Advanced-Image-Processing-Toolkit

يهدف هذا المشروع إلى استكشاف تقنيات معالجة الصور الأساسية، مع التركيز على إضافة الضوضاء (Noise Addition)، وعمليات التصفية (Filtering)، وكشف الحواف (Edge Detection). الغرض من ذلك هو تحسين جودة الصور، واكتشاف الملامح والعناصر الهامة فيها، وتحليل توزيع البكسلات باستخدام منهجيات متعددة من رؤية الحاسوب (Computer Vision).

تم تنفيذ المشروع باستخدام لغة Python، مع الاعتماد على مكتبات متخصصة مثل:

OpenCV لمعالجة الصور ورؤية الحاسوب.

NumPy لمعالجة المصفوفات والعمليات الرياضية.

Matplotlib لعرض الصور والرسوم البيانية.

مميزات المشروع:

إمكانية إضافة أنواع مختلفة من الضوضاء للصور (مثل Gaussian Noise أو Salt-and-Pepper Noise) لدراسة تأثيرها.

تطبيق مرشحات متنوعة (Filters) مثل Gaussian Filter وMedian Filter لتحسين جودة الصور.

استخدام خوارزميات كشف الحواف (مثل Sobel وCanny) لاستخراج الملامح البارزة في الصور.

توفير تحليل بياني لتوزيع البكسلات عبر المدرجات التكرارية (Histograms) لفهم خصائص الصور.

تصميم الكود بطريقة مرنة وقابلة للتطوير لإضافة تقنيات معالجة صور أخرى مستقبلاً.