Görüntüİşleme

Yapay zeka, sizi yüz ifadesi, ses tonu ve söyledikleriniz gibi çeşitli verileri analiz ederek tanır. Bu süreçte yapay zeka sistemleri şu yöntemleri kullanır: - Görüntü işleme: Videolardan ve görüntülerden bilgi çıkarmak için derin öğrenme tekniklerini kullanır. - Konuşma tanıma: İnsan konuşmasını anlar ve işler, sanal asistanlar ve çağrı merkezi yazılımlarında kullanılır. - Makine öğrenimi: Büyük veri kümeleri üzerinde eğitilerek kalıpları ve ilişkileri tanımlar. Ayrıca, yapay zeka sosyal medya ve çevrimiçi alışveriş gibi platformlardaki davranışlarınızı da izleyerek kişiselleştirilmiş öneriler sunar.

Fotogrametrinin temel ilkeleri şunlardır: 1. Işık Yardımı ile Ölçme: Fotogrametri, "photos" (ışık), "gramma" (çizim) ve "metron" (ölçme) kelimelerinden oluşur ve ışık kullanarak çizim yapma ve ölçme anlamına gelir. 2. Nesnelerin Geometrik ve Radyometrik Parametreleri: Fotoğraflar üzerinden nesnelerin geometrik ve radyometrik parametrelerini elde etme. 3. Üç Boyutlu Modelleme: İki veya üç boyutlu cisimlerin fotoğraflar üzerinden ölçülmesi ve üç boyutlu modellerin oluşturulması. 4. Fotografik Temeller: Işık, fotoğraf, sayısal görüntü ve piksel gibi kavramların temel alınması. 5. Matematiksel Esaslar: Merkezi izdüşüm, optik ve datum gibi matematiksel temellerin kullanılması.

LCL2 radyometrik düzeltmeli ifadesi, uydu görüntülerinin radyometrik düzeltmesi bağlamında kullanılabilir. Radyometrik düzeltme, uydu görüntüleri üzerindeki sistematik hataları ve atmosferik etkileri ortadan kaldırmak için yapılan dönüşüm işlemleridir.

Fotoğraf ve video kalitesini yükseltmek için aşağıdaki yöntemler kullanılabilir: 1. Yapay Zeka Tabanlı Yazılımlar: Let’s Enhance, AI Image Enlarger ve Adobe Online Image Enhancer gibi yazılımlar, yapay zeka algoritmaları kullanarak görüntülerin kalitesini artırabilir. - Let’s Enhance: Görüntüyü 16 kata kadar kayıpsız büyütebilir ve farklı modlar sunar. - AI Image Enlarger: Görüntüdeki bulanıklıkları giderir ve dijital kameralarla çekilen fotoğraflardaki parazitlenmeyi azaltabilir. - Adobe Online Image Enhancer: Kontrast, parlaklık ve renk tonlarını ayarlayabilir, kamera sarsıntısı kaynaklı bozulmaları düzeltebilir. 2. Online Araçlar: Pixelcut ve CapCut gibi platformlar, çevrimiçi olarak ücretsiz görüntü kalitesi artırma imkanı sunar. - Pixelcut: AI görüntü yükseltici, görüntüleri orijinal boyutunun 4 katına kadar iyileştirebilir. - CapCut: Yapay zeka destekli görüntü yükseltici, fotoğrafları 4K çözünürlüğe kadar yükseltebilir. 3. Video Yükseltme: Topaz, Pixop ve VideoProc gibi araçlar, düşük çözünürlüklü videoları yüksek çözünürlüğe çıkarmak için kullanılabilir.

Geleneksel Çin tıbbında bilgisayarlı dil görüntüsü analiz sistemi, hastalıkların teşhisi için insan dilinin görüntülerini analiz eden bir yapay zeka modelidir. Bu sistem, dilin rengi ve dokusundaki ince farklılıkları tespit ederek, diyabet, kanser, akut inme gibi çeşitli sağlık sorunlarını %98 doğruluk oranıyla teşhis edebilir. Temel bileşenleri: - Veri kümesi: Çeşitli tıbbi durumlara karşılık gelecek şekilde etiketlenmiş dil görüntüleri. - Görüntü işleme teknikleri: Dilin renk kalibrasyonu, kromatik bilgi tabanlı modelleme ve unsupervised segmentasyon gibi. Bu tür sistemler, modern tıp uygulamalarını desteklemek ve teşhis süreçlerini kolaylaştırmak amacıyla geliştirilmektedir.

