Görüntüİşleme

Piksel ve obje tabanlı sınıflandırma arasındaki temel fark, sınıflandırma işleminde kullanılan veri ve yaklaşım türüdür. Piksel tabanlı sınıflandırma, her bir pikseli spektral özelliklerine göre belirli bir sınıfa atar. Obje tabanlı sınıflandırma ise, piksellerin yanı sıra mekânsal bilgileri de dikkate alır.

Kablo çapının görüntü işleme ile ölçümü, kamera ve özel yazılımlar kullanılarak yapılabilir. İşte adımlar: 1. Kamera ile Ölçüm: Akıllı telefonun kamerası veya endüstriyel bir kamera, kablonun bir noktadan diğerine gezdirilerek uzunluğu ve çapı ölçmek için kullanılabilir. 2. Görüntü İşleme Yazılımı: Elde edilen görüntüler, özel yazılımlarla işlenir. 3. Hassas Ölçüm: Kübik interpolasyon tabanlı ölçüm algoritmaları gibi daha hassas yöntemler de kullanılabilir. Ayrıca, şerit ölçü bandı veya kalibre edilmiş cetvel gibi geleneksel ölçüm araçları da kullanılabilir.

MSL uygulaması, iki farklı bağlamda kullanılabilir: 1. Magick Scripting Language (MSL) Uygulaması: Bu, ImageMagick adlı açık kaynaklı görüntü dönüştürme ve işleme aracının kullandığı bir XML tabanlı programlama dili script'idir. 2. MSL Group Uygulaması: Bu, MSL Group adlı şirketin reklam hizmetleri platformu için geliştirdiği bir mobil uygulamadır.

Arka plan kaldırma işlemleri genellikle özne ile arka plan arasında yüksek kontrast bulunan görüntüleri seçer. Ayrıca, karmaşık şekillere veya saç ve kürk gibi ince ayrıntılara sahip görüntüler de arka plan kaldırma için uygun öznelerdir.

Dino oyununda görüntü işleme, Python ve Pygame kütüphaneleri kullanılarak yapılabilir. İşte temel adımlar: 1. Çevreyi ve nesneleri yükleme: Ekran boyutları ve oyun varlıkları (dinozor, engeller, bulutlar, arka plan) için gerekli görüntüler yüklenir. 2. Dinozor sınıfı oluşturma: Dinozorun durumunu (koşma, atlama, eğilme) yöneten bir sınıf oluşturulur. 3. Ekran çizimi: Dinozorun görüntüsü, belirlenen dikdörtgen koordinatlarına göre ekrana çizilir. 4. Obstacle sınıfı kullanma: Engeller (kaktüs, kuş) için obstacle sınıfı kullanılır ve bu sınıf, dinozorla çarpışmayı kontrol eder. Ayrıca, Chrome Dino oyununda görüntü işleme için PIL kütüphanesi de kullanılabilir ve ekran görüntüleri alınarak üzerinde işlemler yapılabilir.

Bilgisayar Görme Bölümü mezunları, dijital görüntülerden anlam çıkarma ve görsel verileri işleme ile ilgili çeşitli görevler üstlenirler. Bu görevler arasında: Yeni teknolojiler geliştirme: Yüz tanıma veya otonom araçlar gibi bilgisayarla görme uygulamaları için algoritmalar ve sistemler oluşturmak. Görüntü analizi: Makine öğrenimi modelleri kullanarak dijital görüntülerden veri toplamak ve bu verileri analiz etmek. Hata tespiti: Nakliye konteynerleri veya uçak motorları gibi ürünlerdeki kusurları tespit etmek için görüntüleri incelemek. Robotik uygulamalar: Robotların çevrelerini anlamalarına ve gezinmelerine yardımcı olacak bilgisayar modelleri oluşturmak. Araştırma ve test: Bilgisayarla görme sistemlerinin performansını doğrulamak ve sürekli olarak geliştirmek. Bilgisayar Görme Mühendisleri, sağlık, güvenlik, üretim, e-ticaret gibi birçok sektörde çalışabilirler.

Zyro'da resim çözünürlüğünü artırmak için aşağıdaki adımları izlemek gerekmektedir: 1. Zyro'nun web sitesine tarayıcınız üzerinden girin. 2. "Upload Image" (Resim Yükle) butonuna tıklayarak geliştirmek istediğiniz fotoğrafı seçin. 3. Fotoğraf yüklendikten sonra, AI algoritması resmi otomatik olarak işleyecek ve sonucu önizleyebileceksiniz. 4. Eğer sonuçtan memnun kalırsanız, "Download Image" (Resmi İndir) butonuna tıklayarak geliştirilmiş versiyonu bilgisayarınıza kaydedin. Zyro, popüler resim formatlarını destekler ve tamamen ücretsiz bir hizmet sunar.

