نفر★★★★☆ (۴.۳)

۰ تومان

مقدمه‌ای بر بینایی کامپیوتر و پردازش تصویر

بینایی کامپیوتر رشته‌ای از هوش مصنوعی (AI) است که رایانه‌ها را قادر می‌سازد اطلاعات معنی‌داری را از تصاویر دیجیتال، ویدیوها و سایر ورودی‌های بصری استخراج کنند. هدف آن تکرار پیچیدگی سیستم بینایی انسان است و به رایانه‌ها اجازه می‌دهد داده‌های بصری را به شیوه‌ای شبیه به درک انسان از جهان شناسایی، پردازش و تفسیر کنند که شامل وظایفی مانند تشخیص اشیا، چهره‌ها، صحنه‌ها و اقدامات در تصاویر یا جریان‌های ویدئویی است.

مقدمه‌ای بر بینایی کامپیوتر و پردازش تصویر

از سوی دیگر، پردازش تصویر تکنیکی است که در بینایی کامپیوتری استفاده می‌شود وکه شامل دستکاری تصاویر دیجیتال برای بهبود آن‌ها یا استخراج اطلاعات مفید از آن‌هاست. این تکنیک به عنوان یک مرحله اولیه حیاتی در رشته بینایی کامپیوتر عمل می‌کند؛، جایی که تصاویر از قبل پردازش می‌شوند (بهبود، تبدیل یا اصلاح می‌شوند) تا برای تجزیه و تحلیل بیشتر مناسب شوند. خروجی پردازش تصویر می‌تواند یک تصویر تغییر یافته یا مجموعه‌ای از اطلاعات یا پارامترهای مربوط به آن تصویر باشد. اساسا، پردازش تصویر زمینه را برای سیستم بینایی کامپیوتری فراهم می‌کند تا داده‌های بصری را به طور مؤثرتر تفسیر و درک کنند، خواه هدف برنامه‌های چندرسانه‌ای، تصویربرداری پزشکی، نظارت، وسایل نقلیه خودران یا هر برنامه دیگری باشد که به ورودی بصری متکی است.

ابزارهای جدید و هیجان انگیز پردازش تصویر 

۱. OpenCV

OpenCV یک کتابخانه نرم افزار رایگان برای یادگیری ماشین و بینایی کامپیوتر است. این برنامه برای ارائه یک مجموعه ابزار جهانی برای پروژه‌های بینایی کامپیوتری ایجاد شده است که الگوریتم‌های زیادی به همراه دارد و این الگوریتم‌ها ویژگی‌های مختلفی مانند شناسایی چهره‌ها، حذف قرمزی چشم، تشخیص اشیاء، ایجاد مدل‌های سه بعدی اشیاء، ردیابی حرکات و ادغام تصاویر برای افزایش وضوح دارند. 

نقاط قوت OpenCV

نقاط قوت OpenCV

  • با زبان‌های برنامه نویسی مختلف از جمله C++، Python، Java و MATLAB سازگار است.
  • روی سیستم عامل‌های اصلی مانند ویندوز، اندروید، لینوکس و مک کار می‌کند. 
  • در میان شرکت‌های جهانی مانند گوگل، فیس بوک، آی بی ام، تویوتا، سونی، هوندا و مایکروسافت محبوبیت دارد. 
  • رایگان و متن باز است.
  • بیش از ۲۵۰۰ الگوریتم ارائه می‌دهد.
  • امکان سفارشی سازی برای نیازهای خاص در آن وجود دارد.

نقاط ضعف OpenCV

  • به اندازه MATLAB کاربر پسند نیست و منحنی یادگیری تندی دارد.

۲. Viso Suite

Viso Suite یک پلتفرم جامع بدون کد برای کسب و کارها است تا بتوانند به راحتی برنامه‌های بینایی کامپیوتر را ایجاد، استقرار و مدیریت کنند

Viso Suite یک پلتفرم جامع بدون کد برای کسب و کارها است تا بتوانند به راحتی برنامه‌های بینایی کامپیوتر را ایجاد، استقرار و مدیریت کنند. این برنامه فناوری‌های پیشرو مانند CVAT، OpenCV، OpenVINO، TensorFlow و PyTorch را ادغام کرده است و بیش از ۱۵ ابزار را در یک بسته برای کارهایی مانند حاشیه‌نویسی تصویر، آموزش مدل و مدیریت دستگاه ارائه می‌کند. معماری انعطاف پذیر Viso Suite که به طور گسترده توسط شرکت‌ها و دولت‌ها برای برنامه‌های مختلف مانند اتوماسیون صنعتی و نظارت از راه دور استفاده می‌شود، از انواع دوربین‌ها و سخت افزارهای محاسباتی پشتیبانی می‌کند و امکان سفارشی سازی و ادغام آسان با ابزارهایی مانند Tableau و پایگاه‌های داده مانند AWS S3 را نیز دارد. 

