• درباره ی ما
  • قوانین سایت MATLABDL
  • تماس با ما
شماره تماس: 0165-984-0937 ساعت 10 الی 12 و 15 الی 22 - پاسخگوی تلگرامی
مطلب دی ال
  • خانه
  • انجام پروژه
    • انجام پروژه متلب MATLAB
    • شبیه سازی مقاله
    • انجام پروژه داده کاوی
    • انجام پروژه پردازش تصویر
    • انجام پروژه شبکه عصبی
    • انجام پروژه الگوریتم ژنتیک
    • بهینه سازی با الگوریتم pso
    • انجام پروژه الگوریتم کلونی مورچگان
    • انجام پروژه میکروکنترلر
  • پروژه ها
    • پروژه های آماده
    • پروژه آماده برق
    • پروژه آماده کامپیوتر
    • پروژه آماده مکانیک
    • پروژه های پردازش تصویر
    • پروژه های پردازش متن
    • پروژه های شبیه سازی با متلب
  • آموزش ها
    • آموزش متلب
    • آموزش Python
    • آموزش ++C
    • آموزش Java
    • آموزش #C
    • آموزش VB.NET
    • آموزش Perl
    • پردازش تصویر
    • پردازش صوت و گفتار
    • محاسبات نرم
      • الگوریتم‌های فراابتکاری
      • یادگیری ماشین ، داده‌کاوی و شناسایی آماری الگو
      • منطق فازی
    • طراحی وب سایت
    • پایگاه داده
    • شبکه
  • آکادمی مطلب دی ال
    • پایتون
    • متلب
    • سی پلاس پلاس
  • مطالب و دروس دانشگاهی
    • مهندسی کامپیوتر
    • مهندسی برق
  • پرداخت آنلاین
  • درخواست پروژه
  • دعوت به همکاری
  • منو منو
وبلاگ
طبقه بندی یا classification میوه ها با تکنیک های پردازش تصویر

طبقه بندی یا classification میوه ها با تکنیک های پردازش تصویر

5 آبان 1399/0 دیدگاه /در پروژه آماده کامپیوتر, پروژه ها, پروژه های پردازش تصویر, پروژه های شبیه سازی با متلب /توسط مدیر سایت

طبقه بندی ، دسته بندی یا classification میوه ها یا تشخیص میوه ها با تکنیک های پردازش تصویر ، عنوان پروژه ای دیگر در زمینه پردازش تصویر می باشد که در این لحظه از مطلب دی ال برای دانلود قرار داده ایم.در ادامه توضیحات این پروژه، خروجی های پروژه و در انتها لینک دانلود این پروژه آورده شده است.

طبقه بندی میوه ها با تکنیک های پردازش تصویر

می دانید که دسته بندی، طبقه بندی یا classification یکی از کاربردهای مهم در پردازش تصویر است. یکی از دشواری هایی که در دسته بندی اشیا در تصویر وجود دارد این است که زاویه عکسبرداری از یک شی ممکن است تغییر کند و تشخیص آن شی را دشوار کند در این پروژه هدف این است که ما با این مشکل مهم !! کلنجار برویم و توانایی و دانش خود را در زمینه پردازش تصویر مورد آزمایش قرار دهیم.

در این پروژه یعنی پروژه دسته بندی میوه ها با تکنیک های پردازش تصویر فرض بر این است که می خواهیم تصاویر میوه های مختلف را از هم تفکیک کنیم یعنی ما باید براساس خصوصیات ظاهری میوه ها آن ها را دسته بندی کرده و از هم تشخیص دهیم.

استفاده مناسب از رنگ و فضاهای رنگی، اعمال فیلترهای مناسب، استفاده از تبدیلات حوزه فرکانس، عملیات مورفولوژی، قطعه بندی و استفاده از توصیف کننده های مناسب بعد از قطعه بندی، تبدیل های کاهش بعد مثل PCA و …

موارد ذکر شده در بالا از جمله مواردی بود که ما می توانستیم در دسته بندی تصاویری که در اختیار داریم از آنها استفاده کنیم.

همچنین بخوانید: تشخیص افراد عینکی و غیر عینکی به کمک طبقه بندهای svm ، شبکه عصبی و بیز ساده

استفاده از تکنیک های پیشرفته و قوی در یادگیری ماشین (Machine learning) و شبکه های عصبی و عمیق و … در این پروژه مد نظر ما نبوده و هدف اصلی این بود که با استفاده از تکنیک ها و روش های موجود در پردازش تصویر ، ویژگی های خوب از تصاویراستخراج کنیم که براساس آنها بتوانیم با یک سری شروط ساده و یا یک دسته بند معمولی ، میوه های داده شده را ازهم جدا نماییم.

