• 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 tez konuları nelerdir?

    Görüntü işleme tez konuları geniş bir yelpazeye yayılmaktadır. İşte bazı örnekler: 1. Haber Videolarının Görüntü İşleme Yöntemleri ile Bölütlenmesi. 2. Kamera Kullanılarak Görüntü İşleme Yoluyla Gerçek Zamanlı Güvenlik Uygulaması. 3. Görüntü ve Video Veri Tabanları ve Erişim Sistemleri. 4. Dijital Görüntü İşleme Teknikleri ile Patlatma Verimlilik Analizi. 5. Üreme Hücrelerinin Dijital Görüntü İşleme Teknikleri ile İncelenmesi.
    5 kaynak

    Görüntü işlemede hangi teknikler kullanılır?

    Görüntü işlemede kullanılan bazı temel teknikler şunlardır: 1. Filtreleme: Görüntüdeki belirli özellikleri öne çıkarmak veya gürültüyü azaltmak için matematiksel işlemler uygulanır. 2. Dönüşümler: Görüntünün frekans uzayına dönüştürülerek analiz edilmesi (Fourier dönüşümü, dalgacık dönüşümü). 3. Özellik Çıkartma: Görüntüdeki kenarların, dokuların ve köşelerin belirlenmesi. 4. Segmentasyon: Görüntünün anlamlı parçalara ayrılarak nesne tanıma ve izleme analizi yapılması. 5. Görüntü Tanıma ve Analizi: Makine öğrenimi ve yapay zeka aracılığıyla görüntüdeki nesnelerin tanınması ve analiz edilmesi. Diğer görüntü işleme teknikleri arasında kontrast ayarı, renk düzeltme, görüntü geliştirme, restorasyon ve ikili görüntü işleme gibi yöntemler de bulunmaktadır.
    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 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

    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 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