تطبيق ويب لكشف لوحات السيارات والتعرف الضوئي على الحروف باستخدام TensorFlow و Flask

تُحدث الرؤية الحاسوبية واستخراج النصوص تحولاً في الصناعات، ولكن سد الفجوة بين نموذج مُدرّب وتطبيق ويب عامل يمكن أن يكون تحديًا. يرشدك هذا المساق خلال العملية الكاملة لبناء نظام ذكي للتعرف على لوحات السيارات من الصفر. ستنتقل من فهم مفاهيم معالجة الصور الأساسية إلى بناء خط أنابيب تعلم عميق كامل. من خلال الشروحات المكتوبة التفصيلية وتمارين الترميز المنظمة، ستتعلم كيفية إعداد بيانات الصور، تدريب نموذج اكتشاف الكائنات لتحديد مواقع لوحات السيارات، إجراء التعرف الضوئي على الحروف (OCR) لقراءة النصوص، وتجميع كل شيء في واجهة ويب نظيفة. ما ستتعلمه: - فهم أساسيات المعالجة المسبقة للصور وتوصيفها للرؤية الحاسوبية. - تدريب نموذج اكتشاف كائنات تعلم عميق باستخدام TensorFlow لتحديد مناطق الاهتمام. - تطبيق تقنيات التعرف الضوئي على الحروف لاستخراج النصوص بدقة من لوحات السيارات المكتشفة. - بناء الواجهة الخلفية لتطبيق الويب باستخدام Flask لمعالجة تحميلات الصور واستدلال النموذج. - تصميم واجهة مستخدم متجاوبة باستخدام HTML و Bootstrap لعرض نتائج الاكتشاف. - تطبيق مبادئ تصميم واجهات برمجة التطبيقات الحديثة لربط خط أنابيب التعلم العميق الخاص بك مع الواجهة الأمامية بشكل نظيف. تبدأ الرحلة بتعريفات أساسية للرؤية الحاسوبية وتقنيات تسمية البيانات قبل الانتقال إلى تدريب النموذج وتقييمه. أخيرًا، ستربط نموذجك المُدرّب بواجهة خلفية للويب، مما يؤدي إلى إنشاء تطبيق متكامل وشامل. تم تصميم هذا المساق للمبتدئين المهتمين بالرؤية الحاسوبية وتطوير الويب. لا يلزم وجود خبرة سابقة في التعلم العميق أو أطر عمل الويب، حيث نبدأ بالمفاهيم الأساسية. ابدأ القراءة اليوم لبناء أول تطبيق ويب ذكي لك.