Görüntü İşleme Nedir?

Suskun

Kıdemli Üye
23 Ocak 2012
2,767
678
Germany
rdp1qx2.jpg

Görüntü Nedir?

Görüntü işlemeye geçmeden önce, bir görüntüyü tam olarak neyin oluşturduğunu anlamamız gerekir. Bir görüntü, piksel sayısına bağlı olarak boyutlarıyla (yükseklik ve genişlik) temsil edilir. Örneğin bir görüntünün boyutları 500 x 400 (genişlik x yükseklik) ise, görüntüdeki toplam piksel sayısı 200000'dir.

Bu piksel, görüntü üzerinde belirli bir gölge, opaklık veya renk alan bir noktadır. Genellikle aşağıdakilerden birinde temsil edilir:


• Gri Tonlama - Piksel, 0 ile 255 arasında bir değere sahip bir tamsayıdır (0 tamamen siyahtır ve 255 tamamen beyazdır).
• RGB - Bir piksel, 0 ile 255 arasında 3 tam sayıdan oluşur (tam sayılar kırmızı, yeşil ve mavinin yoğunluğunu temsil eder).
• RGBA - Görüntünün opaklığını temsil eden ek bir alfa alanı ile RGB'nin bir uzantısıdır.


Görüntü işleme, görüntünün her pikselinde gerçekleştirilen sabit işlem dizileri gerektirir. Görüntü işlemcisi, görüntü üzerindeki ilk işlem sırasını piksel piksel gerçekleştirir. Bu tamamen bittiğinde, ikinci işlemi gerçekleştirmeye başlayacak ve bu böyle devam edecek. Bu işlemlerin çıktı değeri görüntünün herhangi bir pikselinde hesaplanabilir.

Görüntü İşleme Nedir?

Görüntü işleme, bir görüntüyü dijital bir forma dönüştürme ve ondan bazı yararlı bilgiler elde etmek için belirli işlemleri gerçekleştirme işlemidir. Görüntü işleme sistemi, önceden belirlenmiş belirli sinyal işleme yöntemlerini uygularken genellikle tüm görüntüleri 2B sinyaller olarak ele alır.

Görüntü İşleme Türleri

Beş ana görüntü işleme türü vardır:

• Görselleştirme - Görüntüde görünmeyen nesneleri bulun
• Tanıma - Görüntüdeki nesneleri ayırt edin veya algılayın
• Keskinleştirme ve geri yükleme - Orijinal görüntüden geliştirilmiş bir görüntü oluşturun
• Örüntü tanıma - Görüntüdeki nesnelerin etrafındaki çeşitli desenleri ölçün
• Alma - Orijinal görüntüye benzeyen geniş bir dijital görüntü veritabanından görüntülere göz atın ve arayın

Temel Görüntü İşleme Adımları

Görüntü edinme

Görüntü elde etme, görüntü işlemede ilk adımdır. Bu adım, görüntü işlemede ön işleme olarak da bilinir. Görüntünün bir kaynaktan, genellikle donanım tabanlı bir kaynaktan alınmasını içerir.

Görüntü Geliştirme

Görüntü iyileştirme, karartılmış bir görüntüde ilgilenilen belirli özellikleri ortaya çıkarma ve vurgulama işlemidir. Bu, parlaklığı, kontrastı vb. değiştirmeyi içerebilir.

Görüntü Restorasyonu

Görüntü restorasyonu, bir görüntünün görünümünü iyileştirme işlemidir. Bununla birlikte, görüntü geliştirmeden farklı olarak, görüntü restorasyonu belirli matematiksel veya olasılıksal modeller kullanılarak yapılır.

Renkli Görüntü İşleme

Renkli görüntü işleme, dijital bir alanda bir dizi renk modelleme tekniği içerir. Bu adım, dijital görüntülerin internet üzerinden önemli ölçüde kullanılması nedeniyle önem kazanmıştır.

Dalgacıklar ve Çok Çözünürlüklü İşleme

Dalgacıklar, görüntüleri çeşitli çözünürlük derecelerinde temsil etmek için kullanılır. Görüntüler, veri sıkıştırma ve piramidal gösterim için dalgacıklara veya daha küçük bölgelere bölünür.

