Buradasın
Python'da ORB Algoritması ile Resim Özelliklerinin Eşleştirilmesi
youtube.com/watch?v=erG_7iM8VpcYapay zekadan makale özeti
- Kısa
- Ayrıntılı
- Bu video, bir eğitim içeriği olup, izleyicilere Python programlama dilinde ORB (Oriented Fast Rotated Brief) algoritması kullanarak resimlerdeki özelliklerin nasıl eşleştirileceğini göstermektedir.
- Video, ORB algoritmasının tanıtımıyla başlayıp, Sikims kütüphanesinden feature modülünün import edilmesi, resimlerin grayscale'e dönüştürülmesi ve ORB algoritmasının uygulanması adımlarını içermektedir. Eğitmen, bir uçağın önden, üstten ve yandan görünüşlerini karşılaştırmak için ORB algoritmasını uygulayarak, bu resimlerdeki özelliklerin nasıl eşleştirildiğini göstermektedir. Video, pilotlama kısmının nasıl yapılacağını da içermekte ve bir sonraki derste bu bilgilerin nasıl kullanılacağına değinilmektedir.
- 00:05Python'da Resim Özellik Eşleştirme
- Python uygulamalarında resimlerdeki belirli özellikleri eşleştirmek için ORB (Oriented FAST and Rotated BRIEF) algoritması kullanılacak.
- SikiMS kütüphanesinden feature modülü import edilecek ve ORB fonksiyonu yardımıyla resimlerdeki köşe gibi çeşitli özellikler bulunacak.
- Eşleştirilecek resimler, uçağın önden, üstten ve yandan görünüşü olacak ve bunlar ilk resme göre eşleştirilecek.
- 00:49Resimlerin Hazırlanması
- Resimler import edildikten sonra grayscale'a dönüştürülecek.
- ORB algoritması, resimlerdeki özellikleri belirleyip eşleştirmeye yarayan bir algoritma olup, genellikle yüz tanıma programlarında kullanılıyor.
- ORB algoritması OpenCV tarafından 2011 yılında geliştirilmiş ve şu an kullanımda.
- 02:26ORB Algoritmasının Uygulanması
- Extractor değişkeni tanımlanarak ORB algoritması çalıştırılacak ve n_keypoints parametresi 200 olarak belirlenecek.
- Extractor detect and extract fonksiyonu ile resimdeki noktalar bulunacak ve bu noktaların koordinatları keypoints değişkenine, descriptorları ise descriptor değişkenine atanacak.
- Aynı işlemler diğer resimler için de yapılacak ve her resim için ayrı keypoints ve descriptor değişkenleri oluşturulacak.
- 03:51Özelliklerin Eşleştirilmesi
- Bulunan descriptor'lar, Brute Force yöntemiyle feature match descriptors fonksiyonu kullanılarak eşleştirilecek.
- Her iki resim için de eşleştirme yapılacak ve sonuçlar match değişkenlerine atanacak.
- Matplotlib kütüphanesi kullanılarak eşleşen özelliklerin görselleştirilmesi yapılacak.
- 06:17Sonuç ve Kapanış
- Görselleştirme sonucunda, resimlerdeki özellikler ve köşelerin kamera açısının dönüşünden veya resmin büyüyüp küçülmesinden etkilenmediği görülecek.
- Bu özellikler, resimlerdeki özellikleri eşleştirmek için kullanılmış.
- Gelecek derste bu tekniklerin ne için kullanılacağı gösterilecek.