معالجة الصور باستخدام NumPy

مشروع عملي يوضح التعامل مع الصور كمصفوفات NumPy بحتة، من إنشاء الصورة وحتى معالجتها، دون الاعتماد على أي مكتبة معالجة صور جاهزة (مثل OpenCV أو PIL للعمليات).

يشمل العمل:

بناء صورة (منظر طبيعي: سماء متدرجة، شمس، أرض) من الصفر باستخدام الإحداثيات والعمليات الحسابية على المصفوفات (Broadcasting)، بدلاً من استيراد صورة جاهزة.

فحص بنية الصورة كمصفوفة: الأبعاد، نوع البيانات، والمدى القيمي لكل قناة لون.

فصل قنوات الألوان (RGB) وعرض كل قناة على حدة لفهم مساهمتها في الصورة النهائية.

تحويل الصورة لتدرج رمادي باستخدام معادلة الإضاءة القياسية (Luminance Formula).

تنفيذ عمليات القلب والتقطيع (Flip/Crop) مباشرة عبر تقنية الـ Slicing.

ضبط السطوع والتباين (Brightness/Contrast) عبر العمليات الحسابية المباشرة على المصفوفة.

تنفيذ فلتر تمويه (Blur) بطريقة محسوبة وفعّالة باستخدام المجموع التراكمي (Cumulative Sum) بدلاً من الحلقات التكرارية البطيئة.

كشف الحواف (Edge Detection) عبر حساب التدرج (Gradient) للصورة باستخدام الـ Slicing.

يُظهر العمل فهمًا عميقًا لبنية الصور كمصفوفات رقمية، وهي المهارة الأساسية التي تُبنى عليها تطبيقات الرؤية الحاسوبية (Computer Vision) والتعلم الآلي.