کاربردهای پردازش تصویر + مراحل انجام

در چند سال اخیر، هوش مصنوعی و یادگیری عمیق به طور چشمگیری بر حوزه‌های مختلف فناوری تأثیرگذار بوده‌اند. یکی از موضوعات پرطرفدار در این صنعت، پردازش تصویر و بینایی ماشین است. بینایی ماشین به معنای توانایی رایانه‌ها برای “دیدن” و تفسیر دنیای اطرافشان است. پردازش تصویر یا image processing به مجموعه‌ای از فعالیت‌ها گفته می‌شود که رایانه‌ها را قادر می‌سازد تصاویر و محتوای ویدیویی را بهتر ببینند و تفسیر کنند. این شامل تشخیص الگوها، تصحیح تصاویر، استخراج ویژگی‌ها، تشخیص اشیاء و موارد دیگر می‌شود.

استفاده‌های پراکنده‌ای از پردازش تصویر و بینایی ماشین وجود دارد. ماشین‌های خودران، سیستم‌های کنترل جرایم رانندگی، سیستم‌های تشخیص چهره، و دیگر سیستم‌های هوشمند همگی به این زمینه اهمیت زیادی می‌دهند. به عنوان مثال، در خودروهای خودران، تصاویر از محیط جمع‌آوری می‌شوند و توسط الگوریتم‌های پیچیده پردازش می‌شوند تا خودرو بتواند موانع را تشخیص دهد و به درستی حرکت کند.

در این مقاله، به طور مفصل به مفهوم پردازش تصویر و کاربردهای آن پرداخته خواهد شد. همچنین تمامی اطلاعات لازم درباره پردازش تصویر را در اختیار شما قرار می‌دهیم تا بهتر بفهمید که این فناوری چگونه کار می‌کند و چگونه می‌تواند در زمینه‌های مختلف مورد استفاده قرار گیرد.

تصویر چیست؟

در دنیای فناوری اطلاعات و کامپیوتر، تصویرها با استفاده از پیکسل‌ها به شکل یک ماتریس از اعداد نمایش داده می‌شوند. ابعاد تصویر به عرض و ارتفاع آن بر حسب تعداد پیکسل‌ها تعریف می‌شود. به عنوان مثال، اگر ابعاد یک تصویر 500 در 400 (عرض x ارتفاع) باشد، تعداد کل پیکسل‌های تصویر 200000 است. هر پیکسل یک نقطه از تصویر است که می‌تواند سایه، تیرگی یا رنگ خاصی را به خود بگیرد.

رنگ‌های مختلف در تصویر می‌توانند به سه دسته اصلی تقسیم شوند:

1. باینری یا سیاه و سفید: در این نوع تصاویر، هر پیکسل دو مقدار منحصر به فرد دارد که معمولاً یک بیت اطلاعات را نمایان می‌کند. به عبارت دیگر، هر پیکسل می‌تواند تنها دو رنگ سیاه و سفید داشته باشد. این نوع تصاویر معمولاً برای برجسته کردن بخش‌های مهم یک تصویر استفاده می‌شوند.
2. خاکستری یا سطوح خاکستری: در این نوع تصاویر، هر پیکسل یک عدد صحیح با مقادیر بین 0 تا 255 دارد که نشان دهنده شدت رنگ یا روشنایی آن است. عدد 0 به سیاهی کامل و عدد 255 به سفیدی کامل نزدیک است. این نوع تصاویر برای نمایش تصاویر سیاه و سفید با انواع مختلف روشنایی استفاده می‌شوند.
3. رنگی یا RGB: در این نوع تصاویر، هر پیکسل از سه عدد صحیح بین 0 تا 255 تشکیل شده است که به ترتیب نشان دهنده شدت رنگ قرمز (R)، سبز (G) و آبی (B) است. با ترکیب این سه رنگ می‌توان تمام رنگ‌های قابل تصور را تولید کرد. این نوع تصاویر بسیار شایع است و برای نمایش تصاویر با رنگ‌های مختلف به کار می‌رود.

همچنین، در تصاویر RGBA، به علاوه رنگ‌های RGB، یک فیلد آلفا نیز وجود دارد که نشان دهنده میزان شفافیت یا عدم شفافیت تصویر است. این ویژگی برای کنترل شفافیت تصویر در برنامه‌ها و سامانه‌هایی که نیاز به استفاده از تصاویر با درجه‌های مختلف شفافیت دارند، استفاده می‌شود.