Sıkıştırma

Sıkıştırma, bir görüntüyü kaydetmek için gereken depolama alanını veya onu iletmek için gereken bant genişliğini azaltmak için kullanılan bir işlemdir. Bu, özellikle görüntü internette kullanım için olduğunda yapılır.

Morfolojik İşleme

Morfolojik işleme, görüntüleri şekillerine göre değiştirmek için bir dizi işleme işlemidir.

Segmentasyon

Bölütleme, görüntü işlemenin en zor adımlarından biridir. Bir görüntüyü oluşturan parçalara veya nesnelere ayırmayı içerir.

Temsil ve Açıklama

Bir görüntü, bölütleme işleminde bölgelere bölündükten sonra, her bölge daha ileri bilgisayar işlemleri için uygun bir biçimde temsil edilir ve tanımlanır. Temsil, görüntünün özellikleri ve bölgesel özellikleri ile ilgilenir. Açıklama, bir nesne sınıfını diğerinden ayırt etmeye yardımcı olan nicel bilgilerin çıkarılmasıyla ilgilenir.

Tanıma

Tanıma, açıklamasına göre bir nesneye bir etiket atar.

Görüntü İşleme Uygulamaları

Tıbbi Görüntü Alma

Görüntü işleme, tıbbi araştırmalarda yaygın olarak kullanılmaktadır ve daha verimli ve doğru tedavi planlarına olanak sağlamıştır. Örneğin, meme taramalarında gelişmiş bir nodül saptama algoritması kullanılarak meme kanserinin erken saptanması için kullanılabilir. Tıbbi kullanım yüksek düzeyde eğitimli görüntü işlemcileri gerektirdiğinden, bu uygulamalar kullanım için kabul edilmeden önce önemli uygulama ve değerlendirme gerektirir.

Trafik Algılama Teknolojileri

Trafik sensörleri söz konusu olduğunda, bir video görüntü işleme sistemi veya VIPS kullanıyoruz. Bu bir görüntü yakalama sisteminden,bir telekomünikasyon sisteminden ve bir görüntü işleme sisteminden oluşur. Video çekerken, bir VIPS, bir araç bölgeye girdiğinde bir "açık" sinyali veren ve ardından araç algılama bölgesinden her çıktığında bir "kapalı" sinyali veren birkaç algılama bölgesine sahiptir. Bu algılama bölgeleri, birden fazla şerit için kurulabilir ve belirli bir istasyondaki trafiği algılamak için kullanılabilir.
l8r13ao.png

Sol - normal trafik görüntüsü | Sağ - algılama bölgelerine sahip bir VIPS görüntüsü
mstx77p.jpg

Bunun yanı sıra aracın plakasını otomatik olarak kaydedebilir, araç tipini ayırt edebilir, otobanda sürücünün hızını izleyebilir ve çok daha fazlasını yapabilir.

Görüntü Yeniden Oluşturma

Görüntü işleme, bir görüntünün eksik veya bozuk kısımlarını kurtarmak ve doldurmak için kullanılabilir. Bu, eski ve hasarlı fotoğrafların daha yeni sürümlerini oluşturmak için mevcut fotoğraf veri kümeleriyle kapsamlı bir şekilde eğitilmiş görüntü işleme sistemlerinin kullanılmasını içerir.
lil1oei.png

Görüntü işlemeyi kullanarak hasarlı görüntüleri yeniden oluşturma

Yüz Tanıma

Günümüzde kullandığımız en yaygın görüntü işleme uygulamalarından biri yüz algılamadır. Makinenin ilk önce yüzün şekli, gözler arasındaki mesafe vb. gibi insan yüzlerinin belirli özellikleriyle eğitildiği derin öğrenme algoritmalarını takip eder . görüntüdeki insan yüzüne benzeyen nesneler. Yüz algılama, günümüzde çoğu sosyal medya uygulamasında bulunan güvenlik, biyometri ve hatta filtrelerde kullanılan hayati bir araçtır.