Astromatic yazılımı, astronomik boru hattı yazılımı olarak kullanılır ve aşağıdaki işlevlere sahiptir: 1. Görüntü İşleme: Astronomik görüntülerden kaynak katalogları çıkarma (Sextractor) ve FITS görüntülerini yeniden örnekleme ve birleştirme (Swarp) gibi işlemler yapar. 2. PSF Modelleri: Yıldız dağılım fonksiyonunun (PSF) süper-tabakalı modellerini oluşturma (Psfex). 3. Web Tabanlı Görselleştirme: Bilim sınıfı astronomi görüntülerini görselleştirmek için web istemcisi (Visiomatic) geliştirme. 4. Veri Yönetimi: Görüntülerin MongoDB'de depolanması ve yönetilmesi için sürücüler sağlama (Mo'Astro). Bu yazılım, genellikle büyük veri kümeleri üzerinde otomatik işlemler yapmak için kullanılır ve astronomi alanında yaygın olarak uygulanmaktadır.

Aksiyon Bilişim iki farklı alanda hizmet vermektedir: 1. Bilgisayar ve Teknoloji Hizmetleri: Bu alanda Aksiyon Bilişim, bilgisayar ürünleri servis ve hizmetleri, network sistemleri kurulum ve servis hizmetleri, fiber optik kablolama gibi teknolojik çözümler sunmaktadır. 2. Görüntü İşleme Teknolojileri: Aksiyon Teknoloji adıyla bilinen diğer bir Aksiyon şirketi, plaka tanıma sistemi, akıllı trafik uygulamaları gibi görüntü işleme ve akıllı sistemler gerektiren konularda yazılımlar geliştirmektedir.

Yapay zeka, pikselleri düzeltmek için derin öğrenme modellerine dayalı görüntü iyileştirme araçları kullanır. Bu araçlar, aşağıdaki adımları izleyerek piksel hatalarını giderir: 1. Veri Analizi: Yapay zeka, görüntünün yapısını, renklerini, kenarlarını ve dokularını analiz eder. 2. Tahmin Algoritmaları: Sistem, analiz edilen verilere dayanarak ek piksellerin nasıl görünmesi gerektiğini tahmin eder. 3. Piksel Oluşturma: Yapay zeka, bu tahmini kullanarak orijinal görüntüyle sorunsuz bir şekilde uyum sağlayan yeni pikseller oluşturur. 4. Kalite Geliştirme: Bazı araçlar, kusurları düzelterek veya bulanık bölümleri keskinleştirerek görüntünün kalitesini artırır. Bu yöntemler, görüntülerin kalitesini korurken veya geliştirirken piksel hatalarını ortadan kaldırmaya yardımcı olur.

Görüntü işlemenin temel ilkeleri şunlardır: 1. Görüntü Elde Etme: Görsellerin dijital formata dönüştürülmesi, genellikle kamera, tarayıcı veya uydu gibi cihazlarla gerçekleştirilir. 2. Ön İşleme: Gürültü azaltma, filtreleme ve normalizasyon gibi adımlarla görüntülerin işlenmesi için hazırlanması. 3. Görüntü Analizi ve Manipülasyonu: Görselden bilgi çıkarılması veya üzerinde belirli işlemlerin gerçekleştirilmesi, örneğin kenar tespiti, segmentasyon ve nesne tanıma. 4. Görselleştirme: Analiz sonuçlarının grafik veya harita gibi insanlar tarafından anlaşılması kolay bir şekilde sunulması. 5. Çıktı: Daha fazla kullanım veya analiz için işlenmiş görüntülerin saklanması veya iletilmesi.

