دانلود کتاب تختخوابت را مرتب کن
دانلود کتاب
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
مطالبی که در جعبه توضیح داده شده است مورد بحث قرار می گیرد.
تقسیم بندی یک تصویر را به اجزای تشکیل دهنده یا اشیاء تقسیم می کند.دانلود کتاب تختخوابت را مرتب کن به طور کلی ، تقسیم بندی خودکار یکی از دشوارترین وظایف در پردازش تصویر دیجیتال است. یک روش تقسیم بندی ناهموار ، این فرآیند را تا رسیدن به راه حل موفقیت آمیز مشکلات تصویربرداری که نیاز به شناسایی اشیاء به صورت جداگانه دارد ، پیش می برد. از سوی دیگر ، الگوریتم های تقسیم بندی ضعیف یا نامنظم تقریباً همیشه شکست نهایی را تضمین می کنند. به طور کلی ، هر چه تقسیم بندی دقیق تر باشد ، احتمال طبقه بندی خودکار اجسام بیشتر می شود.
استخراج ویژگی تقریباً همیشه خروجی یک مرحله تقسیم بندی را که معمولاً داده های دانلود کتاب تختخوابت را مرتب کن پیکسلی خام است دنبال می کند ، که یا مرز یک ناحیه (یعنی مجموعه ای از پیکسل ها را که یک ناحیه تصویر را از منطقه دیگر جدا می کند) یا تمام نقاط خود ناحیه را تشکیل می دهد. استخراج ویژگی شامل تشخیص ویژگی و شرح ویژگی است. منظور از تشخیص ویژگی ها ، یافتن ویژگی ها در یک تصویر ، منطقه یا مرز است. شرح ویژگی ویژگی های کمی را به ویژگی های شناسایی شده اختصاص می دهد.
به عنوان مثال ، ممکن است گوشه های یک منطقه را تشخیص دهیم و آن گوشه ها را بر اساس جهت و موقعیت آنها توصیف کنیم. هر دوی این توصیف کننده ها ویژگی های کمی هستند.
روشهای پردازش ویژگیهایی که در این فصل مورد بحث قرار گرفته است ، بسته به اینکه در محدوده ها ، مناطق یا کل تصاویر قابل اجرا هستند ، به سه دسته اصلی تقسیم می شوند. برخی از ویژگی ها برای بیش از یک دسته قابل اجرا هستند. توصیف کننده های ویژگی باید تا حد ممکن نسبت به تغییرات پارامترهایی مانند مقیاس ، انتقال  ، چرخش ، روشنایی و دیدگاه حساس نباشند.
طبقه بندی الگوی تصویر فرایندی است که برچسب (به عنوان مثال ، “وسیله نقلیه”) به دانلود کتاب تختخوابت را مرتب کن یک شیء بر اساس توصیف کننده های ویژگی آن اختصاص می دهد. در فصل آخر کتاب ، ما روشهای طبقه بندی الگوی تصویر را از رویکردهای “کلاسیک” مانند حداقل فاصله ، همبستگی و طبقه بندی بیز ، تا رویکردهای مدرن تر که با استفاده از شبکه های عصبی عمیق اجرا می شوند ، مورد بحث قرار خواهیم داد. به طور خاص ، ما به تفصیل در مورد شبکه های عصبی پیچشی عمیق بحث خواهیم کرد ، که به طور ایده آل برای کارهای پردازش تصویر مناسب هستند.