합성곱 이미지필터 - 합성곱의 이해, 이미지필터 만들기

يعد هذا التطبيق أداة تعليمية مفيدة ومنصة تجريبية للأشخاص المهتمين بالرياضيات ومعالجة الصور والشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) والمزيد. يستخدم هذا التطبيق الرسوم المتحركة لشرح عمليات الالتواء ثنائية الأبعاد المستخدمة في رؤية الكمبيوتر وCNN بشكل بديهي. حتى لو لم تكن متخصصًا، يمكنك الفهم بشكل حدسي من خلال الرسوم المتحركة المرئية، وفي الوقت نفسه، توفر تجربة تعليمية ممتعة.

يمكن للمستخدمين إنشاء مرشحات الصور الخاصة بهم، وتطبيقها على صور مختلفة، والتحقق من التأثيرات في الوقت الحقيقي.

[الميزات الرئيسية للتطبيق]

- الرسوم المتحركة المرئية: توفر رسومًا متحركة مرئية لعملية الالتواء ثنائية الأبعاد حتى تتمكن من فهمها بوضوح.

- حاسبة الالتواء: يمكنك ضبط قيم مصفوفة الإدخال ومصفوفة النواة المختلفة وحساب عمليات الالتواء ثنائية الأبعاد.

- مرشح الصور: يمكن للمستخدمين التحقق من كيفية قيام المرشح المطبق بتحويل الصورة إلى مرشح صور يتم تنفيذه بناءً على الالتواء ثنائي الأبعاد.

- يتم توفير أنواع مرشحات متعددة: يتم توفير إعدادات مسبقة مختلفة للمرشحات الأساسية مثل اكتشاف الحواف والتعتيم، ويمكن للمستخدمين تحديد المرشحات وتخصيصها.

[الدافع لتطوير التطبيق]

تم تطوير Convolution Flow مستوحى من الصعوبة التي واجهتني في فهم مفهوم الالتواء أثناء دراستي هندسة الكمبيوتر. تلعب عمليات الالتواء ثنائية الأبعاد دورًا مهمًا في رؤية الكمبيوتر وشبكة CNN، ولكن لم يكن من السهل فهمها من خلال النص أو الصيغ وحدها. لذلك، أردنا إنشاء أداة يمكنها بسهولة شرح عملية حساب الالتواء باستخدام الرسوم المتحركة المرئية وتجربة أمثلة التطبيقات مثل مرشحات الصور.

[الصور المستخدمة داخل التطبيق]

- تم إنشاء نماذج الصور المستخدمة داخل التطبيق بشكل قانوني من خلال نموذج DALL-E الخاص بـ OpenAI للسماح للمستخدمين بتطبيق واختبار المرشحات القائمة على الالتواء، والصور المستخدمة لا تصور أشخاصًا حقيقيين.

[تعليق]

- إذا كان هناك أي تحسينات أو أخطاء أو ميزات ترغب في إضافتها إلى التطبيق، يرجى إرسال البريد الإلكتروني التالي. سنقوم بتجميع ملاحظاتك وعكسها في التحديثات المستقبلية.

- البريد الإلكتروني: [email protected]

"افهم الالتواء كرسوم متحركة واستمتع بتجربة جديدة في إنشاء الفلتر الخاص بك!"