Evrişimli sinir ağları (CNN) aşağıdaki alanlarda yaygın olarak kullanılır: 1. Görüntü Tanıma ve Sınıflandırma: Nesne tanıma, yüz tanıma ve görüntü segmentasyonu gibi görsel işleme problemlerinde oldukça başarılı sonuçlar verir. 2. Sürücüsüz Arabalar: Otonom araçlarda, çevre tespiti ve nesne algılama için kullanılır. 3. Sağlık Sektörü: Tıbbi görüntü analizinde, radyologlara tümör ve kırık gibi anomalileri tespit etmede yardımcı olur. 4. Güvenlik: Güvenlik kameralarında, güvenli olmayan veya uygunsuz içerikleri otomatik olarak çıkarmak için kullanılır. 5. Sosyal Medya: Sosyal medya filtreleme ve davranışsal veri analizi yoluyla hedeflenen pazarlama için kullanılır. 6. Finans: Dolandırıcılık tespiti ve kredi riski değerlendirmesi gibi finansal analizlerde kullanılır.

Çoklu yüz değiştirme işleminin süresi, kullanılan AI yüz değiştirme aracına ve görüntülerin karmaşıklığına bağlı olarak değişir. Genel olarak: - Flux AI Pro sitesinde, standart AI yüz değiştirme işlemi 15-30 saniye sürer. - SeaArt AI ile videolarda yüz değiştirme işlemi, hızlı ve beklemeden profesyonel görünümlü sonuçlar sağlar. - AI Face Swapper aracında, yüz değiştirme işlemi 24 saatte bir sıfırlanan 7 ücretsiz kredi ile sınırlıdır.

Laplace gürültüsü, Pierre-Simon Laplace tarafından tanımlanan Laplace dağılımından kaynaklanan rastgele veri miktarını ifade eder. Bu dağılım, sinyal işleme ve görüntü işleme gibi alanlarda gürültünün modellenmesinde kullanılır.

Yüzdeki gölgeleri gidermek için aşağıdaki filtreler kullanılabilir: 1. AirBrush: Bu uygulama, yüzdeki kusurları gidermek için leke çıkarma, diş beyazlatma ve göz patlatma gibi filtreler sunar. 2. YouCam Perfect: Bu uygulama, cildi pürüzsüzleştirmek, kırışıklıkları ortadan kaldırmak ve yüzü yeniden şekillendirmek için filtreler içerir. 3. Snapchat: Bu uygulama, çeşitli yüz filtreleri ve efektler sunar; ayrıca, kendi filtrelerinizi oluşturma imkanı da sağlar. Ayrıca, Photoshop gibi görüntü işleme programlarında da gölge ve vurgu ayarlarını yaparak yüzdeki gölgeleri gidermek mümkündür.

Fotoğrafta karalanan yerlerin görünür hale gelmesi için aşağıdaki yöntemler kullanılabilir: 1. Parlaklık ve Kontrast Ayarları: Fotoğraf düzenleme uygulamalarında parlaklığı ve gölgeleri %100'e çıkarmak, karalanan yerlerin altındaki yazıları ortaya çıkarabilir. 2. Instagram Uygulaması: Eğer fotoğraf Instagram üzerinden gönderilmişse, uygulamayı açıp fotoğrafı düzenleye tıklayarak parlaklık, sıcaklık ve diğer ayarları değiştirerek karalanan yerleri görebilirsiniz. 3. Üçüncü Taraf Uygulamalar: Inpaint gibi özel yazılımlar, çevresindeki pikselleri kullanarak karalanan alanları doldurabilir ve orijinal görüntüyü geri getirebilir. Bu yöntemler her zaman etkili olmayabilir, özellikle karalama koyu renkteyse.

GNU Görüntü İşleme Programı (GIMP), açık kaynak kodlu ve ücretsiz bir görüntü işleme yazılımıdır. İlk olarak 1995 yılında Peter Mattis ve Spencer Kimball tarafından geliştirilen GIMP, GNU projesinin bir parçası olarak başlamıştır. GIMP'in bazı özellikleri: - Katmanlar, kanallar ve yollarla çalışabilme; - Eklentilerle yeni özellikler ekleyebilme; - Yüzlerce dosya biçimi desteği; - Gelişmiş seçim ve çizim araçları; - Grafik tablet desteği; - EXIF bilgilerini düzenleyebilme. GIMP, Linux, Windows ve Mac OS gibi birçok platformu desteklemektedir.

