Yapay zekadan makale özeti
- Kısa
- Ayrıntılı
- Bu video, görüntü işleme teknolojisini anlatan kapsamlı bir eğitim içeriğidir.
- Video, görüntü işleme teknolojisinin temel prensiplerinden başlayarak, resimlerin matris temsil edilmesi, RGB renk modeli ve histogram kavramlarını açıklamaktadır. Ardından teknolojinin günlük hayattaki uygulamalarını (trafik kontrolü, otomatik pilot sistemleri, gıda endüstrisi) ve çeşitli alanlardaki kullanım alanlarını (savunma sanayi, arkeoloji, gazetecilik, tasarım, tıp, astronomi ve jeoloji) detaylı şekilde ele almaktadır.
- Video ayrıca görüntü işleme öğrenmek isteyenler için gerekli beceriler, programlama dilleri ve kütüphaneler (özellikle OpenCV) hakkında bilgiler sunmakta, teknolojinin gelecekteki potansiyelini ve Türkiye'nin bu alanda ilerlemesi için gerekli olan eğitim ve yatırım konularına da değinmektedir.
- 00:06Görüntü İşleme Teknolojisinin Gelişimi
- Günümüzde teknoloji hızla gelişirken, insan hayatına her gün farklı buluşlar, yöntemler ve teknikler girmektedir.
- Görüntü işleme, vücutta gözün ve beyindeki göz işlemlerinin yerine bilgisayar bilimlerinde yer alan bir teknolojidir.
- Görüntü işleme, bir nesneyi rengine ve şekline göre sınıflandırır, tanımlar ve algılar.
- 01:03Görüntü İşleme Temelleri
- Resim, koca bir matristir ve her pikselde kırmızı, yeşil, mavi (RGB) renk değerleri tutulur.
- RGB, üç ana renkten oluşan bir renk modelidir; tüm kanallar sıfır ise beyaz, hepsi 255 ise siyah renk elde edilir.
- Görüntü işlemede kullanılan en temel yöntemlerden biri histogramdır ve bir resim içerisinde renk değerlerinden kaç tane bulunduğunu hesaplar.
- 02:50Görüntü İşleme Süreci
- Görüntü işleme çalışmaları bir süreci gerektirir: resmin elde edilmesi, sayısallaştırılması, temizlenmesi, grileştirilmesi ve ilgili algoritmanın uygulanması.
- Tüm kompleks yüz tanıma, hareket algılama, cisim takip etme gibi görüntü işleme çalışmaları birer piksel işleme olayıdır.
- Görüntü işleme sonucunda araç takibi, plaka tanıma, yüz tanıma gibi analizler yapılabilir.
- 03:30Görüntü İşleme Uygulamaları
- Cisim takibi, kameranın görüş alanına giren bir kişinin, cismin veya arabanın takip edilmesi için kullanılır.
- Cisim takibi için cisme ait RGB değerleri kullanılır, bu değerler dışında kalan tüm objelerin renkleri siyah yapılır ve cismin renk değerleri beyaz yapılır.
- Herhangi bir cismi programa tanıtarak bir videoda o cismin olduğu yerleri işaretleyerek o cismin öğretilmesi mümkündür.
- 04:49Görüntü Sıkıştırma ve Biyometrik Tanıma
- Gelişmiş bir fotoğraf makinesi ile 12 megapiksel çözünürlüğünde çekilmiş bir görüntü, her temel renk 8 bit ile kodlandığında tam olarak 288 MB'lık yer kaplar.
- Görüntü kodu sıkıştırma algoritmalarıyla düzenlendiğinde görüntü kalitesinden ödün verilerek dosya boyutunda tasarruf sağlanır.
- Biyometrik tanıma için taranan görüntünün iyileştirilmesi, otomatik ortalama ve döndürme işlemleri, gereksiz bilgilerin ayıklanarak görüntü özelliklerinin çıkartılması gibi aşamalar uygulanır.
- 06:20Görüntü İşleme ve Yapay Zeka
- Person of Interest dizisindeki teknoloji günümüzde gerçekleşmiş durumda ve birçok ülkede suçlular kameralar ile tespit edilerek yakalanmaktadır.
