• Buradasın

    Düşük seviyeli görüntü işleme nedir?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Düşük seviyeli görüntü işleme, görüntü işleme sürecinin ilk aşamalarını ifade eder ve şu adımları içerir 24:
    • Elde etme 4. Sayısal görüntü, sayısal bir kamera ile elde edilir 4.
    • Ön işleme 34. Görüntünün iyileştirilmesini, onarılmasını ve sıkıştırılmasını içerir 34. Bu adımlar, elde edilen sayısal görüntüyü kullanmadan önce daha başarılı bir sonuç elde edebilmek amacıyla gerçekleştirilir 34.
    Düşük seviyeli görüntü işleme, genellikle girdi olarak görüntüyü alır ve çıktı olarak yine görüntüyü verir 2.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. 9lib.net
        1
      2. docs.neu.edu.tr
        2
      3. medium.com
        3
      4. ibrahimcayiroglu.com
        4
      5. avys.omu.edu.tr
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Görüntü işleme projeleri nelerdir?

    Görüntü işleme projeleri, dijital görüntüler üzerinde çeşitli işlemler yaparak belirli bilgileri çıkarmayı veya görüntüleri iyileştirmeyi amaçlayan projelerdir. İşte bazı görüntü işleme projesi örnekleri: 1. Yüz Tanıma: Yüzleri tanımlamak ve sınıflandırmak için dlib veya OpenCV kütüphaneleri kullanılarak projeler geliştirilebilir. 2. Nesne Tespiti: YOLOv8 gibi derin öğrenme modelleri ile görüntüler üzerinde nesne tespiti yapılabilir. 3. Renk Değiştirme: Numpy ve OpenCV kütüphaneleri kullanılarak resimlerin belirli kısımlarının rengi değiştirilebilir. 4. Tıbbi Görüntüleme: MRI ve BT görüntülerinin analizi, hastalıkların teşhisinde ve tıbbi görüntü işleme sistemlerinin geliştirilmesinde kullanılır. 5. Otonom Araçlar: Kendi kendine giden arabalar, çevrelerini algılamak ve yönlendirmek için nesne tanıma ve izleme sistemlerini kullanır. Bu projeler, sağlık, güvenlik, sanayi ve eğlence gibi birçok sektörde uygulanabilir.
    5 kaynak

    Görüntü işleme nerelerde kullanılır?

    Görüntü işleme teknolojisinin kullanıldığı bazı alanlar: Tıp ve sağlık hizmetleri: Röntgen, MR, tomografi analizleri, hücre ve doku görüntülerinin sınıflandırılması, cerrahi robotlar için görsel rehberlik. Tarım ve gıda endüstrisi: Bitki hastalıklarının tespiti, hasat zamanı tahmini, gıda ürünlerinin kalite kontrolü. Endüstri ve üretim: Ürünlerde hata kontrolü, otomatik montaj hatlarında kalite denetimi, robotik kol sistemleriyle görsel rehberlik. Güvenlik ve savunma: Yüz tanıma sistemleri, plaka tanıma, termal kameralarla insan hareketi izleme. Ulaşım ve lojistik: Trafik yoğunluk analizi, otonom araçlar, depo içi nesne izleme sistemleri. Eğlence ve medya: Video filtreleme, özel efektler, sanal ve artırılmış gerçeklik sistemleri.
    5 kaynak

    Düşük kaliteli görseller nasıl düzeltilir?

    Düşük kaliteli görselleri düzeltmek için aşağıdaki çevrimiçi araçlar kullanılabilir: iLoveIMG. Fotor. ArtGuru AI. Nero AI. Bu araçlar, genellikle ücretsiz olarak hizmet vermektedir. Ancak, bazı özellikler için ücretli seçenekler de bulunabilir.
    5 kaynak

    Görüntü sistemleri nelerdir?

    Görüntü sistemleri, görüntüleri kaydetmek, işlemek, iletmek veya göstermek için kullanılan teknolojileri ifade eder. Bazı görüntü sistemleri şunlardır: Projeksiyon sistemleri. LED ekranlar. Video wall. 3D görüntü sistemleri. Lazer TV. Ayrıca, televizyonlar, bilgisayar monitörleri ve dijital kameralar da görüntü sistemleri arasında yer alır.
    5 kaynak

    Görüntü işlemede filtreleme yöntemleri nelerdir?

    Görüntü işlemede kullanılan bazı filtreleme yöntemleri şunlardır: Low Pass Filter (Düşük Geçişli Filtre). Sobel Filtresi. Ortalama Filtresi (Mean Filter, Box Blur). Medyan Filtresi (Median Filter). Gauss Filtresi (Gaussian Blur). Erosion (Aşındırma). Dilation (Genişletme). Inversion (Ters Çevirme). Range (Amplitude) Filtresi. Standard Deviation Filtresi.
    5 kaynak

    Görüntü işlemenin temel ilkeleri nelerdir?

    Görüntü işlemenin temel ilkeleri şu şekilde özetlenebilir: Görüntü alma. Ön işleme. Özellik çıkarma. Analiz. Görselleştirme. Çıktı. Görüntü işleme, analog ve dijital yöntemler ile gerçekleştirilir. Görüntü işleme, çeşitli amaçlarla kullanılır: Görselleştirme. Görüntü keskinleştirme ve restorasyon. Görüntü alımı. Desen tanıma. Görüntü tanıma.
    5 kaynak

    Görüntü iyileştirme nasıl yapılır?

    Görüntü iyileştirme için aşağıdaki çevrimiçi araçlar kullanılabilir: ArtGuru AI. Picsart AI Image Enhance. Nero AI. SnapEdit. ImgUpscaler AI. Bu araçlar genellikle ücretsiz olarak kullanılabilir ve görüntülerin yüklenip işlenmesini sağlayan çevrimiçi platformlar sunar.
    5 kaynak