نقاط قوت Viso Suite

  • راه‌حلی همه‌جانبه برای پروژه‌های بینایی رایانه است.
  • امکان توسعه سریع بدون کدنویسی دارد و هم برای تیم‌های حرفه‌ای، کارشناسان بینایی و هم توسعه دهندگان تازه آموزش دیده مناسب است.
  • با دستگاه‌ها و مدل‌های هوش مصنوعی سازگار است.
  • امکان مدیریت جامع دستگاه وجود دارد. 
  • استانداردهای امنیتی بالایی داشته و امکان مدیریت دسترسی و حفظ حریم خصوصی کامل داده‌ها را ارائه می‌دهد.

نقاط ضعف Viso Suite

  • رایگان نیست.

۳. TensorFlow

TensorFlow TensorFlow یک چارچوب یادگیری ماشین منبع باز و پرکاربرد است

TensorFlow یک چارچوب یادگیری ماشین منبع باز و پرکاربرد است که مجموعه گسترده‌ای از ابزارها و کتابخانه‌ها را برای توسعه دهندگان ارائه می‌دهد و به ویژه برای ایجاد مدل‌های یادگیری ماشینی برای کارهای بینایی کامپیوتری مانند تشخیص چهره، طبقه بندی تصویر و تشخیص اشیا مفید است. TensorFlow از چندین زبان برنامه نویسی از جمله Python، C، C++، Java و JavaScript پشتیبانی می‌کند و برای بکارگیری در پروژه‌های مختلف یک ابزار همه کاره است.

TensorFlow Lite نسخه ساده‌شده‌ای است و برای برنامه‌هایی که به یادگیری ماشین در دستگاه‌های تلفن همراه نیاز دارند، مناسب است چرا که برای محیط‌هایی با منابع کم بهینه شده است. این نسخه سبک شده اجازه می‌دهد تا عملیات یادگیری ماشینی کارآمد‌تر و با اندازه مدل‌های کوچکتر و دقت بالا، مناسب برای اجرای مستقیم روی دستگاه‌ها باشد. 

نقاط قوت TensorFlow 

  • منبع باز است.
  • امکان پشتیبانی از چندین زبان را دارد.
  • به‌روزرسانی منظم در آن اتفاق می‌افتد و هر بار ویژگی‌های جدید و عملکرد قوی‌تر ارائه می‌شود.

نقاط ضعف TensorFlow 

  • به منابع محاسباتی قابل توجهی نیاز دارد.

۴. CUDA

CUDA ( Compute Unified Device Architecture) یک پلتفرم محاسباتی موازی و مدل رابط برنامه نویسی برنامه (API) است که توسط NVIDIA توسعه یافته است و برای استفاده از قابلیت‌های GPU برای تسریع وظایف پردازش فشرده طراحی شده است. این ابزار شامل ویژگی‌هایی مانند کتابخانه NVIDIA Performance Primitives (NPP) است که عملکردهای تقویت‌شده توسط GPU را برای پردازش تصویر و ویدیو ارائه می‌دهد که برای بینایی رایانه و سایر زمینه‌ها مفید است. 

CUDA از برنامه‌های مختلف، مانند تشخیص چهره، ویرایش و رندر گرافیکی سه بعدی پشتیبانی می‌کند. همچنین برای Edge AI طراحی شده است و امکان پردازش بلادرنگ و سریع را در دستگاه‌هایی مانند Jetson TX2 فراهم می‌کند. Edge AI به سیستم‌های هوش مصنوعی اشاره دارد که داده‌ها را در لبه شبکه یا در نزدیکی منبع داده‌ها پردازش و تجزیه و تحلیل می‌کنند و سرعت بالاتری در پردازش دارند. برخی از کاربردهای Edge AI عبارتند از وسایل نقلیه خودران، دوربین‌های امنیتی هوشمند، اتوماسیون صنعتی و دستگاه‌های هوشمند خانگی.

CUDA یک ابزار همه کاره است، از زبان‌هایی مانند C، C++، Python، Fortran و MATLAB پشتیبانی کرده و در اکثر سیستم عامل‌ها کار می‌کند. 