Görüntü İşlemenin Faydaları

Görüntü işleme tekniklerinin uygulanması, birçok teknoloji kuruluşu üzerinde büyük bir etki yarattı. Çalışma alanı ne olursa olsun, görüntü işlemenin en yararlı faydalarından bazıları şunlardır:

• Dijital görüntü istenilen herhangi bir formatta sunulabilir (geliştirilmiş görüntü, X-Ray, fotoğraf negatifi, vb.)
• İnsan yorumu için görüntüleri iyileştirmeye yardımcı olur
• Bilgiler makine yorumlaması için işlenebilir ve görüntülerden çıkarılabilir
• Görüntüdeki pikseller, istenen herhangi bir yoğunluk ve kontrastta manipüle edilebilir
• Görüntüler kolayca saklanabilir ve alınabilir
• Görüntülerin üçüncü taraf sağlayıcılara kolayca elektronik olarak iletilmesini sağlar

🇹🇷 𐱅𐰇𐰼𐰰 🇹🇷
''Bize Kefen Biçtiler Ölümleri Feci Oldu''
 

JohnWick51

Uzman üye
20 Mar 2022
1,865
770
28
rdp1qx2.jpg

Görüntü Nedir?

Görüntü işlemeye geçmeden önce, bir görüntüyü tam olarak neyin oluşturduğunu anlamamız gerekir. Bir görüntü, piksel sayısına bağlı olarak boyutlarıyla (yükseklik ve genişlik) temsil edilir. Örneğin bir görüntünün boyutları 500 x 400 (genişlik x yükseklik) ise, görüntüdeki toplam piksel sayısı 200000'dir.

Bu piksel, görüntü üzerinde belirli bir gölge, opaklık veya renk alan bir noktadır. Genellikle aşağıdakilerden birinde temsil edilir:


• Gri Tonlama - Piksel, 0 ile 255 arasında bir değere sahip bir tamsayıdır (0 tamamen siyahtır ve 255 tamamen beyazdır).
• RGB - Bir piksel, 0 ile 255 arasında 3 tam sayıdan oluşur (tam sayılar kırmızı, yeşil ve mavinin yoğunluğunu temsil eder).
• RGBA - Görüntünün opaklığını temsil eden ek bir alfa alanı ile RGB'nin bir uzantısıdır.


Görüntü işleme, görüntünün her pikselinde gerçekleştirilen sabit işlem dizileri gerektirir. Görüntü işlemcisi, görüntü üzerindeki ilk işlem sırasını piksel piksel gerçekleştirir. Bu tamamen bittiğinde, ikinci işlemi gerçekleştirmeye başlayacak ve bu böyle devam edecek. Bu işlemlerin çıktı değeri görüntünün herhangi bir pikselinde hesaplanabilir.

Görüntü İşleme Nedir?

Görüntü işleme, bir görüntüyü dijital bir forma dönüştürme ve ondan bazı yararlı bilgiler elde etmek için belirli işlemleri gerçekleştirme işlemidir. Görüntü işleme sistemi, önceden belirlenmiş belirli sinyal işleme yöntemlerini uygularken genellikle tüm görüntüleri 2B sinyaller olarak ele alır.

Görüntü İşleme Türleri

Beş ana görüntü işleme türü vardır:

• Görselleştirme - Görüntüde görünmeyen nesneleri bulun
• Tanıma - Görüntüdeki nesneleri ayırt edin veya algılayın
• Keskinleştirme ve geri yükleme - Orijinal görüntüden geliştirilmiş bir görüntü oluşturun
• Örüntü tanıma - Görüntüdeki nesnelerin etrafındaki çeşitli desenleri ölçün
• Alma - Orijinal görüntüye benzeyen geniş bir dijital görüntü veritabanından görüntülere göz atın ve arayın

Temel Görüntü İşleme Adımları

Görüntü edinme

Görüntü elde etme, görüntü işlemede ilk adımdır. Bu adım, görüntü işlemede ön işleme olarak da bilinir. Görüntünün bir kaynaktan, genellikle donanım tabanlı bir kaynaktan alınmasını içerir.

