473D.F

  الترجمة الفورية للصوت باستخدام الرؤية الحاسوبية في عصر العولمة، أصبح التواصل السلس عبر الحواجز اللغوية ضرورة أساسية. ومع التقدم في الذكاء الاصطناعي والرؤية الحاسوبية، أصبح من الممكن إنشاء تطبيقات تجسر هذه الفجوات في الوقت الفعلي. أحد هذه التطبيقات يتضمن استخدام التعرف على الصوت، الترجمة، ومعالجة الفيديو لترجمة اللغة المنطوقة إلى لغة أخرى وعرض النتائج على فيديو مباشرة. إليكم نظرة متعمقة على كيفية عمل هذا الحل المبتكر . المكونات الأساسية التعرف على الصوت : يستخدم التطبيق مكتبة التعرف على الصوت لتحويل الكلمات المنطوقة إلى نص. يتم تحقيق ذلك من خلال واجهة برمجة تطبيقات التعرف على الصوت من جوجل، والتي توفر تحويل دقيق وموثوق للصوت إلى نص . الترجمة : بمجرد التعرف على النص، يتم ترجمته إلى اللغة المستهدفة باستخدام ترجمة جوجل. هذه الخطوة تضمن تحويل النص المعترف به إلى اللغة المرغوبة بدقة . يمكنك اختيار اي لغة وتغييرها جوا الكود التقاط ومعالجة الفيديو : يتم التقاط الفيديو من كاميرا الويب باستخدام OpenCV ، وهي مكتبة قوية للرؤية الحاسوبية. ثم يتم إضافة الن...

  التعرف على الوجوه باستخدام Python مقدمة تخيل أنك تستطيع بناء نظام بسيط للتعرف على الوجوه باستخدام الكاميرا والبرمجة بلغة بايثون.  في هذه المقالة، سنستعرض كيفية إعداد برنامج يقوم بالتعرف على الوجوه في الوقت الفعلي باستخدام مكتبات OpenCV وface_recognition.  سنشرح كل خطوة بطريقة مبسطة لتتمكن من فهم العملية وتنفيذها بنفسك. ما ستحتاجه قبل أن نبدأ، تأكد من توفر التالي: جهاز كمبيوتر مزود بكاميرا. تثبيت لغة بايثون على نظامك. المكتبات الضرورية في بايثون: OpenCV (لالتقاط الفيديو ومعالجة الصور) face_recognition (للتعرف على الوجوه) خطوات التنفيذ 1. إعداد مجموعة البيانات أول خطوة هي تجهيز مجموعة من الصور للأشخاص الذين تريد التعرف عليهم.  قم بإنشاء مجلد جديد على جهاز الكمبيوتر الخاص بك واسمه "dataset"، وداخل هذا المجلد قم بإنشاء مجلد لكل شخص تريد التعرف عليه.  ضع أكثر من صورة لهذا الشخص داخل المجلد الخاص به. 2. تحميل الصور المشهورة وتشفير الوجوه الخطوة التالية هي قراءة هذه الصور وتشفير الوجوه باستخدام مكتبة face_recognition.  عند تشفير الوجوه، نحصل على مجموعة من الأرقا...

  استخدام إيماءات اليد للتحكم في جهاز الكمبيوتر الخاص بك مقدمة تخيل أنك تستطيع التحكم في جهاز الكمبيوتر باستخدام إيماءات يدك فقط.  قد يبدو هذا شيئًا من أفلام الخيال العلمي، ولكن بفضل قوة رؤية الكمبيوتر وبعض البرمجة الذكية، يمكن تحقيق ذلك.  في هذه المقالة، سنشرح كيفية إعداد نظام يتيح لك استخدام إيماءات اليد لتحريك الفأرة، والنقر، وحتى التمرير، باستخدام كاميرا الويب وبعض مكتبات بايثون. ما ستحتاجه قبل أن نبدأ، تأكد من توفر التالي: جهاز كمبيوتر مزود بكاميرا ويب. تثبيت لغة بايثون على نظامك. المكتبات الضرورية في بايثون: OpenCV (لالتقاط الفيديو ومعالجة الصور) MediaPipe (لاكتشاف وتتبع اليد) PyAutoGUI (للتحكم في الفأرة ولوحة المفاتيح) دليل خطوة بخطوة 1. إعداد MediaPipe لاكتشاف اليد MediaPipe هي إطار عمل من Google يقدم حلولًا جاهزة للاستخدام للعديد من المهام المتعلقة بالتعلم الآلي. في هذا المشروع، نستخدم وحدة Hands لاكتشاف وتتبع معالم اليد. أولاً، نقوم بتهيئة MediaPipe Hands وأدوات الرسم الخاصة بها لتصور معالم اليد. 2. التقاط الفيديو من كاميرا الويب نستخدم OpenCV لالتقاط الفيديو من...

