GET1033 পাইথন কোডেড ইমেজ প্রসেসর: 5 টি ধাপ

2025 লেখক: John Day | [email protected]. সর্বশেষ পরিবর্তিত: 2025-01-23 14:36

এই প্রকল্পটি আমার মডিউলের জন্য আমার নিজস্ব পাইথন কোডেড ইমেজ প্রসেসর তৈরি করার বিষয়ে, GET1033 কম্পিউটেশনাল মিডিয়া লিটারেসি এক্সপ্লোরিং। প্রথমে, ব্যবহারকারীকে তার নিজের একটি ছবি ইনপুট করতে হবে এবং তারপরে তার পছন্দসই ফিল্টারগুলি নির্বাচন করতে হবে। আমি 9 টি ফিল্টার তৈরি করেছি যা হল: ইনপুট ইমেজ দেখান, আয়না, বার পিছনে রাখুন, স্বচ্ছ বারের পিছনে রাখুন, বৃত্তের ছবি, ঝাপসা, ঘূর্ণন, রঙ পরিবর্তন এবং ফটোশপ। এর মধ্যে একটি নির্বাচন করার পর, আউটপুট ইমেজের প্রভাব থাকবে। ছবিতে দেখানো হয়েছে, এটি রঙ পরিবর্তন করার জন্য একটি ফিল্টার যেখানে আমি ছবিতে সবুজ রঙের পিক্সেলগুলি সনাক্ত করি এবং তাদের গোলাপী রঙে রূপান্তর করি।

ধাপ 1: এটি তৈরির প্রক্রিয়া

ধাপ 1: এখান থেকে পাইথন ডাউনলোড করুন!

ধাপ 2: কোড করুন!

প্রথমত, আমি কোডে ব্যবহারের জন্য উপলব্ধ প্রাক-কোডেড ফাংশন সহ কয়েকটি প্যাকেজ আমদানি করেছি। আমি যে প্যাকেজগুলো আমদানি করেছি সেগুলো হলো Scipy, Matplot এবং Numpy।

Scipy এর জন্য, আমি বিবিধ রুটিন (MISC) এবং মাল্টি-ডাইমেনশনাল ইমেজ প্রসেসিং (NDIMAGE) আমদানি করেছি। MISC হল ছবিটি পড়ার এবং সংরক্ষণ করার জন্য যেখানে NDIMAGE হল গাউসিয়ান ফিল্টার এবং ঘোরানো।

ম্যাটপ্লটলিবের জন্য, এটি পাইথনে গ্রাফ তৈরির জন্য একটি লাইব্রেরি যা একটি ম্যাটল্যাবের মতো ইন্টারফেস প্রদান করে।

নম্পির জন্য, এটি একটি লাইব্রেরি যা বড়, বহুমাত্রিক অ্যারে এবং ম্যাট্রিক্সকে সমর্থন করতে পারে। ন্যাম্পি গুরুত্বপূর্ণ কারণ এটি আমাকে অ্যারে যোগ বা গুণ করার সময় ইমেজগুলির লাল, সবুজ এবং নীল (RGB) এর অ্যারে সম্পাদনা করতে সক্ষম করে। উদাহরণস্বরূপ, A = [0, 1, 2] এবং Numpy উপস্থিতির সাথে, A*2 = [0, 2, 4] A*2 = [0, 1, 2, 0, 1, 2] পাওয়ার পরিবর্তে ।

যখন আমি রঙ পরিবর্তনের জন্য ফিল্টারে কাজ করছি, তখন আমি মেয়েটির সবুজ চুলকে গোলাপী রঙে রূপান্তর করার চেষ্টা করছি। সুতরাং, আমি যা করেছি তা হল ছবিতে সবুজ রঙের পিক্সেল সনাক্ত করা এবং সেগুলিকে (2, 0.2, 0.8) দিয়ে গুণ করা। সুতরাং, আমি আসল সবুজ চুলের পরিবর্তে একটি গোলাপী চুলের মেয়ে পাব।

ফটোশপের জন্য, আমি অ্যাভেঞ্জার্স ছবিতে সবুজ পটভূমিকে NUS এর একটি ছবি দিয়ে প্রতিস্থাপন করার চেষ্টা করছি। সুতরাং, আমি যা করেছি তা হল সবুজ পিক্সেলের সাথে 0 কে গুণ করা এবং তারপর NUS এর ছবির পিক্সেলগুলিকে সবুজ পিক্সেলের সাথে যোগ করা। এটি তখন আমাকে NUS এ Avengers এর একটি ছবি পাবে।

আমি GitHub এ আমার কোড সংযুক্ত করেছি এবং আপনি এটি এখানে ডাউনলোড করতে পারেন!