مراحل انجام پروژه دسته بندی میوه ها با تکنیک ها و روش های پردازش تصویر

در این پروژه سعی شده است که با استفاده از ابزارهای پردازش تصویر و طبقه ‌بندهای موجود در یادگیری ماشین تشخیص نوع میوه صورت گیرد. بر همین اساس مراحل زیر طی شده است:

  • جمع آوری میوه ها
  • استخراج ویژگی از میوه‌ها
  • تشخیص نوع میوه

همچنین بخوانید: ارزیابی طبقه بند درخت تصمیم Decision Tree بر روی داده IRIS

برای استخراج ویژگی از میوه‌ها از دو مفهوم زیر استفاده شده است:

  • مفهوم انواع فضای رنگ
  • ویژگی‌های مربوط به حجم و شکل داده ها

تصاویری از خروجی و نتایج پروژه طبقه بندی میوه ها با پردازش تصویر

در ویژگی های رنگی از سه فضای رنگ RGB، HSV و YcBcR استفاده شده است. بر اساس موارد گفته شده 9 فضای مختلف خواهیم داشت. از هر کدام از این فضای رنگ ویژگی‌های آماری مانند کمترین مقدار میوه در آن فضای رنگ و … (که در داکیومنت پروژه ذکر شده است) استخراج شده است (تابعی که از آن برای این منظور نیز استفاده شده است در داکیومنت پروژه موجود می باشد).

روند خروجی این برنامه به صورت زیر است:

توجه:
ویژگی‌های استخراج شده از فضاهای مختلف مانند فضای R، فضای G، فضای B، فضای hsv، فضای H و … را می توانید بعد از اجرای پروژه مشاهده نمایید.همچین این ویژگی‌های استخراج شده در فایل داکیومنت پروژه نیز آورده شده است.

تصویر اصلی

تصویر اصلی
طبقه بندی میوه ها با تکنیک های پردازش تصویر

تصویر سطح خاکستری

تصویر سطح خاکستری
طبقه بندی میوه ها با تکنیک های پردازش تصویر

تصویر فیلتر، و جداسازی پس زمینه (قسمت سفید میوه است)

تصویر فیلتر، و جداسازی پس زمینه
طبقه بندی میوه ها با تکنیک های پردازش تصویر

همچنین بخوانید: پروژه طبقه بندی مقالات با استفاده از طبقه بندی بیز ساده (پردازش متن)

تصویر فضای R (دقت شود که در بقیه تصاویر بحث فقط روی میوه است)

دسته بندی میوه ها با تکنیک های پردازش تصویر
دسته بندی میوه ها با تکنیک های پردازش تصویر

بالاتر در قالب توجه گفته شد ویژگی‌های استخراج شده از فضاهای مختلف مانند فضای R، فضای G، فضای B، فضای hsv، فضای H و … را می توانید بعد از اجرای پروژه مشاهده نمایید.به عنوان مثال در تصویر زیر ویژگی‌های استخراج شده از فضای R را مشاهده می کنید.

ویژگی‌های استراج شده از فضای R

تصویر فضای G

دسته بندی میوه ها با تکنیک های پردازش تصویر
دسته بندی میوه ها با تکنیک های پردازش تصویر

تصویر فضای B

دسته بندی میوه ها با تکنیک های پردازش تصویر
دسته بندی میوه ها با تکنیک های پردازش تصویر

بحث در مورد فضای hsv

دسته بندی میوه ها با تکنیک های پردازش تصویر
دسته بندی میوه ها با تکنیک های پردازش تصویر

همچنین بخوانید: تشخیص اعداد فارسی تایپی به کمک طبقه بند SVM

تصویر فضای H

تشخیص میوه ها با تکنیک های پردازش تصویر
تشخیص میوه ها با تکنیک های پردازش تصویر

تصویر فضای S

تشخیص میوه ها با تکنیک های پردازش تصویر
تشخیص میوه ها با تکنیک های پردازش تصویر

تصویر فضای V

تشخیص میوه ها با تکنیک های پردازش تصویر
تشخیص میوه ها با تکنیک های پردازش تصویر

تصویر فضای Yc

تشخیص میوه ها با تکنیک های پردازش تصویر
تشخیص میوه ها با تکنیک های پردازش تصویر

تصویر فضای Bc

تشخیص میوه ها با تکنیک های پردازش تصویر
تشخیص میوه ها با تکنیک های پردازش تصویر

تصویر فضای RC

تشخیص میوه ها با تکنیک های پردازش تصویر
تشخیص میوه ها با تکنیک های پردازش تصویر

کارشناسان وب سایت MATLABDL قادر به انجام پروژه با موضوعات مشابه و در زمینه پردازش تصویر و همچنین طبقه بندی می باشند.