نقاط قوت CUDA  

  • دارای کتابخانه گسترده برای پردازش تصویر و سیگنال است.
  • امکان پشتیبانی از چندین زبان برنامه نویسی را دارد.
  •  دارای سرعت و قابلیت‌های با کارایی بالا در تجزیه و تحلیل ویدئو است. 

نقاط ضعف CUDA  

  • مصرف انرژی بالا و سازگاری محدود در پلتفرم‌های مختلف.

هوش مصنوعی و ایده‌های کسب‌و‌کار
 سید مهدی خلیق رضوی
 ۲ ساعت و ۵۰ دقیقه  ۳۵۵۱ نفر★★★★☆ (۴.۰)

۳۰۰,۰۰۰ تومان

۵. Matlab

متلب به دلیل توانایی خود در نمونه‌سازی سریع، به ویژه برای توسعه سیستم‌های پردازش تصویر، بسیار مورد علاقه جامعه علمی است. کد آن در مقایسه با C++ مختصرتر است و با ویژگی‌های داخلی که برای تشخیص خطا و پیشنهادات بهینه‌سازی ارائه می‌دهد، درک و عیب‌یابی تصاویر را آسان‌تر می‌کند.

 MATLAB به عنوان یک محیط برنامه نویسی همه کاره، در یادگیری ماشینی، یادگیری عمیق، پردازش سیگنال برتری دارد و مجهز به یک جعبه ابزار بینایی کامپیوتری پر از توابع و الگوریتم‌های پروژه‌های بینایی کامپیوتری است. 

نقاط قوت Matlab  

  • کاربر پسند بودن.
  • مجهز بودن به انبوهی از اطلاعات و محتواهای آموزشی رایگان.
  • کدنویسی سریع برای نمونه‌سازی سریع و اشکال زدایی خودکار.
  •  مستندات جامع برای محققان

نقاط ضعف Matlab  

  • رایگان نیست.
  • برای بسیاری از کارها نسبتا کند است.
  • ادغام با ابزارهای خارجی در آن آسان نیست.

۶. Keras

Keras یک کتابخانه یادگیری عمیق منبع باز در پایتون است که عملکردهای چارچوب‌های مختلف مانند TensorFlow، Theano را با ابزار شناختی مایکروسافت ادغام می‌کند. اگر بر روی TensorFlow ایجاد شود، قابلیت‌های آن افزایش می‌یابد.

Keras با هدف امکان آزمایش سریع با شبکه‌های عصبی عمیق طراحی شده است، بر سادگی، مدولار بودن و توسعه پذیری تاکید دارد. این ابزار APIهای کاربرپسندی را ارائه می‌دهد که ایجاد مدل‌های یادگیری عمیق را ساده می‌کنند، نیاز به کدنویسی دقیق را به حداقل می‌رسانند و از بهترین شیوه‌ها را برای سهولت فرآیند یادگیری دارند. Keras از پشتیبان‌های متعدد، از جمله TensorFlow و Theano پشتیبانی کرده که آن را برای کارهای مختلف یادگیری ماشینی ایده‌آل می‌سازد.

نقاط قوت Keras  

  • کتابخانه Python با کاربری آسان، کاربر پسند و سریع و ایده‌آل بودن برای مبتدیان

نقاط ضعف Keras  

  • برخی از ویژگی‌ها نیاز به بهبود دارند.
  • اشکال زدایی در آن می‌تواند تا حدودی دشوار باشد.

۷. SimpleCV

SimpleCV ابزاری مفید برای ساخت پروژه‌های بینایی کامپیوتری است که با OpenCV، pygame و دیگر پلتفرم‌ها به خوبی کار می‌کند و برای پردازش سریع تصویر در زمان‌هایی که برای ایجاد نمونه‌های اولیه عجله دارید، ایده‌آل است.

SimpleCV یک ابزار رایگان و منبع باز است که این شما را با کتابخانه های بینایی کامپیوتری قدرتمند مانند OpenCV متصل می‌کند، بدون اینکه به دانش فنی عمیقی نیاز داشته باشد، کار کردن با محیط‌هایی مانند فضاهای رنگی یا فرمت‌های فایل، را ساده‌تر می‌کند. SimpleCV مبتنی بر پایتون است و بر روی سیستم عامل‌های مختلف از جمله مک، ویندوز و لینوکس کار می‌کند.

