• Buradasın

    Görüntü işleme nerelerde kullanılır?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Görüntü işleme birçok farklı alanda geniş uygulama yelpazesine sahiptir 13:
    1. Tıp: Tıbbi görüntüleme cihazlarından elde edilen görüntülerin analizi, teşhis ve tedavi süreçlerinde büyük önem taşır 13.
    2. Güvenlik: Yüz tanıma sistemleri ve güvenlik kameraları ile entegrasyon sağlanarak güvenlik kontrollerinin otomatikleştirilmesinde kullanılır 13.
    3. Endüstriyel Otomasyon: Üretim hattında kalite kontrol ve hata tespiti amacıyla kullanılır 13.
    4. Tarım: Tarımsal verimliliğin artırılması için bitki sağlığının izlenmesi ve zararlı tespiti gibi uygulamalarda kullanılır 13.
    5. Otomotiv: Otonom araçların çevreyi algılaması ve güvenli sürüş yapabilmesi için görüntü işleme tekniklerinden faydalanılır 13.
    6. Eğlence ve Medya: Görüntü ve video düzenleme yazılımlarında, görsel efektlerin oluşturulması ve görüntü kalitesinin artırılması için kullanılır 1.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. tr.linkedin.com
        1
      2. medium.com
        2
      3. dataguess.com
        3
      4. dbt.com.tr
        4
      5. vodafone.com.tr
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Sayısal görüntü işleme nedir ve nasıl çalışır?

    Sayısal görüntü işleme, dijital görüntüler üzerinde çeşitli işlemler yaparak bu görüntülerin analiz edilmesi ve anlamlandırılması sürecidir. Çalışma prensibi: 1. Görüntü Edinimi: Dijital bir görüntünün kamera, tarayıcı veya diğer görüntüleme cihazları kullanılarak elde edilmesi. 2. Ön İşleme: Görüntünün kalitesini artırmak ve işlemeyi kolaylaştırmak için filtreler ve teknikler uygulanması. 3. Segmentasyon: Görüntüdeki farklı nesnelerin veya bölgelerin ayrıştırılması. 4. Özellik Çıkarma: Görüntüden anlamlı bilgiler elde edilmesi için kenar, köşe, doku ve renk gibi önemli özelliklerin belirlenmesi. 5. Nesne Tanıma ve Sınıflandırma: Çıkarılan özellikler kullanılarak görüntüdeki nesnelerin tanınması ve sınıflandırılması. 6. Yorumlama ve Analiz: Elde edilen bilgilerin yorumlanması ve analiz edilmesi, ardından karar verme süreçlerinde veya otomatik sistemlerde kullanılması. Bu süreç, tıp, güvenlik, endüstriyel otomasyon, tarım ve otomotiv gibi birçok alanda geniş uygulama yelpazesine sahiptir.
    5 kaynak

    Görüntü sistemleri nelerdir?

    Görüntü sistemleri, görüntüleri yakalamak, işlemek, depolamak ve iletmek için kullanılan teknolojik sistemlerdir. Başlıca görüntü sistemleri ve bileşenleri: 1. Görüntüleme Cihazları: Kameralar, tarayıcılar. 2. Görüntü İşleme Sistemleri: Görüntü işleme yazılımları, filtreler ve efektler. 3. Görüntü Depolama Sistemleri: Bilgisayarlar, sunucular, harici depolama aygıtları. 4. Görüntü İletim Sistemleri: Televizyon sistemleri, video konferans sistemleri. 5. Medikal Görüntüleme Sistemleri: Röntgen, MRI sistemleri. 6. Güvenlik ve Gözetim Sistemleri: Güvenlik kameraları, yüz tanıma sistemleri. Görüntü sistemleri, yüksek çözünürlüklü ekranlar, gelişmiş ses teknolojileri ve otomasyon sistemleri ile donatılabilir.
    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

    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 işlemede filtreleme yöntemleri nelerdir?

    Görüntü işlemede filtreleme yöntemleri şu şekilde sınıflandırılabilir: 1. Gürültü Giderme Filtreleri: Görüntüdeki istenmeyen gürültüyü azaltmak için kullanılır. 2. Kenar Belirleme Filtreleri: Görüntüdeki nesnelerin sınırlarını tespit etmek için kullanılır. 3. Yüksek Geçiren Filtreler: Görüntüdeki yüksek frekanslı bileşenleri vurgulayarak detayları öne çıkarır. 4. Düşük Geçiren Filtreler: Görüntüdeki düşük frekanslı bileşenleri koruyarak gürültüyü azaltır. Bu filtreler, genellikle OpenCV gibi görüntü işleme kütüphaneleri kullanılarak uygulanır.
    5 kaynak

    Düşük seviyeli görüntü işleme nedir?

    Düşük seviyeli görüntü işleme, sayısal görüntüleri bilgisayar aracılığıyla temel (ilkel) işlemleri kullanarak işleme yöntemidir. Bu işlemler genellikle şunları içerir: Gürültü yok etme: Görüntüdeki gürültüyü azaltma. Kontrast geliştirme: Görüntüdeki renk kontrastını iyileştirme. Keskinleştirme: Görüntüyü daha net hale getirme. Bu tür işlemler, hem giriş hem de çıkışın resim olması ile karakterize edilir.
    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