- Görüntü işlemi deep learning ile harmanlanarak yapay zekaya göz kırpan yeni ürünler ortaya çıkarabilmektedir.
- Faceception isimli yazılım, yüz ifadelerini analiz etme yöntemiyle teröristleri ve pedofilileri saniyeler içinde tespit edebilmektedir.
- 07:39Görüntü İşleme Uygulamaları ve Endüstri 4.0
- Trafikteki araç sayısını sayıp akış hızlarını ölçerek trafik yoğunluğunu otomatik olarak yansıtan ve aşırı hız ve kaza durumlarını algılayıp bildiren sistemler geliştirilebilir.
- Endüstride görüntü işlemeye örnek gösterebileceğimiz uygulamalar barkod görüntüleyicilerinden görüntü sensörlerine ve sistem çözümlerine kadar uzanır.
- Yüksek hassasiyette endüstri kameralarının mercek ve gövde dahil olmak üzere 30 gramdan daha az ağırlıkta çeşitleri bulunmaktadır.
- 09:22Görüntü İşleme ve Gıda Teknolojisi
- Görüntü işleme teknolojisi gıda teknolojisinde de kullanım alanı bulmakta ve hızlı, etkin ve kolay uygulanabilirliğinden dolayı teknolojinin yeni alanlarda da kullanımı yaygınlaşmaktadır.
- Görüntü işleme teknolojisi sayesinde elmalar boyutu, rengi ve lekelerine göre ayrıştırılabilmektedir.
- Görüntü işleme teknolojisi entegre edilmiş makinede domatesler renklerine göre ayıklanabilmektedir.
- 10:37Görüntü İşlemenin Kullanım Alanları
- Görüntü işleme özellikle savunma sanayinde, insansız hava araçlarında kilit rol oynamaktadır.
- Arkeolojide eski kalıntıların netleştirilmesi, tarihsel kalıntılara doku giydirme, gazetecilikte TV ve gazete görüntülerinde çalışma gibi alanlarda kullanılmaktadır.
- Tasarım çalışmalarında, mimari yapıların modellenmesinde, banknot tanımada, tıp alanında medikal görüntüleme, astronomi ve radar uygulamalarında, jeolojide yeraltı kaynaklarının aranmasında ve uzaktan algılama uygulamalarında da kullanılmaktadır.
- 11:54Görüntü İşleme İçin Gerekli Beceriler
- Görüntü işlemeye ilgi duyanlar için iyi düzeyde matematik ve cebir bilgisi, en az bir dilde sağlam programlama geçmişi, istatistik ve olasılık bilgisi, yeterli kaynak erişimi ve merak önemlidir.
- Görüntü işleminin içerisinde sinyal işleme gibi elektronik tabanlı matematiksel işlemler olduğu için elektrik-elektronik mühendisleri bilgisayar yazılım mühendislerine göre daha avantajlı sayılabilirler.
- 12:30Görüntü İşleme Kütüphaneleri
- Görüntü işlemi birçok platformda uygulanabilir ve bugün bu yöntemleri kullanabileceğimiz birçok kütüphane bulunmaktadır.
- OpenCV, görüntü işleme için en popüler kütüphanelerden biridir ve en çok C++ ve Python üzerinde kullanılmaktadır.
- Öğrenmeye yeni başlayanlar için Python üzerinde OpenCV ile görüntü işleme yapmak en kolay yöntemdir.
- 13:19Görüntü İşleme Geleceği
- Günümüzde görüntü işleme ile ilgili teknolojiler hızla gelişmekte ve dünya standartlarını önünde sürükleyen sistemlerin gelişmesini sağlamaktadır.
- Gelecekte de hız kesecek gibi görünmeyen bu gelişimde mühendislerin, akademisyenlerin, destek kuruluşların ve şirket yöneticilerinin konuya önem verip tasarım, eğitim ve yatırım çalışmalarına hız vermeleri önemlidir.
- Yeterli eğitim ve yatırım ile on yıl öncesinin bilim kurgu teknolojisinin gerçeğe dönüştürmek tahmin edildiğinden çok daha yakın olabilir.