"Görüntü So" ifadesi, iki farklı bağlamda kullanılabilir: 1. Görüntü İşleme: "Görüntü So" ifadesi, dijital görsellerin analiz edilmesi, manipüle edilmesi ve bilgi çıkarılması için kullanılan bir teknolojiyi ifade eder. 2. Movie.so: Bu, filmler hakkında bilgi ve öneriler sunan, AI destekli bir film arkadaşı web sitesidir. Kullanımı için şu adımlar izlenir: - Movie.so web sitesini ziyaret edin. - İzlemek istediğiniz film türünü tanımlayın, doğal bir dil kullanarak. - AI'nın film önerilerini gözden geçirin ve ek bilgileri (konu özetleri, oyuncular, puanlar vb.) görün. - Gerekirse aramanızı daraltın ve daha iyi öneriler almak için daha fazla ayrıntı verin.

Yapay zeka ile nesne sayma yapabilen bazı teknolojiler şunlardır: 1. Görüntü İşleme ve Derin Öğrenme Algoritmaları: Bu teknolojiler, görüntülerdeki nesneleri tanıyıp sayarak yapay zeka destekli ürün sayma sistemleri oluşturur. 2. RFID Tabanlı Sistemler: Ürünlere yerleştirilen RFID etiketleri, etiketlerin okunduğu her noktada ürünlerin sayımını otomatik olarak yapar. 3. Lazer Tabanlı Sistemler: Lazer tarayıcılar kullanarak ürünlerin konumunu ve miktarını belirler. 4. Sesli Komut Tabanlı Sistemler: Operatörlerin ürünleri saymasına yardımcı olmak için sesli komutlar alır. 5. Mobil Uygulama Tabanlı Sistemler: Çalışanlar, mobil cihazlarla ürünleri tarayarak verileri gerçek zamanlı olarak sisteme iletebilir. 6. Dron Tabanlı Sistemler: Dronlar, yüksek çözünürlüklü kameralar ve yapay zeka algoritmaları ile donatılarak büyük alanlarda hızlı bir şekilde ürün sayımı yapabilir. 7. Sensör Tabanlı Sistemler: Ürünler üzerindeki sensörler, ürünlerin hareketini veya varlığını tespit ederek sayım işlemi gerçekleştirir.

Kırmızı filtre, fotoğrafçılıkta kontrast filtresi olarak kullanılır. Kullanım alanları: - Gece manzarası, fırtına, koyu gökyüzü ve puslu havalarda net olarak uzak manzara fotoğrafları çekmek için tercih edilir. - Pankromatik emülsiyonlarla birlikte kullanılarak, görüntü üzerinde kırmızı ve sarı renkleri açık tonda, mavi ve yeşil renkleri ise siyah olarak belirlemeye yardımcı olur.

Gauss ve Laplace gürültüleri, görüntü işlemede kullanılan iki farklı gürültü modelidir. Gauss gürültüsü, çan şeklinde bir olasılık dağılımıyla karakterize edilir ve görüntülerdeki rastgele varyasyonları simüle eder. Laplace gürültüsü ise, görüntüdeki parlaklık veya renk bilgilerindeki ani değişikliklerden kaynaklanan bir gürültü türüdür.

Mozaik azaltmanın (mosaic reduction) amacı, fotoğraf veya videolardaki mozaik etkisini ortadan kaldırarak gizli detayları açığa çıkarmaktır. Bu işlem, genellikle gizlilik kurallarını takip etmek, hassas bilgileri korumak veya sanatsal bir görünüm sağlamak gibi amaçlarla yapılır. Mozaik azaltma için kullanılabilecek bazı yöntemler ve araçlar şunlardır: - Yapay zeka ve derin öğrenme tabanlı yazılımlar: Mozaik kaplı kısımları analiz ederek gizli detayları tahmin eder ve yeniden oluşturur. - Adobe Photoshop: Gürültü azaltma, klonlama damgası ve iyileştirme fırçası gibi araçlarla mozaik etkisini manuel olarak azaltmayı sağlar. - Adobe Premiere Pro: Unsharp Mask efekti ile videolardaki bulanık kısımları keskinleştirir ve mozaik görünümünü azaltır.

Resim sıkıştırma işlemi, sıkıştırma yöntemine bağlı olarak farklı kalite kayıplarına neden olur. Kayıplı sıkıştırma yönteminde, dosya boyutu önemli ölçüde küçültülür ancak bu süreçte görüntü kalitesinde bir miktar kayıp yaşanır. Kayıpsız sıkıştırma yönteminde ise görüntü kalitesi korunur, ancak dosya boyutu daha büyük olabilir.

