Görüntüİşleme

Yapay zeka ile fotoğraf netleştirmek için aşağıdaki yöntemler ve araçlar kullanılabilir: 1. Süper Çözünürlük (Super-Resolution): Bu yöntem, düşük çözünürlüklü bir görüntüyü yüksek çözünürlüklü hale getirir. 2. Gürültü Azaltma (Denoising): Fotoğraflardaki gürültü, düşük ışık koşulları veya düşük kaliteli kamera sensörleri nedeniyle oluşur. 3. Yüz Tanıma ile Netleştirme: Yapay zeka, bir fotoğraftaki yüzleri algılayarak ayrıntılarını iyileştirir. Bazı yapay zeka tabanlı fotoğraf netleştirme araçları: - Adobe Photoshop: "Smart Portrait" ve "Super Zoom" gibi yapay zeka destekli özellikler sunar. - Remini: Mobil cihazlar için popüler bir uygulama olup, eski veya bulanık fotoğrafları netleştirmek için kullanılır. - Enhance.Pho.to: Çevrimiçi olarak çalışan ve tarayıcı üzerinden fotoğrafları düzenleyen bir araçtır. - Deep Image AI: Ürün fotoğraflarını iyileştirmek amacıyla geliştirilmiş bir araçtır. Ayrıca, UnblurImage.ai gibi ücretsiz çevrimiçi araçlar da fotoğraf netleştirme için kullanılabilir.

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.

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.

Ücretsiz fotoğraf kalitesi arttırma programları şunlardır: 1. Snapseed: Android ve iOS platformlarında bulunan, yüzlerin çözünürlüğünü artıran ve çeşitli düzenleme araçları sunan bir uygulamadır. 2. VSCO: Mobil cihazlar için popüler bir resim düzenleme uygulaması olup, ışığı, tonu ve doygunluğu ayarlama imkanı sağlar. 3. PicsArt: Fotoğrafları, filtreleri ve efektleri değiştirmek için kapsamlı araçlara sahip, geniş bir kullanıcı kitlesi tarafından tercih edilen bir uygulamadır. 4. Fotor: Yapay zeka destekli görüntü geliştirme aracı sunan, bulanık resimleri netleştiren ve fotoğraf çözünürlüğünü artıran ücretsiz bir çevrimiçi programdır. 5. UnblurImage AI: Görüntüleri keskin ve net hale getiren, çeşitli formatları destekleyen ücretsiz bir çevrimiçi görüntü netleştirme aracıdır.

Yapay zeka ile resim kalitesini artırmak için aşağıdaki araçlar ve yöntemler kullanılabilir: 1. PromeAI: Gelişmiş HD yükseltici ve gürültü giderme modeli ile düşük çözünürlüklü görüntüleri profesyonel ve yüksek kaliteli hale getirir. 2. HitPaw: Görüntü kalitesini ve çözünürlüğünü otomatik olarak iyileştirmek, bulanıklığı azaltmak ve gürültüyü kaldırmak için tek tıklama ile kullanılabilir. 3. Picsart Image Enhancer: Ayrıntıları keskinleştirir, bulanıklığı azaltır ve çözünürlüğü artırır, farklı türden milyonlarca görüntü üzerinde eğitilmiştir. 4. Let's Enhance: 4K'ya kadar büyütme sunar, renkleri iyileştirir, kayıp dokuları ve ayrıntıları kurtarır. 5. UnblurImage AI: Fotoğrafları netleştirir ve detayların netliğini artırır, çeşitli iyileştirme seçenekleri sunar. Ayrıca, Canva gibi platformlar da yapay zeka destekli fotoğraf düzenleme araçları ile hızlı ve etkili düzenlemeler yapmayı sağlar.

Görüntü kalitesini yükseltmek için aşağıdaki çevrimiçi araçlar ve yöntemler kullanılabilir: 1. PromeAI: Gelişmiş yapay zeka destekli özellikler sunan bu araç, karmaşık ayrıntılar ekleyerek ve hasarlı öğeleri onararak görüntülerin yüksek çözünürlüklü hale gelmesini sağlar. 2. Picsart Image Enhancer: AI teknolojisini kullanarak fotoğraf kalitesini ve çözünürlüğünü anında artırır, bulanıklığı azaltır ve netliği artırır. 3. Icons8: Makine öğrenimi ile görüntüleri 2 veya 4 kat büyütebilir, kusurları otomatik olarak düzeltebilir ve görüntülerdeki artefaktları ortadan kaldırabilir. 4. Deep Image AI: Hem Windows hem de Mac OS ile uyumlu olan bu araç, gelişmiş AI algoritmaları kullanarak görüntüleri çevrimiçi olarak yükseltir. 5. VanceAI Image Enlarger: Düşük çözünürlüklü fotoğrafları kalite kaybı olmadan 8x'e kadar büyütebilir ve anime fotoğrafları için özel algoritmalar sunar. 6. Let's Enhance: 4K'ya kadar yükseltme yapabilen, renkleri iyileştiren ve kayıp dokuları kurtaran bir çevrimiçi AI fotoğraf yükseltme aracıdır. 7. Kapwing Video Enhancer: Video kalitesini hızlı ve etkili bir şekilde geliştiren, parlaklığı, kontrastı ve yakınlaştırma ayarlarını düzenleyen bir araçtır. Ayrıca, fotoğraf çekimi sırasında ışık dağılımını iyileştirmek veya gölgeleri azaltmak için halka ışıklar veya yumuşak kutular kullanılabilir.

Ürün sayma uygulaması, nesnelerin tespit edilmesi, kategorize edilmesi ve sayılması işlemlerini otomatikleştiren bir yazılım çözümüdür. Bu tür uygulamalar genellikle aşağıdaki teknolojileri kullanır: - Yapay zeka ve görüntü işleme: Kameralar ve sensörler aracılığıyla alınan görüntüleri analiz ederek nesneleri tanır. - Barkod ve etiket tanıma: Ürünlerin üzerindeki barkodları ve etiketleri okuyarak sayım yapar. Bazı popüler ürün sayma uygulamaları: - GO Count Object: Fotoğraflar aracılığıyla öğeleri tespit edip sayan, Android ve iOS cihazlarda kullanılabilen bir uygulamadır. - Stok Say: Mobil uygulama ve bulut tabanlı yönetim paneli ile stok sayımını kolaylaştıran bir yazılımdır.

Fotoğraf çözünürlüğü, 4K (3840 x 2160 piksel) çözünürlüğe kadar yükseltilebilir. Bunun için çeşitli online araçlar ve yazılımlar mevcuttur, örneğin: - Magic Studio. - Pixelcut. - Vidmore Free Image Upscaler Online. - Adobe Photoshop.

IYSV2 ifadesi, iki farklı bağlamda kullanılabilir: 1. IC Light v2: Görüntü aydınlatma manipülasyonu ve iyileştirmeleri için kullanılan bir AI destekli görüntü işleme aracıdır. Kullanımı şu adımları içerir: Erişim: https://huggingface.co/spaces/lllyasviel/iclight-v2 veya https://www.flux-ai.net/iclight-v2 adresine gidin. Görüntü Hazırlama: JPG, JPEG, PNG veya WEBP formatında, 256x256 ile 1024x1024 piksel arasında net bir yüksek çözünürlüklü görüntü seçin. Yükleme: Görüntüyü arayüze yükleyin. Aydınlatma Yönünü Seçme: Sol Işık, Sağ Işık, Üst Işık veya Alt Işık seçeneklerinden birini seçin. Parametreleri Ayarlama: Aydınlatma parametrelerini ve iyileştirme ayarlarını ince ayar yapmak için sezgisel kontrolleri kullanın. Sonuç Oluşturma: İşlemi başlatın, oluşturma genellikle 10-20 saniye sürer. Çıktıyı İndirme: İşlem tamamlandığında, yeni aydınlatma efektleri uygulanmış yeniden aydınlatılmış görüntüyü indirin. 2. IYSV: Iris Yellow Spot Virus'un kısaltmasıdır ve soğanda görülen zararlı bir viral patojendir. Bu virüsün yönetimi için önerilen yöntemler arasında: Crop Rotasyonu: Bitkilerin döndürülmesi. Gönüllü Soğan Bitkilerinin Kontrolü: Bitkilerin öldürülmesi. Yabancı Ot Kontrolü: Yabancı otların kontrol altına alınması. Kimyasal ve Kültürel Kontrol: Thrips gibi vektör böceklerin kontrolü.