پردازش تصویر (Image Processing) چیست؟

پردازش تصویر (image processing) به معنای دستکاری و بهبود تصاویر است. این فرایند به صورت پیکسل به پیکسل انجام می‌شود، به این معنا که الگوریتم‌ها با ویژگی‌های پیکسلی تصویر سروکار دارند. در واقع، مجموعه‌ای از توابع به ترتیب بر روی هر پیکسل از یک تصویر اعمال می‌شوند و تنها زمانی که یک تابع عملیاتی به طور کامل انجام شود، برنامه به انجام تابع دوم و غیره می‌پردازد.

علاوه بر این، در پردازش تصویر، اغلب از الگوریتم‌های یادگیری ماشین نیز استفاده می‌شود. اما برای درک بهتر این کار، ابتدا باید بفهمیم که یک ماشین هوشمند چگونه تصاویر را می‌بیند.

تصاویر در رایانه به صورت ماتریس‌های دو بعدی یا سه بعدی تفسیر می‌شوند. هر درایه در این ماتریس‌ها نشان دهنده دامنه رنگی یا شدت پیکسل است. به طور معمول، با تصاویر 8 بیتی سروکار داریم که در آن مقادیر دامنه از 0 تا 255 (مقدار کد رنگ قابل قبول هر پیکسل) متغیر است.

علاوه بر این، در پردازش تصویر از روش‌های پردازش سیگنال نیز استفاده می‌شود. در این روش‌ها، تصاویر به عنوان سیگنال‌های دوبعدی، به عنوان موقعیت مکانی پیکسل بر اساس محورهای x و y در نظر گرفته می‌شوند.

تفاوت پردازش تصویر با بینایی ماشین چیست؟

بینایی ماشین (Machine Vision) یکی از زمینه‌های مهم و رو به رشد در حوزه هوش مصنوعی است. این زمینه با علوم مختلفی از جمله صنایع، مکانیک، برق و الکترونیک و علوم رایانه همپوشانی دارد و از مبانی علوم رایانه، تکنیک‌های پردازش تصویر، مهندسی اپتیک و مهندسی مکانیک بهره می‌برد.

هسته اصلی بینایی ماشین پردازش تصویر است. به طور دقیق‌تر، بینایی ماشین مبتنی بر پردازش تصویر است و به کامپیوتر قابلیت مشاهده و تحلیل محیط پیرامون را می‌دهد. یک سیستم بینایی ماشین معمولاً دارای چندین دوربین فوق پیشرفته و یک سیستم تحلیلگر قدرتمند برای پردازش داده‌های تصویری است. این سیستم‌ها از داده‌های تصویری که توسط دوربین‌ها به دست می‌آیند، برای تبدیل آنالوگ به دیجیتال و همچنین تحلیل آن استفاده می‌کنند.

امروزه، سیستم‌های بینایی ماشین با بهره‌گیری از اصلاح و بهینه‌سازی تکنیک‌های موجود در بخش پردازش تصویر، به سرعت در حال پیشرفت هستند. محققان با تمرکز بر روی این تکنیک‌ها، قادرند عملکرد بینایی ماشین را بهبود بخشند و آن را به سطحی بالاتر از گذشته برسانند. این پیشرفت‌ها به توسعه و بهبود سیستم‌های هوش مصنوعی کمک می‌کنند و کاربردهای گسترده‌تری را در صنایع مختلف ارائه می‌دهند.

کاربرد های پردازش تصویر

پردازش تصویر به دلایل مختلف و در حوزه‌های گوناگونی مورد استفاده قرار می‌گیرد:

تشخیص و شناسایی

• تشخیص اشیاء و اجسام در تصاویر.
  شناسایی چهره‌ها و تطبیق آنها با دیتابیس‌های چهره.
  تشخیص الگوها و فرآیندهای خاص در تصاویر.

پزشکی

• تشخیص بیماری‌ها از طریق تصاویر پزشکی.
  استخراج و تحلیل ویژگی‌های بیماری‌ها.

صنعت و اتوماسیون

• کنترل کیفیت محصولات تولیدی.
  تشخیص خطاها در خطوط تولید.
  راهنمایی و کنترل ربات‌ها و دستگاه‌های هوشمند.

