• Buradasın

    Python ile görüntü işleme projesi nasıl yapılır?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Python ile görüntü işleme projesi yapmak için aşağıdaki adımları izlemek gerekmektedir:
    1. Gerekli Kütüphaneleri Yüklemek: Görüntü işleme için Pillow veya OpenCV gibi kütüphaneler kullanılır 12. Bu kütüphaneleri yüklemek için
      pip install pillow
      veya
      pip install opencv-python
      komutlarını kullanmak yeterlidir 13.
    2. Resmi Açmak ve Göstermek: Pillow ile bir resmi açmak ve görüntülemek için
      from PIL import Image
      kütüphanesini kullanarak
      img = Image.open('example.jpg')
      komutuyla resmi açıp,
      img.show()
      komutuyla görüntülemek mümkündür 1. OpenCV ile ise
      img = cv2.imread('example.jpg')
      komutuyla resmi okuyup,
      cv2.imshow('Image', img)
      ,
      cv2.waitKey(0)
      ve
      cv2.destroyAllWindows()
      komutlarıyla resmi gösterip pencereyi kapatmak gerekir 13.
    3. Temel İşlemler: Pillow ile resimleri yeniden boyutlandırmak, döndürmek veya kırpmak için
      resized_img = img.resize((300, 200))
      ,
      rotated_img = img.rotate(45)
      ve
      box = (100, 100, 400, 400); cropped_img = img.crop(box)
      komutlarını kullanabilirsiniz 1.
    4. Filtreleme: OpenCV ile resimlere bulanıklaştırma veya kenar belirleme gibi filtreler uygulamak için
      blurred_image = cv2.GaussianBlur(image, (5, 5), 0)
      veya
      edges = cv2.Canny(blur, 100, 200)
      komutlarını kullanabilirsiniz 12.
    5. Kaydetme: İşlemlerin sonunda resimleri kaydetmek için Pillow ile
      img.save('new_image.jpg')
      veya OpenCV ile
      cv2.imwrite('new_image.jpg', img)
      komutlarını kullanmak gerekmektedir 1.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

    Konuyla ilgili materyaller

    Python ile neler yapılabilir örnek kodlar?

    Python ile yapılabilecekler ve örnek kodlar şunlardır: 1. Hesap Makinesi: Temel matematiksel işlemleri gerçekleştiren bir hesap makinesi. Örnek kod: ```python def hesap_makinesi(): print("Hesap Makinesi") print("İşlemler: Toplama (+), Çıkarma (-), Çarpma (), Bölme (/") islem = input("Bir işlem seçin: ") sayi1 = float(input("Birinci sayıyı girin: ")) sayi2 = float(input("İkinci sayıyı girin: ")) if islem == "+": print(f"Sonuç: {sayi1 + sayi2}") elif islem == "-": print(f"Sonuç: {sayi1 - sayi2}") elif islem == "": print(f"Sonuç: {sayi1 sayi2}") elif islem == "/": if sayi2 != 0: print(f"Sonuç: {sayi1 / sayi2}") else: print("Hata: Sıfıra bölme!") else: print("Geçersiz işlem!") hesap_makinesi() ``` 2. Şifre Oluşturucu: Rastgele karakterlerden güçlü şifreler oluşturan bir program. Örnek kod: ```python import random import string def sifre_olusturucu(): uzunluk = int(input("Şifre uzunluğunu girin: ")) karakterler = string.ascii_letters + string.digits + string.punctuation sifre = "".join(random.choice(karakterler) for _ in range(uzunluk)) print(f"Oluşturulan Şifre: {sifre}") sifre_olusturucu() ``` 3. Rastgele Sayı Tahmin Oyunu: Kullanıcıdan rastgele bir sayıyı tahmin etmesini isteyen bir oyun. Örnek kod: ```python import random def tahmin_oyunu(): rastgele_sayi = random.randint(1, 100) print("1 ile 100 arasında bir sayı tuttum. Bakalım tahmin edebilecek misin?") tahmin

    Python ile hangi formatlar dönüştürülebilir?

    Python ile çeşitli veri formatları dönüştürülebilir, bunlar arasında: 1. String (dize) formatları: Integer, float ve datetime formatlarına dönüştürülebilir. 2. Tarih ve saat formatları: Farklı formatlarda depolanan tarih ve saat verileri, `datetime` kütüphanesi kullanılarak dönüştürülebilir. 3. Düz metin dosyaları: Pandas kütüphanesi ile CSV formatına dönüştürülebilir. 4. JSON ve XML formatları: İlgili modüller kullanılarak Python'da işlenebilir ve dönüştürülebilir. Ayrıca, Python'un yerleşik fonksiyonları ile veri tipleri arasında genel dönüşümler de yapılabilir.

    Python ile görsel programlama yapılır mı?

    Evet, Python ile görsel programlama yapılabilir. Python, veri görselleştirme için güçlü kütüphaneler sunar, bunlar arasında en popüler olanları Matplotlib ve Seaborn'dur. Ayrıca, görüntü işleme alanında da Python kullanılabilir; bu amaçla geliştirilen bazı kütüphaneler şunlardır: - OpenCV: Yüz algılama, nesne tanıma gibi bilgisayarlı görme görevleri için kullanılır. - Scikit-Image: Segmentasyon, renk alanı manipülasyonu gibi çeşitli algoritmalar sunar. - Mahotas: Gelişmiş görüntü işleme özellikleri içerir.

    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.