GoogLeNet (Inception Net), çeşitli bilgisayar görme görevlerinde kullanılan bir konvolüsyonel sinir ağı (CNN) mimarisidir. Başlıca kullanım alanları: - Görüntü sınıflandırması: GoogLeNet, ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge'da yüksek doğruluk oranı elde ederek görüntü sınıflandırma görevlerinde başarılı olmuştur. - Nesne tespiti: Bölge öneri ağları (RPNs) gibi yöntemlerle nesne tespitinde kullanılır. - Transfer öğrenme: Farklı veri kümelerinde önceden eğitilmiş bir modelin ince ayar yapılarak kullanılması. Ayrıca, derin öğrenme ve yapay zeka alanlarında genel bir temel model olarak da hizmet eder.

"Beni Canlandır" uygulaması yerine, fotoğraf ve görüntüleri canlandırmak için aşağıdaki çevrimiçi araçlar kullanılabilir: 1. SeaArt AI: Bu araç, herhangi bir durağan görüntüye gerçekçi hareketler ekleyerek onu animasyona dönüştürür. - Kullanım adımları: 1. Resmi yükleyin. 2. Komutları girin (örneğin, açı, hız, yön gibi detayları belirtin). 3. "Oluştur" düğmesine tıklayın ve sonucu indirin. 2. VideoMaker: Bu araç, metin veya görsellerden etkileyici videolar oluşturur. - Kullanım adımları: 1. İçeriğinizi yükleyin (yazılı açıklama veya görsel). 2. Videonuzu özelleştirin ve özel talimatlar ekleyin. 3. Videonuzu oluşturun ve indirin. 3. Animate Image AI: Bu araç, statik fotoğrafları dinamik animasyonlara dönüştürür. - Kullanım adımları: 1. Girdi yükleyin (metin açıklaması veya resim). 2. Videonuzu istediğiniz stil, efektler ve seçeneklerle özelleştirin. 3. Oluşturun ve sonucu indirin.

Bartın haritasının ters görünmesinin nedeni, uydu görüntülerinin farklı açılardan çekilmesi ve harita uygulamalarının bu görüntüleri farklı şekilde yansıtması olabilir.

Görüntü işleme ile çöp tespiti şu adımlarla gerçekleştirilir: 1. Görüntü Edinimi: Kameralar veya sensörler aracılığıyla çöpün bulunduğu görüntüler elde edilir. 2. Ön İşlem: Görüntülerdeki gürültüler temizlenir ve görüntü kalitesi artırılır. 3. Özellik Çıkarma: Görüntüdeki nesnelerin belirgin özellikleri, sınırları, renkleri, dokuları ve şekilleri gibi unsurlar tespit edilir. 4. Sınıflandırma: Derin öğrenme ve yapay sinir ağları gibi algoritmalar kullanılarak nesneler tanınır ve sınıflandırılır. 5. Konum Belirleme: Çöpün GPS konumu, tespit edildiğinde bir bulut veritabanına gönderilir. Bu teknolojiler, yol kenarlarındaki çöplerin tespit edilmesi gibi uygulamalarda kullanılarak ısı haritaları oluşturulur ve veriler haritalara entegre edilir.

HDRI (High Dynamic Range Imaging) yapmak için aşağıdaki adımları izlemek gerekmektedir: 1. Ekipman ve Kurulum: Manuel ayarlara sahip bir dijital kamera ve sağlam bir tripod kullanın. 2. Kamera Ayarları: Kamerayı Manuel moda alın ve ISO'yu en düşük seviyeye (örneğin ISO 100) ayarlayın. 3. Kompozisyon: Sahneyi dikkatlice çerçeveleyin ve geniş bir ışık değerleri yelpazesi yakalamaya çalışın. 4. Bracketed Çekimler: Farklı pozlamalarda bir dizi çekim yapın. 5. Görüntü İşleme: Çekilen görüntüleri bilgisayarınıza aktarın ve işleme yazılımına yükleyin. 6. Son İşlemler: Tonlanmış görüntüyü oluşturduktan sonra, Adobe Photoshop gibi bir görüntü düzenleme yazılımında daha fazla rafine edin. 7. Export ve Test: Son işlenmiş HDRI dosyasını dışa aktarın ve 3D render yazılımında test edin.