حوزه خودرو

• تشخیص علائم راهنمایی و تشخیص محیط برای خودروهای هوشمند.
  شناسایی ویژگی‌های مهم در تصاویر از محیط جلوی خودرو.

امنیت و نظامی

• تشخیص حرکات مشکوک در مکان‌های حساس.
  تحلیل تصاویر ماهواره‌ای برای مدیریت مناطق نظامی.

بازیابی اطلاعات و مدیریت تصاویر

• دسته‌بندی و جستجوی تصاویر بر اساس محتوا و ویژگی‌ها.
  بازیابی اطلاعات از تصاویر در مجموعه داده‌های حجیم.

پردازش تصویر بهبود بهره‌وری، دقت، و سرعت در انجام وظایف مختلف ارائه می‌دهد و در حوزه‌های مختلفی از زندگی انسان تاثیرگذار است.

کسب اطلاعات جامع در مقاله Image Processing ممکن می باشد.

مراحل پردازش تصویر

پردازش تصویر به معنای استفاده از الگوریتم‌ها و روش‌های کامپیوتری برای تحلیل، تشخیص، و استخراج اطلاعات از تصاویر است. این فرآیند شامل مراحل مختلفی می‌شود از جمله:

تجزیه و تحلیل تصویر (Image Analysis): شناخت الگوها، اجسام، یا ویژگی‌های خاص در تصاویر.

پیش‌پردازش تصویر (Image Preprocessing): بهبود کیفیت تصاویر، کاهش نویز، و تصحیح خطاها قبل از ورود به مراحل تحلیل.

استخراج ویژگی (Feature Extraction): انتخاب و استخراج ویژگی‌های مهم و نمایان از تصویر.

تطبیق الگو (Pattern Matching): تطبیق الگوها یا ویژگی‌های مشخص در تصویر با مدل‌ها یا الگوهای ذخیره شده.

تصمیم‌گیری (Decision Making): بر اساس اطلاعات به دست آمده، اتخاذ تصمیمات مناسب، مثلاً تشخیص یک شیء یا پیش‌بینی ویژگی‌های تصویر.

از پردازش تصویر در زمینه‌های مختلفی از جمله پزشکی (تشخیص بیماری‌ها)، خودروهای هوشمند (تشخیص علائم راهنمایی و رانندگی خودرو)، و شناسایی چهره‌ها در تصاویر استفاده می‌شود.

مراحل پردازش تصویر: تجزیه و تحلیل تصویر (Image Analysis)

تجزیه و تحلیل تصویر به فرایندی اطلاق می‌شود که در آن تصاویر و ویدئوها توسط سیستم‌های کامپیوتری تحلیل می‌شوند. این فرآیند شامل گام‌های مختلفی است که به منظور استخراج اطلاعات مفید از تصاویر انجام می‌شود. مهمترین مراحل تجزیه و تحلیل تصویر عبارتند از:

پیش‌پردازش تصویر

• تصحیح و بهبود کیفیت تصویر.
  حذف نویزها و خطاها.
  تبدیل تصاویر به فرمت‌های مناسب برای تحلیل.

تشخیص و استخراج ویژگی‌ها

• تشخیص اجسام و اشیاء موجود در تصویر.
  استخراج ویژگی‌های مهم مانند رنگ، شکل، و اندازه.

تطبیق الگو

• مقایسه و تطبیق ویژگی‌های استخراج شده با الگوها یا مدل‌های ذخیره شده.

شناسایی الگوها و اجسام

• تشخیص الگوهای خاص و شناسایی اجسام با استفاده از ویژگی‌های تحلیل شده.

تحلیل مکانی

• تعیین موقعیت و مکان اجسام در تصویر.

تحلیل زمانی (در صورت وجود ویدئو)

• تحلیل تغییرات در تصاویر به صورت زمانی و تشخیص حرکت.

از این تجزیه و تحلیل تصاویر در حوزه‌های مختلفی از جمله پزشکی (تشخیص بیماری‌ها از تصاویر پزشکی)، حوادث رانندگی (تشخیص و پیش‌بینی حوادث)، و امنیت (شناسایی فعالیت‌های مشکوک) استفاده می‌شود.

