21 – Amaliy mashg’ulot

28 - Amaliy mashg’ulot.

Mavzu: Tasvirni parallel qayta ishlash.
Ishdan maqsad: Tasvirni parallel qayta ishlash.
Nazariy qism
Ushbu lab parallel dasturlash yordamida, xususan, turli xil jarayonlardan foydalangan holda tasvirlarni qayta ishlash va manipulyatsiya qilishning haqiqiy jarayonini tahlil qiladi. Rasmlar bir-biridan mustaqil ravishda qayta ishlanganligi sababli, parallel dasturlash tasvirni qayta ishlash uchun sezilarli tezlikni ta'minlashi mumkin. Ushbu bobda tasvirni qayta ishlash texnologiyasining asoslari muhokama qilinadi, birgalikda ishlash jarayoni ta'minlangan yaxshilanishlarni aks ettiradi va tasvirni qayta ishlash dasturlari uchun eng yaxshi amaliyotlarni ko'rib chiqish bilan yakunlanadi.
Ushbu lab quyidagi mavzularni qamrab oladi:
Tasvirni qayta ishlashning asosiy g'oyasi va bir qator asosiy tasvirni qayta ishlash texnologiyalari
Tasvirni qayta ishlashda bir xillikni qanday qo'llash va u taqdim etgan yaxshilanishlarni tahlil qilish
Bir vaqtning o'zida tasvirni qayta ishlashning eng yaxshi usullari
Texnik talablar
Ushbu Lab uchun zaruriy shartlar ro'yxati:
Python 3 allaqachon kompyuteringizda o'rnatilganligiga ishonch hosil qiling
Python 3 tarqatish uchun sizda OpenCV va NumPy o'rnatilgan bo'lishi kerak
GitHub-dan kerakli omborni tekshiring
Ushbu lab davomida biz Chapter08 nomli pastki papka bilan ishlaymiz
Harakatdagi quyidagi videolarni tekshiring
Rasmga ishlov berish asoslari
Raqamli / hisoblash tasvirini qayta ishlash (biz bundan buyon shunchaki tasvirni qayta ishlash deb ataymiz) zamonaviy davrda juda mashhur bo'lib, u kundalik hayotimizning ko'p jabhalarida mavjud. Rasmni qayta ishlash va manipulyatsiya turli xil filtrlardan foydalangan holda kamerangiz yoki telefoningiz bilan suratga olish paytida yoki Adobe Photoshop-dan foydalanish kabi yanada takomillashtirilgan tasvirni tahrirlashda yoki hatto oddiygina Microsoft Paint yordamida rasmlarni tahrirlashda ishtirok etadi.
Tasvirni qayta ishlashda qo'llaniladigan ko'plab texnologiyalar va algoritmlar 1960-yillarning boshlarida tibbiy maqsadlarda tasvirlash, sun'iy yo'ldosh orqali tasvirlarni tahlil qilish, shaxsni aniqlash va shunga o'xshashlar kabi turli maqsadlarda ishlab chiqilgan. Biroq, tasvirni qayta ishlashning bunday texnologiyalari sezilarli hisoblash quvvatini talab qiladi va o'sha paytda kompyuterlarda mavjud bo'lgan hisoblash texnikasi tez sonli silliqlash ehtiyojlarini qondira olmasligi tasvirni qayta ishlashni sekinlashtirdi.
Vaqt o'tishi bilan tez rivojlanish, chunki tezkor, ko'p yadroli protsessorlarga ega kuchli kompyuterlar yaratilib, asta-sekin tasvirni qayta ishlash texnikasi qulayroq bo'lib, tasvirni qayta ishlash bo'yicha tadqiqotlar sezilarli darajada tezlashdi. Hozirgi kunda ko'plab tasvirlash dasturlari faol ravishda ishlab chiqilmoqda va o'rganilmoqda, jumladan naqshlarni aniqlash, tasniflash, xususiyatlarni ajratish va hk. Birgalikda va parallel dasturlash imkoniyatlaridan foydalanadigan va aks holda maxfiy Markov modellari, tarkibiy qismlarni mustaqil tahlil qilish va hattoki bugungi kunda paydo bo'layotgan neyron tarmoq modellari kabi juda ko'p vaqt talab qiladigan aniq tasvirni qayta ishlash texnologiyalari: