Görüntüİşleme

İki resim arasındaki farkı bulmak için aşağıdaki yöntemler kullanılabilir: 1. Python Imaging Library (PIL) ile: PIL'in `ImageChops` modülü, iki resim arasındaki farkı piksel piksel hesaplayarak yeni bir görüntü oluşturur. Bu yöntem için gerekli kod örneği şu şekildedir: ```python from PIL import Image, ImageChops # resimleri aç img1 = Image.open('resim1.jpg') img2 = Image.open('resim2.jpg') # farkı bul diff = ImageChops.difference(img1, img2) # farkı göster diff.show() ```. 2. Piksel değerlerini karşılaştırma: İki resmin piksel değerlerini tek tek karşılaştırarak aynı olup olmadıklarını kontrol etmek. 3. Çevrimiçi karşılaştırma araçları: GroupDocs gibi çeşitli çevrimiçi araçlar, iki resmi yükleyerek aralarındaki farkları bulmayı sağlar.

Çizgi takip çalışması iki farklı şekilde yapılabilir: 1. Okul Öncesi Eğitim: Çocukların ince motor becerilerini geliştirmek için yapılan bu çalışmada, çocuklar kalemi doğru tutmayı ve yazma alışkanlıklarını kazanırlar. 2. Görüntü İşleme: Kameralar ve sensörler kullanılarak yapılan bu çalışmada, bir görüntü siyah-beyaz hale getirilir ve 9 eşit parçaya bölünür.

Lens Go kullanımı için aşağıdaki adımları izlemek gerekmektedir: 1. Görüntü Girişi: Lens Go'yu web arayüzü veya API üzerinden herhangi bir standart görüntü formatında bir görüntü yükleyin. 2. Derin Öğrenme Analizi: Lens Go'nun vizyon transformatör modeli, görsel verileri 12 sinir katmanı üzerinden işleyerek analiz eder. 3. Akıllı Çıktı: Analiz sonucunda, tanımlanan varlıklar ve bağlamsal içgörülerle birlikte yapılandırılmış bir açıklama alın. Alternatif Kullanım Yöntemleri: - Google Lens: Android cihazlarda Google Fotoğraflar veya Google Asistan üzerinden Lens simgesine dokunarak kullanılabilir. - iPhone: Google uygulamasını indirip, arama çubuğunun yanındaki Lens simgesine dokunarak kullanılabilir.

Evet, yapay zeka (YZ) çözünürlüğü artırabilir. YZ tabanlı upscaler araçları, düşük çözünürlüklü görsellerin piksel yapısını analiz ederek daha net ve detaylı bir görüntü elde etmeyi sağlar. Bazı popüler YZ çözünürlük artırma araçları şunlardır: - Let’s Enhance: Düşük çözünürlüklü fotoğrafları yüksek çözünürlüğe dönüştürmek için yapay zeka kullanır. - DeepAI Image Upscaler: Görselleri büyütürken kaybolan detayları geri kazandırır. - Pixelcut: Görüntüleri orijinal boyutunun 4 katına kadar iyileştirebilen ücretsiz bir çevrimiçi YZ görüntü yükseltici. - SeaArt AI: Görüntü kalitesini ve çözünürlüğünü artıran, kayıpsız geliştirme sunan bir araç.

Yüz ifadeleri, aşağıdaki çevrimiçi araçlar kullanılarak çevrilebilir: 1. SwapFaces AI: Bu araç, bir fotoğraf yükleyerek yüz ifadesini değiştirmenize olanak tanır. 2. AI Face Swapper: Kayıt gerektirmeyen ve ücretsiz bir çevrimiçi yüz değiştirme aracıdır. 3. AI Face Studio: Bu araç, yüz ifadelerini değiştirerek çizgi film versiyonları oluşturur. Ayrıca, Instagram gibi platformlarda filtreler ve efektler kullanarak da yüz ifadelerini değiştirmek mümkündür.

PSNR (Peak Signal-to-Noise Ratio) aşağıdaki durumlarda kullanılır: 1. Görüntü ve video işleme: PSNR, görüntü ve videoların kalitesini değerlendirmek için yaygın olarak kullanılır. 2. Otomatik kodlayıcıların performansının değerlendirilmesi: Derin öğrenme bağlamında, PSNR, otomatik kodlayıcıların ne kadar iyi çalıştığını değerlendirmek için kullanılır. 3. Video kodlama: PSNR, video kodlama uygulamalarında, gerçek zamanlı kodlama kararları almak için hızlı hesaplanması nedeniyle kullanılır.

Evrişimli sinir ağları (CNN), özellikle görüntü ve video gibi ızgara benzeri verileri işlemek için tasarlanmış özel bir sinir ağı türüdür. CNN'nin çalışma prensibi şu katmanların ardışık olarak uygulanmasıyla gerçekleşir: 1. Evrişim Katmanı: Giriş görüntüsüne filtreler uygulanarak öznitelikler (kenar, köşe, nesne) çıkarılır. 2. Aktivasyon Katmanı: Giriş sinyali üzerinde doğrusal olmayan bir dönüşüm olan aktivasyon fonksiyonu uygulanır. 3. Havuzlama Katmanı: Boyut indirgeme işlemi yapılır, bu sayede hesaplama karmaşıklığı azaltılır ve aşırı uyum kontrol edilir. 4. Flattening Katmanı: Çoklu katmanlardan tek düzlemli bir vektöre dönüşüm sağlanır. 5. Fully Connected Katmanı: Flattening katmanında dönüştürülen vektörler, yapay sinir ağlarına giriş olarak verilir. CNN, bu katmanların yardımıyla görüntülerdeki hiyerarşik yapıları otomatik ve uyarlanabilir bir şekilde öğrenir.

Gaussian blur dijital görüntü işleme tekniği, bir dizi faydalı amaç için kullanılır: 1. Gürültü azaltma: Görüntüdeki rastgele gürültü desenlerini yumuşatarak görüntü netliğini artırır. 2. Kenar tespiti: Kenar algılama algoritmalarından önce uygulandığında, görüntü kenarlarını yumuşatır ve gürültüyü azaltarak daha doğru sonuçlar elde edilmesini sağlar. 3. Sanatsal efektler: Portrelerde ve manzaralarda yumuşak, rüya gibi bir etki yaratarak sanatsal bir görünüm kazandırır. 4. Arka plan bulanıklığı: Fotoğraflarda sığ bir derinlik alanı efekti oluşturmak için arka planı bulanıklaştırırken, konuyu keskin tutar. 5. Özellikleri gizleme: Lisans plakaları, logolar veya hassas bilgiler gibi istenmeyen detayları gizlemeye yardımcı olur.

Yapay zeka, fotoğraflara çeşitli şekillerde cevap verebilir: 1. Google Fotoğraflar'da "Fotoğraflara Sor" Özelliği: Google'ın Fotoğraflar uygulaması, Gemini yapay zeka modellerini kullanarak fotoğraflardaki içeriğe göre sorulara yanıt sunar ve ilgili görselleri ön plana çıkarır. 2. Yapay Zeka Görüntü Oluşturucuları: Metin komutlarını kullanarak saniyeler içinde görüntüler üretir ve fotoğrafları sanat eserine dönüştürebilir. 3. Fotoğraf Analizi ve Tanıma: Yapay zeka, fotoğraflardaki nesneleri, insanları ve sahneleri tanıyabilir, boy, beden ölçümü ve renk tanımı gibi detaylı analizler yapabilir.

Derin öğrenme ile uydu görüntüleri şu şekilde işlenir: 1. Ön İşleme: Uydu görüntüleri, analiz için kullanılabilir hale getirmek üzere temizlenir ve düzeltilir. 2. Görüntü Segmentasyonu: Görüntü, kara, su veya bitki örtüsü gibi farklı bölgelere ayrılarak yüzey türlerinin odaklanmış analizi ve sınıflandırılması yapılır. 3. Nesne Algılama: Binalar, yollar veya araçlar gibi belirli nesneler tanımlanır ve tam olarak belirlenir. 4. Değişim Tespiti: Farklı aralıklarla çekilen görüntüler karşılaştırılarak ormansızlaşma, kentleşme veya mevsimsel değişimler gibi zaman içindeki değişiklikler izlenir. 5. Görüntü Sınıflandırma: Arazi türleri, eğitim verilerinden öğrenilen kalıplara göre kategorize edilir ve ayrıntılı haritaların oluşturulması sağlanır. Bu işlemler için Unet, MaskRCNN ve SingleShotDetector gibi derin öğrenme modelleri kullanılır.

Kerem Yazıcı, PixSelect şirketinde CEO olarak görev yapmaktadır. PixSelect, görüntü işleme teknolojileri tabanlı çözümler sunan bir teknoloji şirketidir. Bu kapsamda PixSelect'in geliştirdiği bazı platformlar şunlardır: - PIXSVMS_Logistics_Basic: Depo ve antrepo operasyonlarının tek merkezden yönetimi. - PIXSVMS_Logistics_Advanced: Tır giriş-çıkışlarının ve mal teslim operasyonlarının loglanması. - PIXCount_VideoGAPCHECK: Rafların anlık sayımı ve stok kontrolü.

Bikübik interpolasyon, dijital görüntü işleme yöntemlerinde kullanılan bir piksel boyutlandırma algoritmasıdır. Bu yöntem, yeni bir pikselin rengini oluşturmak için orijinal pikselden ve çevresindeki 16 pikselden gelen bilgilere dayanır. Ayrıca, bikübik enterpolasyonun "daha pürüzsüz" ve "daha keskin" olmak üzere iki çeşidi vardır.

ANPR (Automatic Number Plate Recognition) sistemi şu şekilde çalışır: 1. Görüntü Yakalama: Yüksek çözünürlüklü kameralar, araçların ön veya arka plakasını yakalar. 2. Karakter Tanıma: Görüntü, optik karakter tanıma (OCR) teknolojisi ile analiz edilerek plaka numarası elde edilir. 3. Veritabanı Eşleştirme: Okunan plaka bilgisi, kayıtlı verilerle karşılaştırılarak işlem yapılır (giriş/çıkış izni, ceza kontrolü, ücretlendirme vb.). 4. Raporlama ve Kayıt: Sistem, olayları kayıt altına alır ve yönetici panelinden raporlar sunar. ANPR sisteminin çalışma adımları ayrıca şu şekilde özetlenebilir: 1. Kamera Kurulumu: Kameralar, toll gates, otoparklar veya diğer ilgi çekici noktalara stratejik olarak yerleştirilir. 2. Ön İşleme: Sistem, gürültüyü azaltmak, parlaklığı ayarlamak ve plaka bölgesini netleştirmek için görüntüyü filtreler. 3. Karakter Tanıma: OCR teknolojisi, plaka üzerindeki karakterleri dijital metne dönüştürür. 4. Veri Doğrulama: Tanıma, çalıntı araçlar veya ödenmemiş cezalar gibi bilgilerle doğrulanır. 5. Eylem: Sistem, park bileti kesmek veya kolluk kuvvetlerine hırsız araç uyarısı göndermek gibi gerekli işlemleri tetikler.

GTÜ ELM568 ders kodu, Gebze Teknik Üniversitesi (GTÜ) Elektronik Mühendisliği bölümünde verilen "Görüntü İşleme" dersini ifade eder.

Piksel yükseltme işlemleri, kaliteli sonuçlar verebilir ancak bu, kullanılan yöntem ve araca bağlıdır. Bazı piksel yükseltme yöntemleri ve araçları: - Let's Enhance: Yapay zekâ destekli bu araç, fotoğraf kalitesini koruyarak büyütme yapar ve bulanıklığı azaltır. - Waifu2x: Anime tarzı resimler için geliştirilen bu araç, görüntüleri yüzde 2× veya 4× oranında büyütür ve üst düzey kalite sunar. - Upscale.media: Görselleri 2×, 4× veya 8× oranında büyüten, saniyeler içinde sonuç veren bir yapay zekâ tabanlı araçtır. - Pixelcut: Çevrimiçi olarak görüntüleri 4 kata kadar iyileştiren, ayrıntıları kaldırmadan çözünürlük artıran bir araçtır. - HitPaw Photo Enhancer: Portreler ve farklı görüntü türleri üzerinde eğitilmiş, gürültüyü otomatik olarak kaldırabilen ve kaliteyi artırabilen bir araçtır. Bu araçlar, görüntü kalitesini artırırken orijinal detayları koruma ve net, yüksek çözünürlüklü görseller elde etme imkanı sunar.

Bitmap, bilgisayarlarda dijital görüntüleri saklamak ve işlemek için kullanılır. Başlıca işlevleri: - Fotoğraf ve grafiklerin depolanması: Bitmapler, fotoğraflar, illüstrasyonlar, logolar ve simgeler gibi görsel unsurları saklamak için idealdir. - Görüntü işleme: Filtreleme, yeniden boyutlandırma ve kırpma gibi işlemler için kullanılır. - Web tasarımı: Web sayfalarında görsel çekiciliği artırmak ve kullanıcı deneyimini iyileştirmek için bitmap görüntüleri kullanılır. Ayrıca, bitmapler pazarlama ve SEO alanlarında da önemli bir rol oynar; sosyal medya paylaşımları, online reklamlar ve multimedia içeriklerinde kullanılırlar.

Leica M240 ve Leica M246 arasındaki temel farklar şunlardır: 1. Çözünürlük: Leica M246, 24 MP çözünürlüğe sahipken, Leica M240 18 MP çözünürlüğe sahiptir. 2. Görüntü İşleme: M246, monokrom (siyah-beyaz) görüntülerde daha geniş tonal aralık sunar çünkü bayer filtresi yoktur. 3. Düşük Işık Performansı: M246, düşük ışık koşullarında daha iyi performans gösterir ve yüksek ISO ayarlarında daha az gürültü üretir. 4. Renk Filtreleri: M240, kamerada yerleşik olarak bulunan sarı, turuncu, kırmızı ve yeşil renk filtrelerine sahiptir, bu da renkli görüntüler için daha fazla post-processing seçeneği sunar.

`interp2(z, s, h, 5.25, 4, 8)` MATLAB'de iki boyutlu (2D) interpolasyon işlemi yapar. Kullanım amacı: - Görüntü işleme: Görüntü çözünürlüğünü değiştirirken piksel değerlerini tahmin etmek için kullanılır. - Coğrafi veriler: Coğrafi koordinatlarda arazi yükselmelerini veya çevresel verileri tahmin etmek için idealdir.

Renk füzyonu iki farklı şekilde yapılabilir: 1. Marker ve su füzyonu: Bu teknik, marker kalemler ve su kullanarak çeşitli efektler yaratmayı içerir. İşte adımlar: a. Malzemeler: Suda çözünen marker kalemler, su, kağıt. b. Çizim: Marker kalemlerle resminizi çizin. c. Islatma: Çiziminizi hafif suyla ıslatın. d. Karıştırma: Fırça yardımıyla kalemleri suyla karıştırın. e. Kuruma: Çizimin tamamen kurumasını bekleyin. 2. Görüntü füzyonu: Bu teknik, uzaktan algılamada kullanılan ve iki veya daha fazla görüntünün birleştirilmesini içerir. İşte temel adımlar: a. Veri toplama: İlgili uydu görüntülerini temin edin. b. Ön işleme: Görüntülere layerstack ve resampling gibi işlemler uygulayın. c. Füzyon: IHS (Intensity, Hue, Saturation) veya Gram Schmidt gibi yöntemlerle görüntüleri birleştirin. d. Sınıflandırma: Elde edilen verilere piksel tabanlı veya nesne tabanlı sınıflandırma uygulayın.

Yüz takip eden kameralar, yüz tanıma teknolojisini kullanarak çalışır ve aşağıdaki adımları izler: 1. Yüz Tespiti: Kamera, çevresindeki hareketleri izler ve insan yüzlerini ayırt etmeye çalışır. 2. Yüz Özelliklerinin Çıkarılması: Tespit edilen yüz, gözler, burun, ağız, elmacık kemikleri ve çene hattı gibi karakteristik özellikler açısından analiz edilir. 3. Yüz Profilinin Oluşturulması: Çıkarılan özellikler, sayısal verilere dönüştürülerek kişinin yüzünün dijital bir profili oluşturulur. 4. Veri Tabanı ile Karşılaştırma: Oluşturulan profil, önceden belirlenmiş bir veri tabanı ile karşılaştırılır. 5. Kimlik Belirleme ve Takip: Eşleşme bulunursa, sistem yüzü tanır ve ilgili güvenlik protokollerini devreye sokar.