Yapay zekadan makale özeti
- Kısa
- Ayrıntılı
- Bu video, bir eğitmen tarafından sunulan Python programlama dili ile OpenCV kütüphanesi kullanarak görüntü işleme konularını anlatan bir eğitim içeriğidir.
- Video, kurulum aşamasıyla başlayıp (Anakonda kurulumu, OpenCV ve Numpy kütüphanelerinin yüklenmesi), temel görüntü işleme işlemlerini adım adım göstermektedir. İçerikte resim okuma, gösterme, pencere kapatma, klavye tuşlarına tepki verme, resim kaydetme, Matplotlib kütüphanesi kullanımı ve resim penceresi oluşturma gibi konular ele alınmaktadır.
- Eğitimde ayrıca renkli resimleri gri tonlamalı hale getirme, resimleri kaydetme, Matplotlib ile görsel yakınlaştırma ve piksel renk kodlarını görüntüleme gibi teknikler de gösterilmektedir. RGB/BGR renk uzayları arasındaki farklar ve resimlerin matris yapısı hakkında da bilgiler verilmektedir.
- 00:01OpenCV Kurulumu
- Bu derste Python programlama dili ile OpenCV kullanarak görüntü işleme yapacağız.
- İlk olarak kurulumu göreceğiz, ardından görüntü okuma ve yazma işlemleri yapacağız.
- 00:25Anaconda Kurulumu
- Kurulum için Google'da "anakonda" aratıp anakonda.org sitesine giriyoruz.
- Bireysel kullanım için indirme kısmına tıklayıp işletim sistemimize uygun sürümü indiriyoruz.
- Kurulum sırasında tüm kutucukları işaretleyip "ileri" diyerek basit bir şekilde kurulumu tamamlayabiliriz.
- 01:03Anaconda Navigator Kullanımı
- Kurulumdan sonra arama çubuğuna "anakonda" yazıp Anaconda Navigator'ı açıyoruz.
- Spider'ı kullanacağız, bu arama çubuğuna "spider" yazarak da açabilirsiniz.
- Alternatif olarak ortamlar kısmından da paketler kurabilirsiniz.
- 01:53OpenCV Kurulumu
- Spider'ı açtığımızda konsol ekranına "pip install opencv-python" yazarak OpenCV kurulumu yapıyoruz.
- Aynı zamanda numpy ve deccald lip kütüphanelerini de kurmamız gerekiyor.
- Kurulumun başarılı olduğunu kontrol etmek için "import cv2" yazıp hata almadan çalıştırabilirsiniz.
- 03:41Python Dosyası Oluşturma
- Spider'da klasör oluşturup içine "ilk.py" adında bir Python dosyası oluşturuyoruz.
- Dosyayı klasörün altında çalışacak şekilde ayarlıyoruz.
- Dosyayı kaydettikten sonra içine kodlarımızı yazabiliriz.
- 04:51OpenCV Kullanımı
- OpenCV kütüphanesini içe aktarmak için "import cv2" yazıyoruz.
- Resim okuma işlemi için "cv2.imread()" fonksiyonunu kullanıyoruz ve dosya yolunu parametre olarak veriyoruz.
- Resmi göstermek için "cv2.imshow()" fonksiyonunu kullanıyoruz ve pencere ismi ile resmi gösteriyoruz.
- 07:43Pencere Kapatma ve Siyah Beyaz Dönüşümü
- Resmi kapatmak için "cv2.waitKey(0)" kullanıyoruz, bu klavyeden tuşa basana kadar bekler.
- Pencereyi kapatmak için "cv2.destroyWindow()" veya tüm pencereleri kapatmak için "cv2.destroyAllWindows()" kullanabiliriz.
- Resmi siyah beyaz olarak görmek için "cv2.imread()" fonksiyonuna ikinci parametre olarak 0 vererek gri tonlamalı görüntü alabiliriz.
- 09:18Klavye Tuşu Algılama
- "cv2.waitKey()" fonksiyonu sadece beklemekle kalmayıp, tuşa basıldığında tuşun ASCII değerini döndürür.
- Klavye tuşlarının ASCII değerleri internetten bakılabilir.
- Örneğin ESC tuşu 27 değerini verir, bu değeri kontrol ederek belirli tuşlara basıldığında özel işlemler yapabiliriz.
- 10:50Klavye Tuşları ile İşlem Yapma
- Klavye tuşları ile işlem yapmak için "q" tuşuna basıldığında kapatma veya "e" tuşuna basıldığında işlemi iptal etme gibi pratik yöntemler kullanılabilir.
- Klavye tuşu ile işlem yapmak için "ord" fonksiyonu kullanılarak tuş değeri alınabilir.
- Klavye tuşu ile işlem yaparken "if" ifadesi kullanılarak farklı durumlar için farklı işlemler yapılabilir.
- 11:24Resim Kaydetme
- Dönüştürülen gri resmi kaydetmek için "cv2.imwrite" fonksiyonu kullanılır.
- Kaydedilecek dosyanın ismi ve kaydedilecek resim değişkeni "cv2.imwrite" fonksiyonuna parametre olarak verilir.
- Kaydedilen resim, belirtilen klasöre otomatik olarak kaydedilir.
- 12:42Matplotlib Kütüphanesi Kullanımı
- Matplotlib kütüphanesi, resimlere yakınlaşma ve piksel değerlerini görmek için kullanılır.
- Matplotlib kütüphanesindeki "imshow" fonksiyonu kullanılarak resim ekrana gösterilebilir.
- Python konsolunda "inline" seçeneği seçilerek grafikler ekrana gösterilebilir.
- 14:14Renk Değerleri ve Görsel İnceleme
- Matplotlib kütüphanesi farklı bir renk uzayı kullanır, bu nedenle renkler farklı görünür.
- Mouse ile piksel üzerinde gezinildiğinde koordinatlar ve renk değerleri (0-255 arası) görüntülenir.
- OpenCV, görüntüyü RGB olarak okurken, Matplotlib BGR olarak okur, bu nedenle kırmızı ve mavi renklerin yerleri değişir.
- 16:10Pencere Oluşturma ve Düzenleme
- "cv2.namedWindow" fonksiyonu kullanılarak boş bir pencere oluşturulabilir.
- "cv2.resizeWindow" fonksiyonu kullanılarak pencere boyutu ayarlanabilir.
- Büyük boyutlu resimler için pencere boyutu ayarlanarak görüntüyü ekrana sığdırma işlemi yapılabilir.
- 18:24Resimlerin Matris Yapısı
- Resimler matris şeklinde temsil edilir ve pikseller her bir matris elemanıdır.
- Renkli resimler üç boyutlu matrislerdir (RGB), siyah-beyaz resimler ise tek boyutlu matrislerdir.
- Her piksel için bir renk değeri (0-255 arası) bulunur, siyah 0, beyaz 255 değerine karşılık gelir.