• Buradasın

    Görüntü işleme projeleri nelerdir?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Görüntü işleme projeleri, dijital görüntüler üzerinde çeşitli işlemler yaparak belirli bilgileri çıkarmayı veya görüntüleri iyileştirmeyi amaçlayan projelerdir 2. İşte bazı görüntü işleme projesi örnekleri:
    1. Yüz Tanıma: Yüzleri tanımlamak ve sınıflandırmak için dlib veya OpenCV kütüphaneleri kullanılarak projeler geliştirilebilir 3.
    2. Nesne Tespiti: YOLOv8 gibi derin öğrenme modelleri ile görüntüler üzerinde nesne tespiti yapılabilir 2.
    3. Renk Değiştirme: Numpy ve OpenCV kütüphaneleri kullanılarak resimlerin belirli kısımlarının rengi değiştirilebilir 3.
    4. Tıbbi Görüntüleme: MRI ve BT görüntülerinin analizi, hastalıkların teşhisinde ve tıbbi görüntü işleme sistemlerinin geliştirilmesinde kullanılır 35.
    5. Otonom Araçlar: Kendi kendine giden arabalar, çevrelerini algılamak ve yönlendirmek için nesne tanıma ve izleme sistemlerini kullanır 4.
    Bu projeler, sağlık, güvenlik, sanayi ve eğlence gibi birçok sektörde uygulanabilir 1.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. vodafone.com.tr
        1
      2. medium.com
        2
      3. teknolojivehayat.com
        3
      4. azure.microsoft.com
        4
      5. palcon.com.tr
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Görüntü işleme nedir?

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

    Görüntü kümeleme, benzer pikselleri veya nesneleri bir araya getirerek görüntüleri bölümlendirme işlemidir. Bu işlem için çeşitli yöntemler ve algoritmalar kullanılabilir: 1. K-Means Kümeleme: Görüntüyü girdi olarak alır ve pikselleri elde edilmek istenen sınıf kadar gruplar. 2. Derin Öğrenme: Görüntüleri sınıflandırmak ve kümelemek için önceden eğitilmiş derin sinir ağları kullanılır. 3. Hiyerarşik Kümeleme: Görüntüleri bir ağaç yapısı içinde gruplandırır. Görüntü kümeleme, nesne tanıma ve anomali tespiti gibi çeşitli uygulamalarda kullanılır.
    5 kaynak

    Görüntü işleme ile oyun yapılabilir mi?

    Evet, görüntü işleme ile oyun yapılabilir. Görüntü işleme teknolojileri, oyun geliştirme sürecinde önemli bir rol oynar ve oyunların daha etkileyici ve gerçekçi olmasını sağlar. Bu teknolojiler sayesinde: Grafik kalitesi artırılır: Nesneler, karakterler ve ortamlar daha gerçekçi görünür. Dinamik sahneler oluşturulur: Yapay zeka destekli görüntü işleme ile oyun sahneleri dinamik olarak güncellenebilir. Oynanış iyileştirilir: Oyuncu davranışları analiz edilerek oyun daha etkileşimli hale getirilir. Yeni oyun türleri ve hikaye anlatım teknikleri geliştirilir. Ayrıca, görüntü işleme ile sanal gerçeklik ve artırılmış gerçeklik uygulamaları da oyunlara entegre edilebilir.
    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

    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 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