• Buradasın

    Görüntü işleme nedir?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Görüntü işleme, dijital veya analog olarak kaydedilen görsel bilgileri analiz etme, manipüle etme ve bilgi çıkarma sürecidir 34.
    Görüntü işleme teknolojileri şu alanlarda kullanılır:
    • Tıp: Bilgisayarlı tomografi, manyetik rezonans (MR) ve nükleer tıp (PET) gibi tıbbi görüntülemelerde 14.
    • Savunma endüstrisi: Askeri alanda hedef tanıma ve izleme amacıyla 1.
    • Trafik: Trafik kameralarından araç takibi, plaka tespiti ve hız ile yük tespiti 1.
    • Güvenlik: Yüz tanıma teknolojisi ve güvenlik kameralarıyla şüpheli aktiviteleri tespit etme 4.
    • Tarım: Ekin görüntüleri üzerinden hasat izleme, yabancı ot oluşumunu ve besin eksikliğini tespit etme 2.
    Görüntü işleme süreci temel olarak beş aşamadan oluşur:
    1. Görüntü elde etme: Sayısal kamera ile sayısal görüntü elde edilir 1.
    2. Ön işleme: Görüntü iyileştirme, onarma ve sıkıştırma işlemleri yapılır 1.
    3. Bölümleme: Görüntüdeki nesne ve alanların sınırlarının tespiti 1.
    4. Özellik çıkarma: Ham bilgilerin istenilen ayrıntıların ön plana çıkarılması 1.
    5. Yorumlama: Nesnelerin sınıflara ayrılması ve etiketlendirilmesi 1.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. medium.com
        1
      2. azure.microsoft.com
        2
      3. tr.wikipedia.org
        3
      4. komtas.com
        4
      5. arge24.com.tr
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Dijital görüntü işlemeye giriş ve görüntünün temelleri nelerdir?

    Dijital görüntü işleme, dijital görüntülerin bilgisayarlar ve yazılımlar yardımıyla analiz edilmesi, manipüle edilmesi ve iyileştirilmesi sürecidir. Görüntünün temelleri şu adımları içerir: 1. Görüntü Edinimi: Dijital kameralar, tarayıcılar veya sensörler aracılığıyla görüntülerin toplanması. 2. Ön İşleme: Görüntüdeki gürültülerin azaltılması, kontrastın artırılması ve diğer iyileştirmelerin yapılması. 3. Analiz: Görüntü üzerindeki belirli özelliklerin çıkarılması veya yorumlanması. Dijital görüntü işlemenin türleri arasında noktasal işlemler, uzamsal alanda görüntü işleme, frekans alanında görüntü işleme, renkli görüntü işleme ve ikili görüntü işleme gibi çeşitli yöntemler bulunur. Kullanım alanları ise tıp, güvenlik, endüstri, tarım ve eğlence gibi birçok sektörü kapsar.
    5 kaynak

    Görüntü ve video işleme arasındaki fark nedir?

    Görüntü işleme ve video işleme arasındaki temel fark, işlenen veri türünün ve işlemlerin niteliğidir. - Görüntü işleme, dijital görüntülerin analiz edilerek iyileştirilmesi, dönüştürülmesi ve nesne tanıma gibi temel işlemlerin yapılmasını içerir. - Video işleme ise görüntülerin ardışık olarak analiz edilmesi ve yorumlanması anlamına gelir.
    5 kaynak

    Ekranda görüntü nasıl oluşur?

    Ekranda görüntü oluşumu, bilgisayarın donanımı ve işletim sistemi tarafından sağlanır. Windows işletim sisteminde ekran görüntüsü almak için birkaç yöntem bulunmaktadır: 1. Print Screen (PrtScn) Tuşu: Klavyedeki bu tuşa basarak tüm ekranın ekran görüntüsünü alabilirsiniz. Ekran görüntüsü panoya kopyalanır ve Paint gibi bir programda yapıştırılarak kaydedilebilir. 2. Windows + Print Screen: Bu kısayol, ekran görüntüsünü dosya olarak kaydeder. Ekranda anlık bir kararma olduğunda, görüntü "Resimler > Ekran Görüntüleri" klasörüne kaydedilir. 3. Ekran Alıntısı Aracı: Başlat menüsünden bu aracı açarak, ekranın belirli bir bölümünü seçip ekran görüntüsü alabilirsiniz. Mac işletim sisteminde ise ekran görüntüsü almak için: 1. Command + Shift + 3: Tüm ekranın ekran görüntüsünü alır. 2. Command + Shift + 4: Ekranın belirli bir bölümünün ekran görüntüsünü almak için kullanılır. 3. Command + Shift + 4 + Space: Açık olan bir pencerenin ekran görüntüsünü almak için kullanılır.
    5 kaynak

    Görüntü işleme için hangi dil kullanılır?

    Görüntü işleme için C, C++, Python ve Java gibi programlama dilleri kullanılır. Ayrıca, OpenCV gibi özel kütüphaneler de görüntü işleme süreçlerinde yaygın olarak tercih edilir.
    5 kaynak

    Görüntü iyileştirme nasıl yapılır?

    Görüntü iyileştirme için aşağıdaki yöntemler kullanılabilir: 1. Keskinleştirme Algoritmaları: Görüntüdeki kenarları vurgulayarak ve kontrastı artırarak keskinlik ve ayrıntıyı iyileştirir. 2. Gürültü Azaltma: Görüntüdeki paraziti ortadan kaldırmak için istatistiksel yöntemler, yama tabanlı yöntemler, derin öğrenme ve kenar geliştirme teknikleri kullanılır. 3. Kontrast ve Parlaklık Ayarları: Histogram eşitleme ve ton eşleme gibi yöntemlerle kontrast ve parlaklık seviyeleri ayarlanarak görüntü daha canlı hale getirilir. 4. Renk Doygunluğu Arttırma: Renklerin yoğunluğunu artırarak görüntülerin daha canlı ve zengin görünmesini sağlar. 5. Görüntü Filtreleri ve Efektleri: Balıkgözü lens filtreleri, doku kaplamaları gibi efektler kullanılarak görüntülere sanatsal dokunuşlar eklenir. Yapay Zeka Tabanlı Araçlar: HitPaw, Picsart, AVCLabs Photo Enhancer AI gibi araçlar da görüntü kalitesini otomatik olarak iyileştirmek için kullanılabilir.
    5 kaynak

    Görüntü işleme için hangi kamera kullanılır?

    Görüntü işleme için Machine Vision kameraları kullanılır. Diğer kamera türleri de görüntü işleme için kullanılabilir, bunlar arasında: - IP kameralar: Sıcaklık ve titreşimlere karşı dayanıklıdır, güneş ışığını ve düşük ışık şartlarını tolere eder. - Area Scan ve Line Scan kameralar: Hızlı akan sistemlerde ve kalite kontrol uygulamalarında kullanılır. Kamera seçiminde çözünürlük, kare hızı, aydınlatma ve shutter speed gibi faktörler de dikkate alınmalıdır.
    5 kaynak

    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