Görüntü Geliştirme

Görüntü iyileştirme, karartılmış bir görüntüde ilgilenilen belirli özellikleri ortaya çıkarma ve vurgulama işlemidir. Bu, parlaklığı, kontrastı vb. değiştirmeyi içerebilir.

Görüntü Restorasyonu

Görüntü restorasyonu, bir görüntünün görünümünü iyileştirme işlemidir. Bununla birlikte, görüntü geliştirmeden farklı olarak, görüntü restorasyonu belirli matematiksel veya olasılıksal modeller kullanılarak yapılır.

Renkli Görüntü İşleme

Renkli görüntü işleme, dijital bir alanda bir dizi renk modelleme tekniği içerir. Bu adım, dijital görüntülerin internet üzerinden önemli ölçüde kullanılması nedeniyle önem kazanmıştır.

Dalgacıklar ve Çok Çözünürlüklü İşleme

Dalgacıklar, görüntüleri çeşitli çözünürlük derecelerinde temsil etmek için kullanılır. Görüntüler, veri sıkıştırma ve piramidal gösterim için dalgacıklara veya daha küçük bölgelere bölünür.

Sıkıştırma

Sıkıştırma, bir görüntüyü kaydetmek için gereken depolama alanını veya onu iletmek için gereken bant genişliğini azaltmak için kullanılan bir işlemdir. Bu, özellikle görüntü internette kullanım için olduğunda yapılır.

Morfolojik İşleme

Morfolojik işleme, görüntüleri şekillerine göre değiştirmek için bir dizi işleme işlemidir.

Segmentasyon

Bölütleme, görüntü işlemenin en zor adımlarından biridir. Bir görüntüyü oluşturan parçalara veya nesnelere ayırmayı içerir.

Temsil ve Açıklama

Bir görüntü, bölütleme işleminde bölgelere bölündükten sonra, her bölge daha ileri bilgisayar işlemleri için uygun bir biçimde temsil edilir ve tanımlanır. Temsil, görüntünün özellikleri ve bölgesel özellikleri ile ilgilenir. Açıklama, bir nesne sınıfını diğerinden ayırt etmeye yardımcı olan nicel bilgilerin çıkarılmasıyla ilgilenir.

Tanıma

Tanıma, açıklamasına göre bir nesneye bir etiket atar.

Görüntü İşleme Uygulamaları

Tıbbi Görüntü Alma

Görüntü işleme, tıbbi araştırmalarda yaygın olarak kullanılmaktadır ve daha verimli ve doğru tedavi planlarına olanak sağlamıştır. Örneğin, meme taramalarında gelişmiş bir nodül saptama algoritması kullanılarak meme kanserinin erken saptanması için kullanılabilir. Tıbbi kullanım yüksek düzeyde eğitimli görüntü işlemcileri gerektirdiğinden, bu uygulamalar kullanım için kabul edilmeden önce önemli uygulama ve değerlendirme gerektirir.

Trafik Algılama Teknolojileri

Trafik sensörleri söz konusu olduğunda, bir video görüntü işleme sistemi veya VIPS kullanıyoruz. Bu bir görüntü yakalama sisteminden,bir telekomünikasyon sisteminden ve bir görüntü işleme sisteminden oluşur. Video çekerken, bir VIPS, bir araç bölgeye girdiğinde bir "açık" sinyali veren ve ardından araç algılama bölgesinden her çıktığında bir "kapalı" sinyali veren birkaç algılama bölgesine sahiptir. Bu algılama bölgeleri, birden fazla şerit için kurulabilir ve belirli bir istasyondaki trafiği algılamak için kullanılabilir.
l8r13ao.png

Sol - normal trafik görüntüsü | Sağ - algılama bölgelerine sahip bir VIPS görüntüsü
mstx77p.jpg

Bunun yanı sıra aracın plakasını otomatik olarak kaydedebilir, araç tipini ayırt edebilir, otobanda sürücünün hızını izleyebilir ve çok daha fazlasını yapabilir.

