• 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:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. pytutorial.com
        1
      2. python-sitesi.com.tr
        2
      3. burcuamirgan.medium.com
        3
      4. mobilhanem.com
        4
      5. ahmetkoken.com
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    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.
    5 kaynak

    Python ile neler yapılabilir?

    Python ile birçok farklı alanda uygulamalar geliştirilebilir: 1. Web Geliştirme: Django, Flask ve Pyramid gibi framework'ler kullanılarak web siteleri ve uygulamaları oluşturulabilir. 2. Veri Analizi ve Bilim: Pandas, NumPy ve SciPy gibi kütüphaneler ile veri manipülasyonu, temizleme, analiz ve görselleştirme işlemleri yapılabilir. 3. Makine Öğrenimi ve Yapay Zeka: TensorFlow, Keras ve PyTorch gibi kütüphaneler ile derin öğrenme modelleri oluşturulabilir. 4. Oyun Geliştirme: Pygame kütüphanesi kullanılarak basit oyunlar ve interaktif uygulamalar geliştirilebilir. 5. Otomasyon ve Betik Yazma: Python, rutin görevleri otomatikleştirmek ve sistem yönetimi için kullanılabilir. 6. Masaüstü Uygulamalar: Tkinter, PyQt ve Kivy gibi kütüphaneler ile masaüstü uygulamaları geliştirilebilir. 7. Gömülü Sistemler ve IoT: Raspberry Pi gibi mikrodenetleyiciler üzerinde çalışarak IoT projeleri oluşturulabilir. Ayrıca, Python; SEO, arama motoru optimizasyonu, sosyal medya uygulamaları ve hesaplama gibi alanlarda da yaygın olarak kullanılır.
    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

    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.
    5 kaynak