• Buradasın

    Görüntü ve video işleme arasındaki fark nedir?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Görüntü işleme ve bilgisayarla görme (bilgisayarlı görü) arasındaki temel fark, amaç ve işlevleridir:
    • Görüntü işleme, görüntülerin kalitesini artırmak, gürültüyü azaltmak, parlaklığı ayarlamak ve ayrıntıları keskinleştirmek gibi işlemleri içerir 13. Bu, görüntülerin daha net veya görsel olarak daha çekici hale gelmesini sağlar 1.
    • Bilgisayarla görme ise makinelerin görüntüleri ve videoları insanlar gibi tanımasını ve yorumlamasını sağlar 13. Bu, nesne algılama, yüz tanıma ve gerçek zamanlı sahne analizi gibi görevleri mümkün kılar 14.
    Özetle:
    • Görüntü işleme: Görüntüleri iyileştirme ve değiştirme.
    • Bilgisayarla görme: Görüntülerden anlamlı veriler çıkarma.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. azure.microsoft.com
        1
      2. tr.linkedin.com
        2
      3. tr.wikipedia.org
        3
      4. ultralytics.com
        4
      5. dataguess.com
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Dijital görüntü işlemeye giriş ve görüntünün temelleri nelerdir?

    Dijital görüntü işlemeye giriş ve görüntünün temelleri şu şekilde açıklanabilir: Görüntü İşleme: Dijital ortama aktarılmış görseller üzerinden ilgili ihtiyaca göre faydalı bilgiler elde etmek için farklı tekniklerle özdeşleştirebilen bir yöntemdir. Görüntünün Temelleri: Pikseller: Dijital görüntüler, piksel adı verilen küçük bileşenlerden oluşur ve her piksel, belirli bir renk ve parlaklık değeri taşıyan veri noktalarıdır. Renk Kanalları: Dijital görüntülerde en yaygın renk kanalları Kırmızı, Yeşil ve Mavi’dir (RGB). Matris Olarak Görüntü: Matematiksel olarak, bir görüntü, MxN boyutunda bir matris olarak düşünülebilir.
    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 işleme için hangi dil kullanılır?

    Görüntü işleme için yaygın olarak kullanılan programlama dilleri şunlardır: Python. C++. MATLAB. Java. Ayrıca, GIMP ve ImageJ gibi ücretsiz ve açık kaynaklı programlar da görüntü işleme için kullanılabilir.
    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

    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 işlemede hangi teknikler kullanılır?

    Görüntü işlemede kullanılan bazı teknikler şunlardır: Noktasal işlemler. Uzamsal alanda görüntü işleme. Frekans alanında görüntü işleme. Renkli görüntü işleme. İkili görüntü işleme. Morfolojik görüntü işleme. Geometrik görüntü işleme. Görüntü geliştirme. Görüntü restorasyonu. Görüntü tanıma.
    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