نقاط قوت SimpleCV  

  • ارزان است.
  • مجهز به الگوریتم‌های بسیار بهینه و مستندات جامع است.

نقاط ضعف SimpleCV  

  • فقط از پایتون پشتیبانی می‌کند.

۸. CAFFE

CAFFE (مخفف Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding) یک چارچوب قدرتمند برای یادگیری عمیق و بینایی کامپیوتری است که در دانشگاه کالیفرنیا، برکلی ایجاد شده است. این ابزار در C++ طراحی شده است و برای کارهایی مانند طبقه بندی و تقسیم بندی تصاویر عالی است. 

CAFFE سرعت و کارایی بالایی در پردازش تصاویر داشته و همین ویژگی این ابزار را به یک انتخاب برتر برای کاربردهای تحقیقاتی و عملی تبدیل می کند. 

نقاط قوت CAFFE  

  • منبع باز است.
  • سریع و کاربرپسند است.
  •  از زبان‌های برنامه نویسی مختلف پشتیبانی می‌کند. 

نقاط ضعف CAFFE  

  • مستندات آن جای بهتر شدن دارند. چون فقط پشتیبانی محدود آموزشی از چند GPU را ارائه می‌دهند.

۹. BoofCV

BoofCV یک نرم افزار بینایی کامپیوتر مبتنی بر جاوا است

 BoofCV یک نرم افزار بینایی کامپیوتر مبتنی بر جاوا است که به طور ویژه برای راه‌حل‌های بینایی کامپیوتری سریع نوشته شده است. این ابزار منبع باز بوده و تحت مجوز Apache 2.0 منتشر شده است و همین مجوز استفاده از آن را برای مقاصد دانشگاهی و تجاری رایگان می‌کند. 

BoofCV یک کتابخانه کامل با تمام ویژگی‌های اولیه و پیشرفته‌ای است که ممکن است برای توسعه یک برنامه بینایی کامپیوتر به آن نیاز داشته باشید. 

نقاط قوت BoofCV  

  • دارای یک رابط کاربر پسند است. 
  • پشتیبانی از چندین زبان را ارائه می‌دهد. 

نقاط ضعف BoofCV  

  • در عملیات‌های سطح پایین کندتر است.

۱۰. OpenVINO 

OpenVINO (مخفف Open Visual Inference and Neural Network Optimization) مجموعه‌ای از ابزارهای جامع بینایی کامپیوتری است که برای توسعه برنامه‌هایی که با هدف شبیه‌سازی بینایی انسان ساخته شده‌اند، کاربرد دارد. این ابزار که توسط اینتل توسعه یافته است، یک جعبه ابزار با چند پلتفرم رایگان برای استفاده است. جعبه ابزار OpenVINO دارای مدل‌هایی برای کارهای مختلف مانند تشخیص اشیا، تشخیص چهره، رنگ آمیزی، تشخیص حرکت و موارد دیگر است. 

نقاط قوت OpenVINO  

  • یک جعبه ابزار رایگان و کارآمد است.
  • از چندین چارچوب یادگیری عمیق پشتیبانی می‌کند. 
  • با سیستم‌عامل‌های ویندوز، مک و لینوکس سازگار است.
  • اکوسیستمی در حال رشد سریع داشته و پشتیبانی سخت افزاری خوبی ارائه می‌دهد.

نقاط ضعف OpenVINO  

  • فقط چند نمونه از آن از پایتون استفاده می‌کنند.

۱۱. DeepFace

DeepFace در حال حاضر محبوب‌ترین کتابخانه بینایی کامپیوتری منبع باز و رایگان برای تشخیص چهره با یادگیری عمیق است. این کتابخانه یک راه آسان برای انجام بینایی رایانه‌ای مبتنی بر تشخیص چهره با پایتون ارائه می‌دهد.

اگر به دنبال ابزارهای پردازش تصویر برای انجام تشخیص چهره، تأیید چهره، یا تجزیه و تحلیل ویژگی‌های چهره در زمان واقعی هستید، DeepFace یک راه عالی برای استفاده از بهترین مدل‌های تشخیص عمیق یادگیری مانند Google FaceNet، VGG-Face، OpenFace، Facebook DeepFace است. 

نقاط قوت DeepFace  

  • رایگان و منبع باز است. 
  • سبک وزن بوده و نصب آن آسان است.
  • از مدل‌ ها و آشکارسازهای محبوب پشتیبانی می‌کند.

