GÖRÜNTÜ İŞLEME!
DİJİTAL DÜNYANIN GÖZLERİYLE GERÇEKLİĞİ YORUMLAMAK
MODERN GÖRÜNTÜ İŞLEME KÜTÜPHANELERİ
Görüntü işleme, dijital resimler veya videolar üzerinde çeşitli tekniklerle analiz, iyileştirme ve dönüşüm yapma sürecidir. Bu alan, bilgisayarların görsel verileri algılayıp anlamlandırmasına olanak tanır. Başka bir deyişle, insanlar nasıl gözleriyle görüp beyinleriyle yorum yapabiliyorsa, görüntü işleme de bilgisayarların benzer bir anlayış geliştirmesini sağlar. Görsel veriler, doğrudan bir bilgisayar için anlam ifade etmez; ancak görüntü işleme teknikleri kullanılarak bir fotoğraftaki nesneler, şekiller, renkler ve desenler gibi unsurlar tanımlanabilir ve analiz edilebilir.Bu teknoloji sayesinde bilgisayarlar, bir resimdeki yüzleri tanıyabilir, bir güvenlik kamerası kaydında hareketli nesneleri izleyebilir veya bir tıbbi görüntüdeki anormallikleri tespit edebilir. Görüntü işleme, günümüzde yapay zeka ve makine öğrenmesi gibi teknolojilerle bir araya gelerek daha da güçlü hale gelmiştir. Özellikle derin öğrenme (deep learning) teknikleri, görsel verilerin daha doğru ve hızlı bir şekilde işlenmesine olanak tanımıştır.
OpenCV
OpenCV, bilgisayarla görme ve görüntü işleme için kullanılan açık kaynaklı bir kütüphanedir. Görüntü işleme, nesne tanıma, hareket takibi gibi görevlerde güçlü araçlar sunar.
Özellikler
Görüntü işleme ve analiz araçları.
Nesne tanıma ve hareket takibi.
3D modelleme ve kamera kalibrasyonu
Çeşitli platform ve dillerde kullanılabilir (C++, Python, Java).
YOLO
YOLO (You Only Look Once), gerçek zamanlı nesne algılama için kullanılan bir derin öğrenme modelidir. Yüksek hızda ve doğrulukta nesne tespiti yapabilme özelliği ile bilinir.
Özellikler
Gerçek zamanlı nesne tespiti.
Tek bir ileri besleme ile tüm nesneleri tespit eder.
Yüksek hız ve doğruluk sağlar.
DLİB
Dlib, makine öğrenimi ve görüntü işleme için kullanılan açık kaynaklı bir kütüphanedir. Özellikle yüz tanıma ve özellik noktası tespiti gibi görevlerde yaygın olarak kullanılır.
Özellikler
Yüz tanıma ve özellik noktası tespiti sağlar.
Yüksek doğruluk ve esneklik sunar
C++ ve Python gibi dillerde entegre edilerek uygulanabilir
HaarCascade
HaarCascade, görüntü işleme ve nesne tanıma için kullanılan bir yöntemdir. Özellikle yüz tanıma gibi görevlerde yaygın olarak kullanılır.
Özellikler
Yüz, göz gibi nesnelerin tanınmasında kullanılır
Hızlı ve verimli çalışır
Önceden eğitilmiş modellerle kolayca uygulanabilir
Düşük hesaplama gücü gereksinimiyle gerçek zamanlı uygulamalara uygundur
MediaPipe
Mediapipe, Google tarafından geliştirilen, çok modlu makine öğrenimi çözümleri için açık kaynaklı bir kütüphanedir. Özellikle el, yüz, vücut izleme ve hareket algılama gibi görevlerde yaygın olarak kullanılır.
Özellikler
Gerçek zamanlı el, yüz, ve vücut izleme sağlar
Çoklu platform desteği sunar (mobil, web, masaüstü)
Optimize edilmiş performansıyla hızlı ve verimli çalışır
Kolay entegrasyon ve kullanım için modüler yapıya sahiptir