مراحل پردازش تصویر: پیش‌پردازش تصویر (Image Preprocessing)

پیش‌پردازش تصویر یک مرحله مهم در فرآیند پردازش تصویر است که بهبود کیفیت تصویر و حذف نویزها و خطاها را هدف دارد. این مرحله شامل فعالیت‌های مختلفی می‌شود:

• تصحیح رنگ و نور: تصویرهایی ممکن است دچار مشکلات رنگی یا نوری شوند. در این مرحله، تنظیمات رنگ و نور تصویر به گونه‌ای اصلاح می‌شوند که کیفیت آن افزایش یابد.

• حذف نویزها: نویزها و اشکال تصادفی در تصاویر می‌توانند اطلاعات مفید را مختلط کنند. روش‌های مختلفی برای حذف نویزها از تصویر استفاده می‌شود، از جمله فیلترهای متوسط ​​و فیلترهای کمان‌شده.

• تبدیل فرمت: تصاویر ممکن است به فرمت‌های مختلفی ذخیره شوند. در این مرحله، تصاویر به فرمت استاندارد یا فرمتی که برنامه پردازش تصویر مورد نظر قبول می‌کند، تبدیل می‌شوند.

• اندازه‌گیری و تغییر ابعاد: برخی از الگوریتم‌ها و مدل‌ها نیاز به اندازه‌های خاص تصاویر دارند. در این صورت، تصاویر به اندازه‌های مناسب تغییر ابعاد می‌یابند.

• تقویت حوزه‌های خاص: در صورت نیاز، حوزه‌های خاصی از تصویر که اطلاعات مهمی را در خود دارند، تقویت می‌شوند تا در مراحل بعدی تحلیل بهتری انجام شود.

پیش‌پردازش تصویر اساسی است زیرا تاثیر مستقیمی بر دقت و کارایی الگوریتم‌های پردازش تصویر دارد و به کیفیت نهایی تحلیل تصویر بسیار مؤثر است.

مراحل پردازش تصویر: استخراج ویژگی (Feature Extraction)

انتخاب ویژگی

این مرحله شامل انتخاب و تعیین ویژگی‌های مهم و مناسب برای مسئله خاص پردازش تصویر است. این انتخاب بسته به نوع و موضوع تصویر و وظیفه مورد نظر صورت می‌گیرد.

تبدیل فضای ویژگی

اطلاعات استخراج شده ممکن است در فضای ویژگی خاصی نمایان شوند. مثلاً تصاویر RGB ممکن است به فضای رنگهای HSV تبدیل شوند تا برخی از ویژگی‌ها بهتر قابل مدیریت باشند.

استفاده از فیلترها

فیلترهای مختلف مانند فیلترهای حاشیه‌یابی یا فیلترهای تصحیح شارپنس ممکن است برای بهبود و نمایان‌سازی ویژگی‌های خاص تصویر مورد استفاده قرار گیرند.

تبدیل موجک

تبدیل موجک می‌تواند به استخراج ویژگی‌های مکانی و فرکانسی از تصویر کمک کند، که در برخی از حوزه‌ها مانند تحلیل سیگنال‌های تصویری مفید است.

استفاده از شبکه‌های عصبی

شبکه‌های عصبی عمیق به طور خودکار و به صورت انتقائی ویژگی‌های از تصاویر استخراج می‌کنند. این شبکه‌ها معمولاً به صورت لایه به لایه اطلاعات را از تصویر استخراج می‌کنند.

استخراج ویژگی مکانی

این شامل تشخیص ویژگی‌های مکانی مانند نقاط کلیدی و توصیف آنها است که برای تطبیق الگو و تشخیص اجسام مفید است.
استخراج ویژگی اساسی است زیرا کیفیت و کارایی الگوریتم‌های پردازش تصویر بسیار به دقت و اهمیت ویژگی‌های استخراج شده بستگی دارد.

مراحل پردازش تصویر: تطبیق الگو (Pattern Matching)

تطبیق الگو در پردازش تصویر به فرآیندی اشاره دارد که در آن یک الگو یا یک مدل مشخص با تصویر ورودی مقایسه می‌شود تا موارد مشابه یا الگوهای معین در تصویر شناسایی شوند. این فرآیند در انواع مختلفی از تحلیل تصویر مورد استفاده قرار می‌گیرد، از جمله تشخیص الگوها، شناسایی اجسام، و حتی تطبیق چهره.

