Bilgisayar Görüsü: Python ile Görüntüleri Anlama
Bilgisayar görüsü, bilgisayarların görüntüleri ve videoları işleyerek anlamlı bilgi çıkarmasını sağlayan bir yapay zeka alanıdır. Bu alan, nesne tanıma, yüz tanıma, hareket takibi, tıbbi görüntüleme ve otonom araçlar gibi birçok uygulamada kullanılır.
Python, bilgisayar görüsü için popüler bir dildir. Bunun nedeni, Python’un öğrenmesi ve kullanımı kolay bir dil olması, ayrıca birçok güçlü bilgisayar görüsü kütüphanesinin bulunmasıdır.
Bu makalede, Python kullanarak bilgisayar görüsü uygulamaları nasıl geliştirileceğini öğreneceksiniz. Öncelikle, bilgisayar görüsünün temel kavramlarını ele alacağız. Daha sonra, Python’da bilgisayar görüsü için kullanılan bazı popüler kütüphaneleri tanıtacağız. Son olarak, bu kütüphaneleri kullanarak basit bir bilgisayar görüsü uygulaması geliştireceğiz.
Bilgisayar Görüsünün Temel Kavramları
Bilgisayar görüsünün temel kavramları şunlardır:
- Görüntü: Bir görüntüyü oluşturan piksellerin dizisidir.
- Piksel: Görüntünün en küçük yapı taşıdır.
- Renk kanalı: Her pikselin sahip olduğu renk bilgileridir.
- Özellik: Görüntüdeki nesneleri tanımlamak için kullanılan bilgilerdir.
- Sınıflandırıcı: Görüntüdeki nesneleri sınıflandırmak için kullanılan algoritmadır.
- Algılayıcı: Görüntüdeki nesneleri algılamak için kullanılan algoritmadır.
Python’da Bilgisayar Görüsü Kütüphaneleri
Python’da bilgisayar görüsü için kullanılan birçok popüler kütüphane bulunmaktadır. Bunlardan bazıları şunlardır:
- OpenCV: OpenCV, bilgisayar görüsü için en popüler kütüphanelerden biridir. Nesne tanıma, yüz tanıma, hareket takibi gibi birçok görevi yerine getirmek için kullanılabilir.
- scikit-image: scikit-image, görüntü işleme ve analiz için kullanılan bir kütüphanedir. Görüntüleri filtrelemek, dönüştürmek ve segmentlemek gibi birçok görevi yerine getirmek için kullanılabilir.
- TensorFlow: TensorFlow, makine öğrenimi ve derin öğrenme için kullanılan bir kütüphanedir. Bilgisayar görüsü uygulamaları geliştirmek için kullanılabilir.
Basit Bir Bilgisayar Görüsü Uygulaması Geliştirme
Şimdi, Python kullanarak basit bir bilgisayar görüsü uygulaması geliştireceğiz. Bu uygulama, bir görüntüdeki nesneleri tanıyacaktır.
Öncelikle, OpenCV kütüphanesini yüklemeniz gerekir. Bunu yapmak için aşağıdaki komutu çalıştırın:
pip install opencv-python
Ardından, aşağıdaki kodu kullanarak bir Python dosyası oluşturun:
“`python
import cv2
Görüntüyü yükle
image = cv2.imread(‘image.jpg’)
Görüntüyü gri tonlamalıya dönüştür
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
Görüntüdeki nesneleri algıla
objects = cv2.CascadeClassifier(‘haarcascade_frontalface_default.xml’).detectMultiScale(gray, 1.1, 4)
Algılanan nesneleri çiz
for (x, y, w, h) in objects:
cv2.rectangle(image, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)
Görüntüyü göster
cv2.imshow(‘Objects’, image)
Görüntüyü kaydet
cv2.imwrite(‘objects.jpg’, image)
Bekle
cv2.waitKey(0)
Görüntüyü kapat
cv2.destroyAllWindows()
“`
Bu kod, öncelikle görüntüyü yükler ve gri tonlamalıya dönüştürür. Daha sonra, görüntüdeki nesneleri algılar ve algılanan nesneleri çizerek görüntüyü gösterir. Son olarak, görüntüyü kaydeder ve bekler.
Bu uygulama, basit bir örnektir. Ancak, bilgisayar görüsünün gücünü göstermektedir. Bilgisayar görüsü, birçok farklı uygulamada kullanılabilir ve gelecekte daha da önemli hale gelmesi beklenmektedir.