Image Processing : From Basics to Applications

اخر تحديث أغسطس 20, 2025
0 التحق بالفعل

حول هذه الدورة

يأخذك هذا الكورس في رحلة شاملة داخل عالم Image Processing باستخدام مكتبة OpenCV بلغة Python، ليمنحك الفهم النظري العميق والتطبيق العملي المباشر لمفاهيم الرؤية الحاسوبية Computer Vision

ستبدأ بتعلم أساسيات الصور الرقمية، وأنواع الصور، وكيفية التعامل معها باستخدام OpenCV، ثم تتدرج في استكشاف تقنيات تحسين الصور، إزالة التشويش، وتقنيات التقسيم (Segmentation) بأنواعها المختلفة، مرورًا بـ Histogram Equalization، Gray-Level Segmentation، Binary Segmentation، K-Means Clustering، وانتهاءً بـ Blob Detection باستخدام LoG وDoG والألوان

كما ستتعرف على كيفية استخراج المميزات من الصور مثل الزوايا والنقاط الهامة باستخدام خوارزميات مثل Harris Corner Detection، وتطبيق هذه المهارات في مشاريع واقعية تشمل تتبع الأجسام، التعرف على الأنماط، وتحليل الصور الطبية والمرورية

في نهاية هذا الكورس، ستكون قادرًا على تطوير حلول فعالة باستخدام تقنيات معالجة الصور، وهي مهارة مطلوبة في مجالات مثل الرعاية الصحية، الأمن الذكي، الزراعة، والصناعة، بالإضافة إلى كونها حجر الأساس في تطوير أنظمة الذكاء الاصطناعي المعتمدة على الرؤية

أهداف التعلم

في هذا الكورس، ستتعلم المفاهيم الأساسية والمتقدمة في معالجة الصور باستخدام تقنيات Computer Vision، والتي تشمل:
المفاهيم الأساسية للصورة الرقمية وأنواع الصور
استخدام مكتبة OpenCV في قراءة ومعالجة الصور
تقنيات تحسين الصورة مثل Histogram Equalization وDenoising
أساليب التقسيم المختلفة مثل Gray-Level Segmentation، Binary Segmentation، وClustering
اكتشاف الميزات البصرية من خلال Feature Detection وInterest Point Detection
تقنيات اكتشاف الـ Blobs باستخدام LoG وDoG وMorphological Operations
التعرف على كيفية تحليل الصور بالألوان والتعامل مع فضاءات الألوان المختلفة مثل HSV وRGB
تطبيقات عملية في مجالات مثل تتبع الأجسام، تحليل الصور الطبية، والمراقبة المرورية.

المواد

  • شرائح عرض تفصيلية لكل جلسة (PDF)
  • أكواد توضيحية باستخدام OpenCV (Python)
  • ملفات صور وتطبيقات عملية للتجربة
  • اختبارات قصيرة بعد كل محور للتأكد من الفهم
  • مشاريع تطبيقية عملية تساعدك على تحويل المعرفة النظرية إلى تطبيقات حقيقية
  • روابط إضافية لمصادر خارجية وشروحات مرئية داعمة

متطلبات

  • قبل البدء في الكورس، يُفضل توفر الآتي:
  • إلمام أساسي بمفاهيم البرمجة بلغة Python
  • معرفة مبدئية بالرياضيات (مشتقات، مصفوفات)
  • تثبيت بيئة عمل Python على جهازك مع المكتبات التالية:
  • OpenCV (cv2)
  • NumPy
  • محرر أكواد مثل Jupyter Notebook أو VS Code.
  • ينصح باستخدام حاسوب مزود بكاميرا في حال تطبيق تمارين التقاط الصور والفيديو

الجمهور المستهدف

  • هذا الكورس مناسب لـ:
  • طلاب وخريجي تخصصات الذكاء الاصطناعي، علوم الحاسب، وهندسة البرمجيات
  • الباحثين في مجالات Computer Vision وDeep Learning
  • المبرمجين والمطورين المهتمين ببناء تطبيقات تعتمد على تحليل الصور والفيديو
  • المتخصصين في مجالات مثل الرعاية الصحية، الزراعة الذكية، والأمن الذكي ممن يحتاجون إلى أدوات تحليل بصري متقدمة

منهاج دراسي

7 دروس9h 34m

Image Processing Fundamentals

Introduction to Computer Vision1:57:00
Time Domain Filters1:38:00
Quiz 1
Frequency Domain Filters1:20:00
Image Segmentation00:20:00
Quiz 2
Image Segmentation and Feature Detection1:20:00
Interest Point Detection1:2:00
Quiz 3
Practical Session1:00:00
Quiz 4

احصل على شهادة

أضف هذه الشهادة إلى سيرتك الذاتية لإثبات مهاراتك وزيادة فرصك في لفت الانتباه.

selected template

أساتذتك

Mohamed ElDakdouky

Senior Computer Vision Enginer at ServiceNow

0/5
4 Courses
0 Reviews
51 Students

As a computer vision engineer with over two years of experience, I am passionate about developing cutting-edge computer vision solutions that drive innovation and solve complex problems for a range of industries. My areas of expertise include image processing, object detection, deep learning, and machine vision, which allow me to design and implement efficient, reliable, and scalable computer vision systems using popular frameworks such as TensorFlow, PyTorch, and OpenCV. Additionally, I am skilled in utilizing advanced tools such as DeepStream, TensorRT, and OpenVINO, as well as programming languages such as C++, to accelerate deep learning inference, optimize deep learning models, and deploy them on edge devices. In my previous roles, I have demonstrated my ability to collaborate effectively with cross-functional teams and stakeholders to identify business objectives and deliver solutions that exceed expectations. Specifically, I have experience in developing computer vision applications for surveillance, autonomous vehicles, and robotics, as well as customizing off-the-shelf algorithms for specific use cases. I am committed to staying up-to-date with the latest trends and techniques in computer vision and constantly exploring new tools to enhance my skills

شاهد المزيد

ElSayed Mustafa

Technical Team Lead at NeuroTech

4.0/5
10 Courses
4 Reviews
18 Students

At NeuroTech, our team is pioneering AI-driven solutions in the different sectors,Compute, leveraging my background in Computer Science and Artificial Intelligence from Benha University. We've successfully developed Artificial Intelligence and data analytics strategies that have positioned us at the forefront of industry innovation.

With a strong foundation in ArtificialIntelligence, we focus on creating tools that not only enhance customer experiences but also drive organizational growth. Our commitment to excellence at NeuroTech has fostered a culture where cutting-edge technology meets practical business applications.

شاهد المزيد

Mohamed Makram

Data Scientist at We

4.0/5
3 Courses
4 Reviews
66 Students

a data scientist eager to participate in projects that improving people's life and to work on teams that build on my personality

شاهد المزيد
مجانا
مستوى
جميع المستويات
المدة الزمنية 9.6 ساعات
محاضرات
7 محاضرات

المواد

  • شرائح عرض تفصيلية لكل جلسة (PDF)
  • أكواد توضيحية باستخدام OpenCV (Python)
  • ملفات صور وتطبيقات عملية للتجربة
  • اختبارات قصيرة بعد كل محور للتأكد من الفهم
  • مشاريع تطبيقية عملية تساعدك على تحويل المعرفة النظرية إلى تطبيقات حقيقية
  • روابط إضافية لمصادر خارجية وشروحات مرئية داعمة

احدث الدورات

Python
مجانا
SQL
مجانا

Want to receive push notifications for all major on-site activities?

ليس لديك حساب حتى الآن؟ قم بالتسجيل مجانًا