در تطبیق الگو، مراحل مختلفی اجرا می‌شود:

استخراج ویژگی

از تصویر و الگو، ویژگی‌های مهمی استخراج می‌شوند. این ویژگی‌ها می‌توانند مانند نقاط کلیدی، حاشیه‌ها، یا الگوهای خاص باشند.

تطبیق و مقایسه

ویژگی‌های استخراج شده از تصویر و الگو مقایسه می‌شوند. این مقایسه ممکن است شامل انطباق نقطه به نقطه یا تطبیق الگو به الگو باشد.

تصمیم‌گیری

با توجه به نتایج تطبیق، تصمیم‌گیری صورت می‌گیرد. مثلاً اگر تطبیق موفقیت‌آمیز باشد، الگو یا الگوهای مشابه در تصویر شناسایی شده و اطلاعات مورد نظر استخراج می‌شود.
تطبیق الگو در کاربردهای مختلفی مانند تشخیص چهره، شناسایی الگوهای صنعتی، و حتی در روباتیک و خودروهای هوشمند به کار می‌رود. این فرآیند بهبود دقت و سرعت تشخیص اطلاعات در تصاویر را فراهم می‌کند.

آموزش نگهداری درست از تلفن همراه شما در مقاله راهکارهایی برای مراقبت از گوشی در 5 دیدگاه فراهم شده است.

مراحل پردازش تصویر: تصمیم‌ گیری (Decision Making)

تصمیم‌گیری در پردازش تصویر به فرآیندی اطلاق می‌شود که با توجه به نتایج به دست آمده از مراحل پردازش تصویر، تصمیمات مناسبی اتخاذ می‌شود. این فرآیند در نهایت به تحلیل اطلاعات و استفاده از آنها برای اهداف خاص منجر می‌شود. در زیر توضیحات بیشتری در مورد این موضوع آورده شده است:

تحلیل نتایج

نتایج به دست آمده از مراحل پردازش تصویر، مثل تطبیق الگو و استخراج ویژگی‌ها، تحلیل می‌شوند. این نتایج ممکن است شامل شناسایی الگوها، اجسام، یا ویژگی‌های خاص در تصویر باشند.

تصمیم‌گیری مبتنی بر آستانه (Thresholding)

احتمالاً یک آستانه تعیین می‌شود که اگر نتایج به دست آمده از پردازش تصویر به این آستانه از پیش تعیین شده برسد، تصمیم مثبت یا منفی گرفته شود. این مرحله به‌عنوان یک روش ساده تصمیم‌گیری استفاده می‌شود.

تصمیم‌گیری مبتنی بر احتمالات

اگر اطلاعات به شکل احتمالاتی فراهم شده باشند، ممکن است از مدل‌های احتمالاتی مانند بیزین موقعیتی برای تصمیم‌گیری استفاده شود. این مدل‌ها بر اساس احتمالات و فرضیات مشخص تصمیمات را اتخاذ می‌کنند.

تصمیم‌گیری مبتنی بر قوانین

در برخی موارد، ممکن است از قوانین منطقی یا مقررات خاص برای تصمیم‌گیری استفاده شود. این قوانین ممکن است به صورت دستی تعریف شوند یا از طریق یک سیستم قوانین و قوانین تجاری اجرایی بشوند.

تصمیم‌گیری در سطوح بالاتر

در پروژه‌های پیچیده‌تر، اطلاعات از چندین منبع (مثل تصاویر مختلف یا حسگرهای متنوع) جمع‌آوری شده و تصمیم‌گیری در سطوح بالاتر ممکن است شامل استفاده از مدل‌های یادگیری ماشین، شبکه‌های عصبی، یا الگوریتم‌های پیچیده‌تر باشد.
تصمیم‌گیری در پردازش تصویر نقش حیاتی در تبدیل اطلاعات به دانش قابل استفاده دارد و بسته به موقعیت و مسئله خاص، می‌تواند به شکل‌ها و روش‌های مختلفی اجرا شود.