Görüntü Yeniden Oluşturma

Görüntü işleme, bir görüntünün eksik veya bozuk kısımlarını kurtarmak ve doldurmak için kullanılabilir. Bu, eski ve hasarlı fotoğrafların daha yeni sürümlerini oluşturmak için mevcut fotoğraf veri kümeleriyle kapsamlı bir şekilde eğitilmiş görüntü işleme sistemlerinin kullanılmasını içerir.
lil1oei.png

Görüntü işlemeyi kullanarak hasarlı görüntüleri yeniden oluşturma

Yüz Tanıma

Günümüzde kullandığımız en yaygın görüntü işleme uygulamalarından biri yüz algılamadır. Makinenin ilk önce yüzün şekli, gözler arasındaki mesafe vb. gibi insan yüzlerinin belirli özellikleriyle eğitildiği derin öğrenme algoritmalarını takip eder . görüntüdeki insan yüzüne benzeyen nesneler. Yüz algılama, günümüzde çoğu sosyal medya uygulamasında bulunan güvenlik, biyometri ve hatta filtrelerde kullanılan hayati bir araçtır.

Görüntü İşlemenin Faydaları

Görüntü işleme tekniklerinin uygulanması, birçok teknoloji kuruluşu üzerinde büyük bir etki yarattı. Çalışma alanı ne olursa olsun, görüntü işlemenin en yararlı faydalarından bazıları şunlardır:

• Dijital görüntü istenilen herhangi bir formatta sunulabilir (geliştirilmiş görüntü, X-Ray, fotoğraf negatifi, vb.)
• İnsan yorumu için görüntüleri iyileştirmeye yardımcı olur
• Bilgiler makine yorumlaması için işlenebilir ve görüntülerden çıkarılabilir
• Görüntüdeki pikseller, istenen herhangi bir yoğunluk ve kontrastta manipüle edilebilir
• Görüntüler kolayca saklanabilir ve alınabilir
• Görüntülerin üçüncü taraf sağlayıcılara kolayca elektronik olarak iletilmesini sağlar

🇹🇷 𐱅𐰇𐰼𐰰 🇹🇷
''Bize Kefen Biçtiler Ölümleri Feci Oldu''
Ellerinize saglik
 

ACHERONN

Üye
7 Şub 2023
150
60
rdp1qx2.jpg

Görüntü Nedir?

Görüntü işlemeye geçmeden önce, bir görüntüyü tam olarak neyin oluşturduğunu anlamamız gerekir. Bir görüntü, piksel sayısına bağlı olarak boyutlarıyla (yükseklik ve genişlik) temsil edilir. Örneğin bir görüntünün boyutları 500 x 400 (genişlik x yükseklik) ise, görüntüdeki toplam piksel sayısı 200000'dir.

Bu piksel, görüntü üzerinde belirli bir gölge, opaklık veya renk alan bir noktadır. Genellikle aşağıdakilerden birinde temsil edilir:


• Gri Tonlama - Piksel, 0 ile 255 arasında bir değere sahip bir tamsayıdır (0 tamamen siyahtır ve 255 tamamen beyazdır).
• RGB - Bir piksel, 0 ile 255 arasında 3 tam sayıdan oluşur (tam sayılar kırmızı, yeşil ve mavinin yoğunluğunu temsil eder).
• RGBA - Görüntünün opaklığını temsil eden ek bir alfa alanı ile RGB'nin bir uzantısıdır.


Görüntü işleme, görüntünün her pikselinde gerçekleştirilen sabit işlem dizileri gerektirir. Görüntü işlemcisi, görüntü üzerindeki ilk işlem sırasını piksel piksel gerçekleştirir. Bu tamamen bittiğinde, ikinci işlemi gerçekleştirmeye başlayacak ve bu böyle devam edecek. Bu işlemlerin çıktı değeri görüntünün herhangi bir pikselinde hesaplanabilir.

Görüntü İşleme Nedir?

Görüntü işleme, bir görüntüyü dijital bir forma dönüştürme ve ondan bazı yararlı bilgiler elde etmek için belirli işlemleri gerçekleştirme işlemidir. Görüntü işleme sistemi, önceden belirlenmiş belirli sinyal işleme yöntemlerini uygularken genellikle tüm görüntüleri 2B sinyaller olarak ele alır.