إنشاء محول فيديو إلى صوت بسيط باستخدام KivyMD في هذه المقالة، سنشرح كيفية إنشاء تطبيق بسيط لتحويل الفيديو إلى صوت باستخدام لغة بايثون ومكتبة KivyMD.  يتيح هذا التطبيق للمستخدمين اختيار ملف فيديو بصيغة MP4 وتحويله إلى ملف صوتي بصيغة MP3.  سنوضح الكونات الأساسية والوظائف الخاصة بالكود، حتى تتمكن من فهم وبناء تطبيقك الخاص. نظرة عامة تم بناء التطبيق باستخدام إطار عمل KivyMD، وهو امتداد لمكتبة Kivy المصممة لبناء واجهات حديثة وصديقة للجوال.  سيوفر التطبيق واجهة مستخدم سهلة الاستخدام لاختيار ملف الفيديو، وعرض مسار الملف، وتحويل الفيديو إلى ملف صوتي. المكونات الأساسية المكتبات والاستيرادات : يستخدم التطبيق عدة مكتبات، بما في ذلك moviepy لمعالجة الفيديو والصوت، tkinter لاختيار الملفات، و threading للتعامل مع المهام الخلفية. هذه المكتبات تساعد في تنفيذ المهام المختلفة مثل فتح نافذة اختيار الملفات، معالجة الفيديو، وتحويله إلى صوت. وظيفة اختيار الملف : تفتح هذه الوظيفة حوار اختيار الملفات لاختيار ملف MP4 وتحدث الواجهة لعرض مسار الملف. بمجرد اختيار الملف، يتم تحديث واجهة المستخدم ل...

بناء تطبيق استخراج النصوص من الصور باستخدام   Kivy و Python   يمكن أن يكون إنشاء تطبيق لاستخراج النصوص باستخدام Kivy و Python مشروعًا مثيرًا، خاصة إذا كنت ترغب في تعلم المزيد عن تطوير واجهات المستخدم ومعالجة الصور. في هذا المقال، سنقوم بشرح الكود لمثل هذا التطبيق خطوة بخطوة، حتى تتمكن من فهم كيفية عمله وربما تطويره .   المقدمة هدف هذا التطبيق هو السماح للمستخدمين باختيار ملف صورة، استخراج النص من الصورة باستخدام تقنية التعرف الضوئي على الحروف (OCR) ، وعرض النص المستخرج داخل التطبيق. سنستخدم عدة مكتبات لتحقيق ذلك :   Kivy و KivyMD للواجهة الرسومية PIL ( مكتبة الصور في Python) لمعالجة الصور Pytesseract لاستخراج النصوص Tkinter لاختيار الملفات إعداد البيئة أولاً، تأكد من تثبيت جميع المكتبات المطلوبة. يمكنك تثبيتها باستخدام pip: pip install kivy kivymd pillow pytesseract كما تحتاج إلى تثبيت Tesseract-OCR على نظامك. يمكنك تنزيله من هنا . الكود استيراد المكتبات اللازمة import kivy from kivy.app import App from kivymd.app import MDApp from ...

  التحكم بالفأرة بالفم باستخدام OpenCV و Mediapipe و PyAutoGUI   استخدم هذه الأداة في تطوير مشروعك هذا المشروع يوضح كيفية استخدام ملامح الوجه للتحكم في مؤشر الفأرة ومحاكاة النقرات باستخدام كاميرا الويب .   من خلال تتبع نقاط محددة على الوجه، يمكننا تحريك مؤشر الفأرة وتنفيذ النقرات بناءً على حركات ومواضع ميزات الوجه، مثل الشفاه .   إليك شرح خطوة بخطوة للكود ووظائفه .   المكتبات المستخدمة OpenCV: لالتقاط الفيديو من كاميرا الويب ومعالجة الإطارات . Mediapipe: لاكتشاف ملامح الوجه . PyAutoGUI: للتحكم في مؤشر الفأرة ومحاكاة النقرات . import cv2 import mediapipe as mp import pyautogui تهيئة كاميرا الويب وكاشف ملامح الوجه   cam = cv2.VideoCapture( 0 ) face_mesh = mp.solutions.face_mesh.FaceMesh( refine_landmarks = True )   cam: لالتقاط الفيديو من كاميرا الويب الافتراضية .   face_mesh:   يهيئ  Mediapipe Face Mesh  لاكتشاف ملامح الوجه .   الحصول على أبعاد الشاشة screen_w, screen_h = pyautogui.size()   ...

  استخدام Webots و MediaPipe للتحكم في حركة الروبوت بواسطة وضعية الرأس في السنوات الأخيرة، أدى التقاطع بين CV والروبوتات إلى تطوير طرق تحكم مبتكرة، أحدها هو تقدير وضعية الرأس.  من خلال الاستفادة من أدوات مثل Webots لمحاكاة الروبوت و MediaPipe للكشف عن معالم الوجه في الوقت الفعلي، من الممكن إنشاء نظام حيث يتحكم اتجاه رأس المستخدم في حركة الروبوت.  تشرح هذه المقالة كيفية بناء مثل هذا النظام، مع توضيح تفاصيل تكامل هذه التقنيات. مقدمة إلى Webbots و MediaPipe Webots هو برنامج مفتوح المصدر لمحاكاة الروبوتات يوفر بيئة شاملة لنمذجة وبرمجة ومحاكاة الروبوتات.  يدعم مجموعة متنوعة من نماذج الروبوتات ويسمح بتخصيص واسع النطاق والبرمجة النصية، مما يجعله مثاليًا للأغراض التعليمية والبحثية. MediaPipe هو إطار عمل طورته Google لبناء خطوط أنابيب تعلم الآلة متعددة الوسائط.  تضمن حلولًا متقدمة لمهام مثل اكتشاف الوجه، تتبع اليد وغيرها.  وحدة Face Mesh في MediaPipe مفيدة بشكل خاص في التقاط معلمات الوجه في الوقت الفعلي، والتي يمكن استخدامها لتقدير اتجاه رأس الشخص. نبذة عن ...