Resimden insan bulan yapay zeka uygulamalarından biri ImageNet Roulette'dir. Ayrıca, Fotor AI ve Canva AI Karakter Oluşturucu gibi araçlar da resimden insan oluşturma ve özelleştirme imkanı sunar.

Lumina AI farklı alanlarda çeşitli işlevler sunar: 1. Araştırma ve Bilim: Milyonlarca bilimsel makaleyi analiz ederek kullanıcılara anlık, alıntılanmış cevaplar sağlar. 2. Sağlık Hizmetleri: Yapay zeka destekli randevu planlama, hasta insights'leri ve AI çağrıları gibi çözümler sunar. 3. Görüntü İşleme: Lumina Brush AI adı verilen bir platform, dijital sanat ve fotoğrafçılıkta akıllı aydınlatma manipülasyonu için gelişmiş AI teknolojisi kullanır.

Datajiro, yapay zeka tabanlı çözümler geliştiren bir yazılım şirketidir. Faaliyet alanları arasında: Görüntü işleme: Taksi yolcularının ayrımcılığı gibi konularda yapay zeka kullanarak analiz yapma. Toplu taşıma sistemleri: Yolcu sayımı ve rota optimizasyonu ile maliyetlerin düşürülmesi ve yolcu memnuniyetinin artırılması. İhracat desteği: Yabancı pazarlara açılma konusunda HİSER programına katılma. Şirketin bazı projeleri arasında, İstanbul Büyükşehir Belediyesi için geliştirilen ve EIT Urban Mobility tarafından en iyi uygulamalar arasına seçilen çözüm de bulunmaktadır.

OpenCV (Open Source Computer Vision Library), bilgisayarla görme ve görüntü işleme uygulamaları için kullanılan açık kaynaklı bir yazılım kütüphanesidir. Temel özellikleri: - Görüntü işleme: Görüntü filtreleme, kenar tespiti, renk dönüşümleri. - Kamera kalibrasyonu ve 3D görüntüleme: Stereo görme ve 3D görüntü oluşturma. - Nesne tanıma ve takibi: Yüz tanıma, hareket takibi. - Makine öğrenimi ve derin öğrenme: Sınıflandırma ve regresyon algoritmaları. - Görüntü ve video analizi: Hareket analizi, video akışlarının işlenmesi. Kullanım alanları: - Güvenlik sistemleri. - Tıp ve sağlık. - Otomotiv endüstrisi. - Endüstriyel otomasyon. - Eğlence ve medya. Avantajları: - Açık kaynak: Ücretsiz ve sürekli güncellenir. - Çoklu programlama dilleri desteği: Python, C++, Java gibi dillerde kullanılabilir. - Platform bağımsızlığı: Windows, Linux ve macOS gibi çeşitli işletim sistemlerinde çalışabilir. Kurulum ve başlangıç: OpenCV, resmi web sitesinden veya paket yöneticilerinden (örneğin, pip) indirilerek kurulabilir.

Yüksek çözünürlüklü fotoğraf üretimi için aşağıdaki yapay zeka araçları öne çıkmaktadır: 1. Midjourney: Fotogerçekçi yapay zeka sanatı oluşturmak için kullanılır ve Discord tabanlıdır. 2. DALL-E 2: OpenAI tarafından geliştirilen bu araç, metin komutlarından yüksek kaliteli ve gerçekçi görüntüler üretir. 3. DeepArt.io: Stil transferi konseptini kullanarak resimlere farklı sanatsal tarzları uygular ve yüksek çözünürlüklü fotoğraflar oluşturur. 4. StyleGAN ve StyleGAN2: NVIDIA tarafından geliştirilen bu GAN modelleri, yüksek çözünürlüklü ve gerçekçi fotoğraflar üretebilme yeteneğine sahiptir.

Pillow ve PIL aynı kütüphanedir, ancak Pillow, PIL'in güncellenmiş ve geliştirilmiş bir versiyonudur. PIL (Python Imaging Library), 2009 yılından beri aktif olarak geliştirilmeyen eski bir kütüphanedir.

RCDT (Relational Change Detection Transformer) Japon dilinde değil, uzaktan algılama değişim tespiti görevlerinde kullanılan bir derin öğrenme tabanlı çerçevedir. İşlevi: RCDT, çok çözünürlüklü görüntülerdeki değişimlerin verimli ve yüksek doğrulukla tespitini sağlar. Bileşenleri: RCDT, ağırlık paylaşan bir Siamese Backbone, ilişkisel çapraz dikkat modülü (RCAM) ve yüksek çözünürlüklü kısıtlamalarla son iyileştirmeleri gerçekleştiren bir Özellikler Kısıtlama Modülü (FCM) içerir.