Resimden video yapmak için aşağıdaki yapay zeka tabanlı araçlar kullanılabilir: 1. Vidnoz AI: Birden fazla fotoğrafı bir video montajına veya slayt gösterisine dönüştürmek için kullanılır. 2. Nova A.I.: Fotoğraf, ses ve video yüklemeyi destekleyen, zaman çizelgesindeki fotoğrafları yeniden düzenleme imkanı sunan bir video düzenleme platformudur. 3. Steve AI: Kullanıcıların basit bir metinle çeşitli videolar oluşturmasına olanak tanır. 4. Fotor AI Image to Video Converter: Statik görüntüleri dinamik video içeriğine dönüştürmek için yapay zeka kullanır. 5. SeaArt AI: Gelişmiş SeaArt AI kullanarak görüntüleri kesintisiz hareket ve yüksek kaliteli videolarla videoya dönüştürür. Ayrıca, VideoMaker.me gibi araçlar da görüntüleri yükleyip komut girerek profesyonel videolar oluşturmayı sağlar.

Kling, metin tabanlı video üretim ve görüntüden videoya dönüştürme işlemleri için kullanılan bir yapay zeka modelidir. Kling'in başlıca kullanım alanları: - İçerik oluşturma: Yaratıcıların metin açıklamalarından veya referans görüntülerden hızlı bir şekilde yüksek kaliteli video içeriği üretmek. - Reklam ve pazarlama: Etkileyici video reklamlar ve tanıtım içerikleri oluşturmak. - Eğitim ve öğretim: Öğretici videolar ve simülasyonlar üretmek. - Eğlence ve oyun: Sinematik sahneler ve oyun varlıkları üreterek sürükleyici dijital deneyimler sunmak. - Prototipleme ve görselleştirme: Ürün geliştirme ve mimari planlama için kavramları ve tasarımları görselleştirmek. Kling, 3D mekansal zaman modelleme ve gelişmiş yüz/gövde yeniden yapılandırması gibi ileri düzey teknolojiler kullanarak yüksek kaliteli, 1080p çözünürlükte ve 30 fps hızında videolar üretebilmektedir.

Yüz nakli yapan bazı yapay zeka araçları şunlardır: 1. Deepswap: Görüntü, video ve giflerdeki yüzleri değiştirebilen, yüksek doğruluk oranına sahip bir yapay zeka uygulamasıdır. 2. Faceswapper.ai: Hızlı yüz takasları için basit ve kullanıcı dostu bir arayüz sunar, 20'den fazla alternatif yüz seçeneği içerir. 3. Icons8 FaceSwapper: Ünlülerden arkadaşlara kadar çeşitli kişilerle yüz değiştirme imkanı sunan, gelişmiş yüz tanıma teknolojisine sahip ücretsiz bir araçtır. 4. Reface: Videolardaki yüzleri kendi yüzünüzle değiştirebileceğiniz, fotoğraflarınızı dans eden veya şarkı söyleyen avatarlara dönüştürebileceğiniz bir uygulamadır. 5. AiFaceSwap.app: Çevrimiçi olarak yüz değiştirme imkanı sunan, gerçekçi ve meme oluşturma gibi ek özellikler sunan bir araçtır.

Plaka Tanıma Sistemi (PTS), araç plakalarını tespit etmek ve tanımak için otomasyon teknolojisi kullanır. Çalışma prensibi şu adımlardan oluşur: 1. Görüntü Alımı: PTS, kameralar veya görüntü sensörleri aracılığıyla araçların plakalarının görüntülerini yakalar. 2. Görüntü İşleme: Alınan görüntüler, özel yazılım ve algoritmalar kullanılarak işlenir. 3. Plaka Tanıma: Görüntü işleme sonucunda plakaların harf ve rakam kombinasyonları belirlenir ve bu kombinasyonlar veritabanı ile karşılaştırılır. 4. Veri Kaydı ve İşlem: Eşleşen plaka bilgileri, işlem için kullanılmak üzere kaydedilir. 5. Alarm veya İşlem Başlatma: Gerekirse, plaka tanıma sistemi bir dizi işlemi otomatik olarak başlatabilir, örneğin izin verilen araçlara erişim sağlama veya güvenlik uygulamalarında alarmları tetikleme.