ধাপ 2: এটি কিভাবে কাজ করে?

পুরো কোড কিভাবে কাজ করে তা দেখানোর জন্য ফ্লোচার্ট সংযুক্ত করা হয়েছে!

1. প্রথমত, ব্যবহারকারীকে পছন্দের ছবি ইনপুট করতে বলা হয়। 2. এটি তখন ফিল্টারগুলির তালিকা দেখাবে যা ব্যবহারকারী বেছে নিতে পারেন। 3. যদি ব্যবহারকারী '1' থেকে '9' এ প্রবেশ করেন, তাহলে ছবিটি প্রক্রিয়া করা হবে এবং প্রতিটি ফিল্টার অনুযায়ী আউটপুট হবে। যদি ব্যবহারকারী 'R' এ প্রবেশ করে, পুরো প্রোগ্রামটি পুনরায় সেট করা হবে এবং ব্যবহারকারীকে আবার একটি ছবি আপলোড করতে বলা হবে। যদি ব্যবহারকারী 'Q' এ প্রবেশ করেন, তাহলে প্রোগ্রামটি লুপ থেকে বেরিয়ে আসবে।

ধাপ 3: এটা কি করে?

এই প্রকল্পে, মোট 9 টি ফিল্টার রয়েছে যা আমি তৈরি করেছি, যথা

1. ইনপুট ইমেজ দেখান - আপলোড করা ছবিটি দেখানোর জন্য

2. মিরর ইমেজ - একটি বস্তুর প্রতিফলিত প্রতিলিপি কিন্তু দিক উল্টানো হয়

3. বার পিছনে রাখুন - প্রস্থ এবং 50 পিক্সেলের সমান ব্যবধান সহ কালো উল্লম্ব বার সন্নিবেশ করানো।

4. স্বচ্ছ বারের পিছনে রাখুন - 50 পিক্সেলের সমান প্রস্থ এবং ব্যবধান সহ স্বচ্ছ উল্লম্ব বার োকানো

5. বৃত্তের ছবি - ছবির কেন্দ্রে একটি বৃত্ত তৈরি করতে

6. অস্পষ্টতা - ছবিটি অস্পষ্ট করার জন্য

7. ঘূর্ণন - 45 ডিগ্রী দ্বারা ছবিটি ঘোরানো

8. রঙের পরিবর্তন - সবুজ রঙকে গোলাপী রঙে পরিবর্তন করা

9. ফটোশপ - একটি ছবির একটি অংশ অন্য ছবির সাথে পরিবর্তন করা

ধাপ 4: কেন আমি এটা তৈরি করেছি?

পূর্বে, আমি কৌতূহলী যে কিভাবে ইনস্টাগ্রাম এবং স্ন্যাপচ্যাট ছবির জন্য ফিল্টার নিয়ে এসেছিল যা তাদের এত আকর্ষণীয় করে তুলেছিল। বর্ধিত বাস্তবতার উপর বক্তৃতা এবং টিউটোরিয়ালের পরে, আমি এটি সম্পর্কিত কিছু করতে চেয়েছিলাম কিন্তু আমি ইমেজ প্রসেসিং এর মূল থেকে শুরু করতে চাই কারণ আমি প্রোগ্রামিংয়ে দুর্বল এবং পাইথন কোডিং শিখতে চাই।

ধাপ 5: উন্নতি এবং ভবিষ্যতের সংস্করণগুলি কী করবে?

এই প্রকল্পের উন্নতিগুলির মধ্যে একটি হল পাইথন ব্যবহার করে লাইভ ভিডিওতে আমার নিজের ফেস ফিল্টার তৈরি করা। আমি এই কোড করার চেষ্টা করেছি কিন্তু প্রোগ্রামিং জ্ঞান এবং সময়ের সীমাবদ্ধতার কারণে আমি তাদের কোনটিই অর্জন করতে পারিনি। এটি ছাড়াও, ইমেজ প্রসেসর 'স্মার্ট' হতে পারে যেখানে এটি স্বয়ংক্রিয়ভাবে রং সনাক্ত করতে পারে এবং আমরা যে অংশগুলি চাই তা পরিবর্তন করতে পারি। একটা সময় আছে যখন আমি একজন মানুষের কালো চুল অন্য রঙে পরিবর্তন করার চেষ্টা করছি। আমি চোখ এবং চুলের রং দুটোকে নীল রঙে পরিবর্তন করি যা ছবিটিকে খুব অদ্ভুত দেখায়। আমি আশা করি আমি আমার নিজের চেহারা তৈরি করতে সক্ষম হব