Görüntü İşleme Türleri

Beş ana görüntü işleme türü vardır:

• Görselleştirme - Görüntüde görünmeyen nesneleri bulun
• Tanıma - Görüntüdeki nesneleri ayırt edin veya algılayın
• Keskinleştirme ve geri yükleme - Orijinal görüntüden geliştirilmiş bir görüntü oluşturun
• Örüntü tanıma - Görüntüdeki nesnelerin etrafındaki çeşitli desenleri ölçün
• Alma - Orijinal görüntüye benzeyen geniş bir dijital görüntü veritabanından görüntülere göz atın ve arayın

Temel Görüntü İşleme Adımları

Görüntü edinme

Görüntü elde etme, görüntü işlemede ilk adımdır. Bu adım, görüntü işlemede ön işleme olarak da bilinir. Görüntünün bir kaynaktan, genellikle donanım tabanlı bir kaynaktan alınmasını içerir.

Görüntü Geliştirme

Görüntü iyileştirme, karartılmış bir görüntüde ilgilenilen belirli özellikleri ortaya çıkarma ve vurgulama işlemidir. Bu, parlaklığı, kontrastı vb. değiştirmeyi içerebilir.

Görüntü Restorasyonu

Görüntü restorasyonu, bir görüntünün görünümünü iyileştirme işlemidir. Bununla birlikte, görüntü geliştirmeden farklı olarak, görüntü restorasyonu belirli matematiksel veya olasılıksal modeller kullanılarak yapılır.

Renkli Görüntü İşleme

Renkli görüntü işleme, dijital bir alanda bir dizi renk modelleme tekniği içerir. Bu adım, dijital görüntülerin internet üzerinden önemli ölçüde kullanılması nedeniyle önem kazanmıştır.

Dalgacıklar ve Çok Çözünürlüklü İşleme

Dalgacıklar, görüntüleri çeşitli çözünürlük derecelerinde temsil etmek için kullanılır. Görüntüler, veri sıkıştırma ve piramidal gösterim için dalgacıklara veya daha küçük bölgelere bölünür.

Sıkıştırma

Sıkıştırma, bir görüntüyü kaydetmek için gereken depolama alanını veya onu iletmek için gereken bant genişliğini azaltmak için kullanılan bir işlemdir. Bu, özellikle görüntü internette kullanım için olduğunda yapılır.

Morfolojik İşleme

Morfolojik işleme, görüntüleri şekillerine göre değiştirmek için bir dizi işleme işlemidir.

Segmentasyon

Bölütleme, görüntü işlemenin en zor adımlarından biridir. Bir görüntüyü oluşturan parçalara veya nesnelere ayırmayı içerir.

Temsil ve Açıklama

Bir görüntü, bölütleme işleminde bölgelere bölündükten sonra, her bölge daha ileri bilgisayar işlemleri için uygun bir biçimde temsil edilir ve tanımlanır. Temsil, görüntünün özellikleri ve bölgesel özellikleri ile ilgilenir. Açıklama, bir nesne sınıfını diğerinden ayırt etmeye yardımcı olan nicel bilgilerin çıkarılmasıyla ilgilenir.

Tanıma

Tanıma, açıklamasına göre bir nesneye bir etiket atar.

Görüntü İşleme Uygulamaları

Tıbbi Görüntü Alma

Görüntü işleme, tıbbi araştırmalarda yaygın olarak kullanılmaktadır ve daha verimli ve doğru tedavi planlarına olanak sağlamıştır. Örneğin, meme taramalarında gelişmiş bir nodül saptama algoritması kullanılarak meme kanserinin erken saptanması için kullanılabilir. Tıbbi kullanım yüksek düzeyde eğitimli görüntü işlemcileri gerektirdiğinden, bu uygulamalar kullanım için kabul edilmeden önce önemli uygulama ve değerlendirme gerektirir.