۱۲. YOLO

YOLO یا YOLOv7 یکی از سریع‌ترین ابزارهای بینایی رایانه‌ای است

YOLO یا YOLOv7 یکی از سریع‌ترین ابزارهای بینایی رایانه‌ای است که می‌توانید در سال ۲۰۲۴ انتخاب کنید. این ابزار توسط جوزف ردمون و علی فرهادی در سال ۲۰۱۶ توسعه داده شد و به طور خاص برای تشخیص اشیا در زمان واقعی ساخته شد. YOLO  سریع‌تر از سایر ابزارهای تشخیص اشیاء موجود بوده و سرعت خود را مدیون استفاده از یک شبکه عصبی برای تصویر کامل است که تصویر را به شبکه‌های کوچک‌تر تقسیم می‌کند. سپس نرم افزار به طور همزمان احتمالات هر شبکه را پیش‌بینی می‌کند. پس از YOLOv3 و YOLOv4 ،YOLOR بهترین نرم افزار برای پردازش تصویر و تشخیص چهره بوده است، تا اینکه YOLOv7 که در سال ۲۰۲۲ منتشر شد و از آن پیشی گرفت.

نقاط قوت YOLO  

  • فوق العاده سریع است و بسیار دقیق است.
  • با حداقل خطاهای پس زمینه الگوریتم دارای قابلیت‌های یادگیری درجه یک است.

نقاط ضعف YOLO  

  • در تشخیص اشیا کوچک به اندازه کافی موثر نیست.

چطور بر پردازش تصویر و ویدیو مسلط شویم؟

یادگیری عمیق با پیشرفت‌های زبان و پردازش تصویر، دنیا را تغییر داده است و دانشمندان همیشه راه‌های جدیدی برای بهبود پردازش تصویر ارائه می‌کنند. اگر به این حوزه علاقه دارید، ما به شما شرکت در دوره آموزشی پردازش تصویر و ویدئو را پیشنهاد می کنیم. 

این دوره توسط آکادمی همراه ارائه شده است که شرکت‌کنندگان در طی این دوره ابتدا با مبانی اساسی همچون پیکسل‌ها، رزولوشن، انواع فرمت‌های فایل، مبانی نمایش رنگ و اصول مدل‌سازی دوربین آشنا خواهند شد. سپس به سراغ موضوعات پیشرفته‌ای نظیر تغییر اندازه تصاویر، پردازش‌های مورفولوژیک، بخش‌بندی تصاویر، شناسایی نقاط کلیدی، ترکیب چند تصویر و… می‌روند.

دوره پردازش تصویر و ویدیو برای مهندسین نرم‌افزار و تحلیل‌گران داده که به دنبال ارتقاء مهارت‌های خود در زمینه پردازش تصویر و ویدئو هستند، بسیار مناسب است. همچنین متخصصان هوش مصنوعی، فیلم‌سازان، بازی‌سازان و توسعه‌دهندگان نیز می‌توانند از این دوره برای افزایش آگاهی خود در بینایی کامپیوتر استفاده کنند.

برای کسب اطلاعات بیشتر درباره این دوره کامل آموزشی به صفحه دوره پردازش تصویر و ویدیو سر بزنید.

پردازش تصویر و ویدیو
 آرش امینی
 ۱۵ ساعت و ۴۹ دقیقه  ۱۲ نفر★★★★★ (۵.۰)

۱,۰۰۰,۰۰۰ تومان

جمع‌بندی

فناوری Computer Vision در سال‌های اخیر به سرعت پیشرفت کرده و به یک فناوری مهم در صنایع مختلف مانند امنیت، مراقبت‌های بهداشتی، کشاورزی، شهر هوشمند، تولید صنعتی و خودروسازی تبدیل شده است. با وجود ابزارها، پلتفرم‌ها، چارچوب‌ها و کتابخانه‌های نرم‌افزاری متعدد، یافتن بهترین نرم افزار برای پردازش تصویر و یک بخش خاص در بینایی ماشین می‌تواند دشوار باشد. در این مقاله، ما محبوب‌ترین و بهترین نرم افزارهای پردازش تصویر را به همراه کاربردهای آن‌ها بررسی کردیم تا به شما در تصمیم‌گیری آگاهانه در هنگام انتخاب ابزار مناسب برای پروژه، کمک کنیم.

منابع:

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

شماره همراه شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند

[display_post_views]

جدیدترین مطالب

موضوعات داغ

دوره‌های مرتبط

مقالات مرتبط