Magnific AI — görüntüleri yapay zeka destekli olarak ölçeklendiren ve geliştiren bir araçtır. Magnific AI'nin kullanım alanları: - Fotoğrafçılık: Düşük çözünürlüklü görüntüleri yüksek çözünürlüklü hale getirmek ve detayları artırmak için kullanılır. - Dijital sanat: Çizimlere ve sanat eserlerine daha fazla derinlik ve detay eklemek için idealdir. - Grafik tasarım: Pazarlama malzemeleri, video oyunları ve yaratıcı kampanyalar için görsel varlıkları dönüştürmek ve iyileştirmek amacıyla kullanılır. Magnific AI'nin temel özellikleri: - Doğal dil komutlarıyla ölçeklendirme sürecini yönlendirme imkanı. - Yaratıcılık kaydırıcısı ile ek detaylar veya sanatsal değişiklikler oluşturma. - Portreler, illüstrasyonlar, manzaralar ve 3D renderlar gibi çeşitli görüntü türleri için uygundur.

AI ile resimleri ücretsiz olarak büyütmek için kullanılabilecek bazı platformlar şunlardır: Pixelcut: Bu platform, AI Image Expander aracıyla resimleri ücretsiz olarak büyütme imkanı sunar. Picsart: AI görüntü genişletici, sınırlı sayıda ücretsiz deneme ile kullanılabilir. Fotor: Yapay zeka destekli fotoğraf tamamlama aracı, resimleri çevrimiçi ve ücretsiz olarak büyütme imkanı tanır. ImgUpscaler: Bu araç, AI destekli görüntü iyileştirme ile resimleri ücretsiz olarak büyütme ve geliştirme olanağı sağlar. Ayrıca, Nero AI da yüksek kaliteyi koruyarak resimlerin boyutunu ve çözünürlüğünü büyütebilen, ücretsiz bir çevrimiçi görüntü yükseltici hizmetidir.

Web kamera, görüntüleri yakalamak ve bunları internet üzerinden iletmek için çalışan bir dijital çevre birimidir. Web kameranın çalışma prensibi şu şekildedir: 1. Görüntü Lense Ulaşır: Kamera lensi, dışarıdan gelen ışığı toplar. 2. Algılayıcıya Düşer: Lens üzerinden geçen ışık, kameranın algılayıcısına düşer. 3. Işık Ayarları Yapılır: Burada, ışığın siyah seviyesi ve beyaz dengesi ayarlanır. 4. RGB Verisine Dönüştürülür: Ham görüntü, RGB piksel verisine dönüştürülür. 5. YUV Standardına Dönüştürülür: RGB veri, daha az bant genişliği gerektiren YUV standardına dönüştürülür. 6. İşlenir ve Sıkıştırılır: Görüntüdeki kumlanma giderilir, keskinleştirilir ve parlaklık, kontrast ve renk doygunluğu ayarlanır. 7. Dijital Görüntü Oluşturulur: Son olarak, dijital görüntü oluşturulur ve bilgisayara iletilir.

İki görüntü arasındaki farkı bulmak için aşağıdaki yöntemler kullanılabilir: 1. Python Imaging Library (PIL) Kullanarak: `ImageChops` modülünü kullanarak iki görüntü arasındaki farkı piksel piksel hesaplayabilirsiniz. Bunun için gerekli adımlar şunlardır: - Modülleri içe aktarın: `from PIL import Image, ImageChops`. - Görüntüleri açın: `img1 = Image.open('image1.jpg')` ve `img2 = Image.open('image2.jpg')`. - Fark fonksiyonunu kullanın: `diff = ImageChops.difference(img1, img2)`. - Sonucu görüntüleyin: `diff.show()`. 2. Online Araçlar Kullanarak: Diffchecker gibi web siteleri, iki görüntüyü yükleyerek görsel olarak karşılaştırmanıza olanak tanır. 3. OpenCV Kullanarak: `norm()` fonksiyonu ile iki görüntünün özdeş piksellerindeki hataları tespit edebilirsiniz.

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.

Görüntü işleme ve video işleme arasındaki temel fark, işlenen veri türünün ve işlemlerin niteliğidir. - Görüntü işleme, dijital görüntülerin analiz edilerek iyileştirilmesi, dönüştürülmesi ve nesne tanıma gibi temel işlemlerin yapılmasını içerir. - Video işleme ise görüntülerin ardışık olarak analiz edilmesi ve yorumlanması anlamına gelir.

IUE SPG (İzmir Ekonomi Üniversitesi Sinyal İşleme Grubu), dijital sinyal ve görüntü işleme alanında bilimsel araştırmalar yapan bir araştırma grubudur.