قطعه‌بندی نمونه‌ای تصاویر: شناسایی دقیق اشیاء با مرزهای واضح instance segmentation
اگر می‌خواهید تصویری دقیق از اشیاء را شناسایی کنید و مرزهای آن‌ها را با دقت بالا مشخص کنید، روش قطعه‌بندی نمونه‌ای تصاویر یک گزینه بسیار مناسب است. با استفاده از این روش، تصویر به قطعات کوچکتر تقسیم شده و مرزهای اشیاء به صورت واضح و دقیق تعیین می‌شود.
قطعه‌بندی نمونه‌ای با استفاده از شبکه‌های عصبی کانولوشنی و الگوریتم‌های پیچیده به شناسایی و قطعه‌بندی اشیاء در تصاویر می‌پردازد. این روش قادر است به صورت همزمان چند اشیاء را در تصویر تشخیص داده و محدوده آن‌ها را با دقت بالا تعیین کند.
از کاربردهای قطعه‌بندی نمونه‌ای می‌توان در حوزه‌های مختلفی از جمله پزشکی، خودروهای خودران و رباتیک استفاده کرد. در زمینه پزشکی، این روش می‌تواند در تشخیص بیماری‌ها و تعیین مرزهای تومورها مورد استفاده قرار بگیرد. همچنین، در حوزه خودروهای خودران، قطعه‌بندی نمونه‌ای به تشخیص اشیاء موجود در محیط و برنامه‌ریزی حرکت خودروها کمک می‌کند. در زمینه رباتیک، این روش نیز به شناسایی اشیاء و برنامه‌ریزی حرکت ربات‌ها کارآمد است.
به طور خلاصه، قطعه‌بندی نمونه‌ای تصاویر، روشی پیشرفته برای شناسایی دقیق اشیاء و تعیین مرزهای واضح آن‌ها است. با استفاده از این روش، می‌توانید تصاویر را به صورت دقیق تجزیه کنید و اطلاعات مفیدی از موقعیت و شکل اشیاء دریافت کنید.
کد متلب که به طور کلی روش استفاده از این تکنیک را نشان می دهد :
% خواندن تصویر
image = imread('example_image.jpg');
% تبدیل تصویر به نمونه‌هایی از قسمت‌های کوچکتر
sampleSize = 32; % اندازه هر نمونه (مربع)
samples = im2col(image, [sampleSize sampleSize], 'sliding');
% اعمال الگوریتم قطعه‌بندی نمونه‌ای (مثال)
% در اینجا می‌توانید الگوریتم خود را پیاده‌سازی کنید
% تشکیل تصویر قطعه‌بندی شده
reconstructedImage = col2im(samples, [sampleSize sampleSize], size(image), 'sliding');
% نمایش تصویر اصلی و تصویر قطعه‌بندی شده
figure;
subplot(1, 2, 1);
imshow(image);
title('تصویر اصلی');
subplot(1, 2, 2);
imshow(reconstructedImage);
title('تصویر قطعه‌بندی شده');