قیمت: 139000 تومان

1,390,000 ریال – خرید نهایی کردن خرید مورد به سبد خرید اضافه شد

حجم : 52 مگابایت
توضیحات : پیاده سازی در نرم افزار متلب انجام شده است.
کلمات کلیدی: پردازش تصویر در نرم افزار متلب,
منبع : مطلب دی ال
رمز فایل : www.matlabdl.com



برچسب ها: پردازش تصویر, پروژه پردازش تصویر, پروژه پردازش تصویر با متلب, پروژه پردازش تصویر در متلب, طبقه بندی میوه ها با پردازش تصویر
اشتراک این مطلب
  • اشتراک در Facebook
  • اشتراک در Twitter
  • Share on WhatsApp
  • اشتراک در LinkedIn
https://www.matlabdl.com/wp-content/uploads/2020/10/classification-fruits-by-image-processing-in-matlab-post.jpg 320 640 مدیر سایت https://www.matlabdl.com/wp-content/uploads/2018/10/matlabdl-com-logo-new.png مدیر سایت2020-10-26 01:31:382020-11-07 13:28:56طبقه بندی یا classification میوه ها با تکنیک های پردازش تصویر
شاید این موارد نیز مورد علاقه شما باشد
پروژه پردازش تصاوير رقومی با نرم افزار متلب پروژه پردازش تصاویر رقومی با نرم افزار متلب
کتاب مقدمه ای بر پردازش تصویر با نرم افزار متلب کتاب مقدمه ای بر پردازش تصویر با نرم افزار متلب
پروژه پردازش تصویر با جعبه ابزارهای متلب پروژه پردازش تصویر با جعبه ابزارهای متلب
پردازش تصویر و تکنیک های استفاده از آن پردازش تصویر و تکنیک های استفاده از آن
تشخیص رنگ و شکل علائم راهنمایی و رانندگی در نرم افزار متلب تشخیص رنگ و شکل علائم راهنمایی و رانندگی در نرم افزار متلب
نمایش یک تصویر دیجیتال با رزولوشن های مختلف در Matlab
0 پاسخ

دیدگاه خود را ثبت کنید

تمایل دارید در گفتگوها شرکت کنید؟
در گفتگو ها شرکت کنید.

دیدگاهتان را بنویسید لغو پاسخ

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

سبد خرید

تعداد موارد موجود در سبدخرید: 0

  • سبد خریدتان خالی است.
  • کل: 0 ریال
  • پرداخت

خبرنامه ایمیلی مطلب دی ال

آموزش زبان های برنامه نویسی

آموزش زبان های برنامه نویسی

آموزش زبان های برنامه نویسی

آحرین مطالب

  • پروژه حل پازل اعداد با استفاده از الگوریتم ژنتیک در متلبپروژه حل پازل اعداد با استفاده از الگوریتم ژنتیک در متلب2 اسفند 1399 - 15:54
  • پروژه پیاده سازی PCA و مصورسازی داده های دیتاست های iris ، Wheat Seeds و Abaloneپروژه پیاده سازی PCA و مصورسازی داده های iris ، Seeds و Abalone14 بهمن 1399 - 22:12
  • پروژه پیاده سازی یک سیستم توصیه گر ترکیبی با متلبپروژه پیاده سازی یک سیستم توصیه گر ترکیبی با متلب20 آبان 1399 - 22:22
  • کاربرد هوش مصنوعی در تشخیص اشیا ممنوعه زیر دستگاه x-rayکاربرد هوش مصنوعی در تشخیص اشیا ممنوعه زیر دستگاه x-ray18 آبان 1399 - 15:43
  • تحقیق بررسی راهکارهای مقابله با حمله DoS بر اساس ابزارهای یادگیری ماشینبررسی راهکارهای مقابله با حمله DoS بر اساس ابزارهای یادگیری ماشین6 آبان 1399 - 15:05

آخرین دیدگاه

  • سحر در پروژه پیاده سازی یک سیستم توصیه گر ترکیبی با متلب
  • مدیر سایت در پروژه پیاده سازی یک سیستم توصیه گر ترکیبی با متلب
  • سحر در پروژه پیاده سازی یک سیستم توصیه گر ترکیبی با متلب
  • مدیر سایت در آموزش حلقه for در پایتون | نحوه استفاده از حلقه ها در پایتون
  • علیرضا در آموزش حلقه for در پایتون | نحوه استفاده از حلقه ها در پایتون

مطلب دی ال را در شبکه های اجتماعی دنبال کنید

خانه |پرداخت آنلاین | دعوت به همکاری | قوانین سایت | درباره ما | تماس با ما

تمامي حقوق مادي و معنوي اين وب سايت نزد مطلب دی ال محفوظ بوده و هر گونه کپي برداري از مطالب پيگرد قانوني به همراه دارد!

طراح سایت : CMSDESIGN

پروژه حذف اثر حرکت (motion blur) از تصویر در متلب... پروژه حذف اثر حرکت (motion blur) از تصویر در متلب تحقیق بررسی راهکارهای مقابله با حمله DoS بر اساس ابزارهای یادگیری ماشین بررسی راهکارهای مقابله با حمله DoS بر اساس ابزارهای یادگیری ماشین...
رفتن به بالا