تطبيق تصنيف الصور باستخدام الذكاء الاصطناعي (CLIP)

هذا المشروع عبارة عن تطبيق رسومي (GUI) مبني بلغة Python يقوم بتصنيف الصور تلقائيًا إلى مجلدات بحسب محتواها (مثل: أشخاص، طعام، حيوانات، طبيعة...) باستخدام نموذج الذكاء الاصطناعي CLIP من OpenAI.

💡 الفكرة

يقوم التطبيق بمقارنة كل صورة مع مجموعة من الأوصاف النصية باستخدام نموذج CLIP (بنسخته: clip-vit-base-patch32) لاختيار الفئة الأنسب. ثم يُنقل الملف تلقائيًا إلى مجلد يحمل اسم الفئة المناسبة باللغة العربية.

✨ المميزات

• تصنيف ذكي باستخدام نموذج CLIP المدرب مسبقًا من OpenAI

• واجهة رسومية (GUI) مبنية بـ Tkinter سهلة وسريعة

• يدعم صيغ الصور الشائعة (JPG، PNG، BMP...)

• ينظم الصور في مجلدات حسب الفئات:

  • أشخاص، طعام، حيوانات، نباتات، طبيعة، مباني، مركبات، أخرى

• يعرض تقدم العملية ويوفر سجل نصي لجميع الأحداث

🛠️ المتطلبات

يجب توفر Python 3.8 أو أحدث، بالإضافة إلى الحزم التالية:

pip install torch transformers Pillow

أو من خلال ملف requirements.txt:

pip install -r requirements.txt

🚀 طريقة التشغيل

1. تأكد من أنك داخل مجلد المشروع.

2. شغّل التطبيق بالأمر:

python image_classifier.py

3. حدد مجلد الصور المصدر

4. حدد مجلد الوجهة حيث سيتم نقل الصور المصنفة

5. اضغط على زر "بدء تصنيف الصور"

📂 التصنيفات المدعومة

• أشخاص

• طعام

• حيوانات

• نباتات

• طبيعة

• مباني

• مركبات

• أخرى

📝 ملاحظات

• يتم تحميل نموذج CLIP تلقائيًا عند التشغيل الأول من transformers

• الملفات تُنقل إلى مجلدات فرعية بحسب الفئة المحددة

• لا حاجة لإعادة تحميل النموذج في كل مرة، يتم حفظه تلقائيًا في cache محلي

📸 مثال عملي

إذا اخترت صورة لطفل يأكل بيتزا، النموذج قد يصنفها على أنها "طعام" أو "أشخاص" حسب نسبة التشابه الأكبر.

🧠 تقنيات مستخدمة

• Python

• Tkinter (GUI)

• PyTorch

• Transformers (HuggingFace)

• PIL (معالجة الصور)

⚖️ الرخصة

هذا المشروع مفتوح المصدر ومتاح للاستخدام والتطوير بحرية.

إذا أعجبك المشروع أو استفدت منه، لا تنس مشاركته أو الإشارة إليه ❤️