برنامه های کاربردی در پردازش تصویر

پردازش تصاویر با استفاده از بسیاری از ابزارها و برنامه‌های مختلف انجام می‌شود. این برنامه‌ها می‌توانند از دیدگاه متنوعی برای تحلیل و استفاده از تصاویر استفاده شوند. برخی از برنامه‌ها و ابزارهای معروف در این زمینه عبارتند از:

OpenCV (Open Source Computer Vision Library)

یک کتابخانه متن باز و قدرتمند برای پردازش تصاویر و بینایی ماشین. OpenCV در زبان‌های مختلف از جمله C++, Python و Java قابل استفاده است.

TensorFlow و PyTorch

این دو چارچوب ماشین لرنینگ به طور گسترده برای پردازش تصویر و تحلیل تصاویر با استفاده از شبکه‌های عصبی عمیق استفاده می‌شوند.

Scikit-image

یک مجموعه از ابزارهای پردازش تصویر بر پایه Scikit-learn، که یک کتابخانه معروف در زمینه یادگیری ماشین در Python است.

MATLAB

یک محیط نرم‌افزاری قدرتمند که قابلیت‌های گسترده‌ای برای پردازش تصاویر و تحلیل تصاویر ارائه می‌دهد.

ImageJ

یک نرم‌افزار متن باز و رایگان برای تحلیل تصاویر علمی و پزشکی.

Microsoft Azure Computer Vision

یک سرویس ابری که امکانات متقدم پردازش تصویر و بینایی ماشین را فراهم می‌کند.

Google Cloud Vision API

یک سرویس ابری از گوگل که به تحلیل تصاویر و استخراج اطلاعات از آنها می‌پردازد.
هرکدام از این برنامه‌ها و ابزارها ویژگی‌ها و کاربردهای خاص خود را دارند و انتخاب آنها بستگی به نیازها و پروژه‌های خاص شما دارد.

استفاده از هوش مصنوعی در پردازش تصویر

استفاده از هوش مصنوعی (AI) در پردازش تصویر به دلیل قابلیت‌ها و امکانات فراوانی که این دو حوزه ارائه می‌دهند، بسیار گسترده شده است. هوش مصنوعی معمولاً به ویژه در زمینه یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی در پردازش تصویر به کار می‌رود. در زیر تعدادی از کاربردهای استفاده از هوش مصنوعی در پردازش تصویر آورده شده است:

تشخیص و شناسایی الگوها

شبکه‌های عصبی عمیق به‌طور خاص برای تشخیص و شناسایی الگوها و ویژگی‌های پیچیده در تصاویر مورد استفاده قرار می‌گیرند. این کاربرد معمولاً در تشخیص اشیاء، تصویربرداری محاسباتی، و شناسایی چهره‌ها مورد استفاده قرار می‌گیرد.

تشخیص الگوها و اجسام در ویدئوها

هوش مصنوعی می‌تواند در تحلیل ویدئوها به دنبال الگوها، حرکات، و ویژگی‌های مختلف باشد. این کاربرد در حوزه‌های مربوط به تصویربرداری مداربسته، حمل و نقل هوشمند، و نظارت تصویری کاربرد دارد.

تشخیص و ترجمه متن در تصاویر

مدل‌های مختلف هوش مصنوعی می‌توانند متن‌های موجود در تصاویر را تشخیص داده و ترجمه کنند. این کاربرد در برنامه‌های مترجم تصویری، تحلیل متن تصویری، و تشخیص نوشته‌ها در تصاویر مورد استفاده قرار می‌گیرد.

بینایی ماشین برای خودروهای هوشمند

هوش مصنوعی به‌طور گسترده در توسعه خودروهای هوشمند برای تشخیص علائم راهنمایی، شناسایی خودروها و پیاده‌روها، و کنترل حرکت خودروها مورد استفاده قرار می‌گیرد.

پزشکی تصویری

در زمینه پزشکی، هوش مصنوعی در تشخیص و تحلیل تصاویر پزشکی مثل اشعه‌X، MRI و CT-scan مورد استفاده قرار می‌گیرد. این کاربردها شامل تشخیص بیماری‌ها، تشخیص انواع سلول‌ها، و پیش‌بینی موارد مختلف پزشکی می‌شوند.
این تطورات به وسیله توانمندی‌های شبکه‌های عصبی عمیق و الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای تفسیر تصاویر، شناسایی الگوها، و انجام وظایف پیچیده در زمینه پردازش تصویر امکان‌پذیر شده‌اند

برای آگاهی و تخصص صفحه ی تکنولوژی را دنبال کنید.