Trafik Algılama Teknolojileri

Trafik sensörleri söz konusu olduğunda, bir video görüntü işleme sistemi veya VIPS kullanıyoruz. Bu bir görüntü yakalama sisteminden,bir telekomünikasyon sisteminden ve bir görüntü işleme sisteminden oluşur. Video çekerken, bir VIPS, bir araç bölgeye girdiğinde bir "açık" sinyali veren ve ardından araç algılama bölgesinden her çıktığında bir "kapalı" sinyali veren birkaç algılama bölgesine sahiptir. Bu algılama bölgeleri, birden fazla şerit için kurulabilir ve belirli bir istasyondaki trafiği algılamak için kullanılabilir.
l8r13ao.png

Sol - normal trafik görüntüsü | Sağ - algılama bölgelerine sahip bir VIPS görüntüsü
mstx77p.jpg

Bunun yanı sıra aracın plakasını otomatik olarak kaydedebilir, araç tipini ayırt edebilir, otobanda sürücünün hızını izleyebilir ve çok daha fazlasını yapabilir.

Görüntü Yeniden Oluşturma

Görüntü işleme, bir görüntünün eksik veya bozuk kısımlarını kurtarmak ve doldurmak için kullanılabilir. Bu, eski ve hasarlı fotoğrafların daha yeni sürümlerini oluşturmak için mevcut fotoğraf veri kümeleriyle kapsamlı bir şekilde eğitilmiş görüntü işleme sistemlerinin kullanılmasını içerir.
lil1oei.png

Görüntü işlemeyi kullanarak hasarlı görüntüleri yeniden oluşturma

Yüz Tanıma

Günümüzde kullandığımız en yaygın görüntü işleme uygulamalarından biri yüz algılamadır. Makinenin ilk önce yüzün şekli, gözler arasındaki mesafe vb. gibi insan yüzlerinin belirli özellikleriyle eğitildiği derin öğrenme algoritmalarını takip eder . görüntüdeki insan yüzüne benzeyen nesneler. Yüz algılama, günümüzde çoğu sosyal medya uygulamasında bulunan güvenlik, biyometri ve hatta filtrelerde kullanılan hayati bir araçtır.

Görüntü İşlemenin Faydaları

Görüntü işleme tekniklerinin uygulanması, birçok teknoloji kuruluşu üzerinde büyük bir etki yarattı. Çalışma alanı ne olursa olsun, görüntü işlemenin en yararlı faydalarından bazıları şunlardır:

• Dijital görüntü istenilen herhangi bir formatta sunulabilir (geliştirilmiş görüntü, X-Ray, fotoğraf negatifi, vb.)
• İnsan yorumu için görüntüleri iyileştirmeye yardımcı olur
• Bilgiler makine yorumlaması için işlenebilir ve görüntülerden çıkarılabilir
• Görüntüdeki pikseller, istenen herhangi bir yoğunluk ve kontrastta manipüle edilebilir
• Görüntüler kolayca saklanabilir ve alınabilir
• Görüntülerin üçüncü taraf sağlayıcılara kolayca elektronik olarak iletilmesini sağlar

🇹🇷 𐱅𐰇𐰼𐰰 🇹🇷
''Bize Kefen Biçtiler Ölümleri Feci Oldu''
müthissin bu gün eline sağlık.
 
Üst

Turkhackteam.org internet sitesi 5651 sayılı kanun’un 2. maddesinin 1. fıkrasının m) bendi ile aynı kanunun 5. maddesi kapsamında "Yer Sağlayıcı" konumundadır. İçerikler ön onay olmaksızın tamamen kullanıcılar tarafından oluşturulmaktadır. Turkhackteam.org; Yer sağlayıcı olarak, kullanıcılar tarafından oluşturulan içeriği ya da hukuka aykırı paylaşımı kontrol etmekle ya da araştırmakla yükümlü değildir. Türkhackteam saldırı timleri Türk sitelerine hiçbir zararlı faaliyette bulunmaz. Türkhackteam üyelerinin yaptığı bireysel hack faaliyetlerinden Türkhackteam sorumlu değildir. Sitelerinize Türkhackteam ismi kullanılarak hack faaliyetinde bulunulursa, site-sunucu erişim loglarından bu faaliyeti gerçekleştiren ip adresini tespit edip diğer kanıtlarla birlikte savcılığa suç duyurusunda bulununuz.