تطبيق ذكي لتصنيف القطط والكلاب باستخدام الذكاء الاصطناعي والرؤية الحاسوبية

🐾 مشروع: تطبيق ذكي للتعرف على الحيوانات الأليفة (القطط والكلاب) باستخدام الذكاء الاصطناعي 🎯 الهدف تطوير تطبيق متطور يعمل في الوقت الفعلي عبر كاميرا الويب لتصنيف الصور والتعرف على القطط والكلاب بدقة عالية، مع ميزات إضافية مثل كشف الوجوه البشرية. 🛠️ التقنيات والأدوات Python: اللغة الأساسية. TensorFlow/Keras: بناء وتدريب نماذج التعلم العميق. OpenCV: معالجة الصور والفيديو. MediaPipe: كشف الوجوه البشرية. MobileNetV2: نموذج مدرب مسبقًا على ImageNet. NumPy: العمليات الرياضية والمصفوفات. ⚙️ الخطوات التقنية إعداد النموذج: استخدام MobileNetV2 مع تحسينه للتعرف على أكثر من 120 سلالة من القطط والكلاب. معالجة الصور: تغيير الحجم إلى 224×224 بكسل + تطبيع لوني. التصنيف في الوقت الفعلي: التقاط إطارات من كاميرا الويب، تحليلها، وعرض النتيجة مع نسبة الثقة. ميزات إضافية: كشف الوجوه البشرية، واجهة مرئية بسيطة، إمكانية إنهاء التطبيق بسهولة. 🌟 المميزات الرئيسية دقة عالية: تتجاوز 90% في الحالات الواضحة. أداء لحظي: معالجة الإطارات بشكل فوري. سهولة الاستخدام: واجهة بسيطة وبديهية. تحسين الأداء: معالجة إطارات مختارة لتقليل استهلاك الموارد. مرونة التطوير: كود نظيف وقابل للتوسع. 📊 النتائج المحققة تصنيف فوري للحيوانات مع درجة ثقة دقيقة. معالجة الفيديو بسلاسة وبدون تأخير. كشف وجوه بشرية كميزة إضافية. أداء مستقر حتى مع اختلاف الإضاءة. 🚀 التحديات والحلول بطء المعالجة → الحل: معالجة كل 10 إطارات فقط. حيوانات غير مدعومة → الحل: فئة "غير محدد" ذكية. تحسين تجربة المستخدم → الحل: ألوان مميزة لكل نوع من التصنيف. 🔮 إمكانيات التطوير المستقبلية إضافة المزيد من الحيوانات. استخدام نماذج أكثر تقدمًا لرفع الدقة. حفظ وتصدير النتائج. تطوير واجهة ويب تفاعلية. إضافة تحليلات وإحصائيات متقدمة.