Bilgisayarla görme ve görüntü işleme arasındaki farkı keşfedin. Görüntüler ve videolar gibi görsel verileri geliştirmek ve analiz etmek için birlikte nasıl çalışabileceklerini öğrenin.
Kameralar akıllanıyor mu, yoksa sadece görüntüleri iyileştirmede mi daha iyi hale geliyorlar? Her şey görsel verileri nasıl işlediklerine ve rafine ettiklerine bağlı.
Bu evrimin merkezinde iki temel teknoloji yer alıyor: görüntü işleme ve bilgisayarla görme. Sıklıkla birlikte anılsalar da farklı amaçlara hizmet ederler. Görüntü işleme, görüntülerin içinde ne olduğunu anlamaya gerek kalmadan görüntüleri iyileştirmeye, parlaklığı ayarlamaya, ayrıntıları keskinleştirmeye ve gürültüyü azaltmaya odaklanır.
Bilgisayarla görme ise makinelerin görüntüleri ve videoları insanlar gibi tanımasını ve yorumlamasını sağlayarak işleri daha da ileri götürür. Bu da yüz tanıma, nesne algılama ve gerçek zamanlı sahne analizi gibi görevleri mümkün kılıyor.
Her iki teknoloji de çeşitli sektörlerde vazgeçilmez hale geliyor. Akıllı telefon fotoğraflarının iyileştirilmesinden sürücüsüz araçlara güç sağlamaya kadar, etkileri yaygındır. 2033 yılına kadar bilgisayarla görme pazarının 111,43 milyar dolara, dijital görüntü işleme pazarının ise 2034 yılına kadar 378,71 milyar dolara ulaşması bekleniyor.
Bu makalede, görüntü işleme ve bilgisayarla görmenin nasıl çalıştığını, gerçek dünyadaki uygulamalarını ve nasıl örtüştüklerini keşfedeceğiz. Hadi başlayalım!
Bilgisayarlı görü ve görüntü işlemenin her ikisi de görüntülerle ilgilenir, ancak farklı hedefleri vardır. Bilgisayarla görme, makinelerin görüntüleri veya videoları anlamasına ve bunlara dayalı kararlar almasına yardımcı olur. Buna karşılık görüntü işleme, bir görüntüyü içeriğini yorumlamadan daha net veya görsel olarak daha çekici hale getirmek için geliştirmeye veya değiştirmeye odaklanır.
Bunun da ötesinde, bilgisayarla görme çözümleri aşağıdaki gibi modellerden yararlanır Ultralytics YOLO11 Bir görüntünün içeriğini analiz etmek ve anlamak için. Yaygın bilgisayarla görme görevleri arasında nesne algılama, görüntü sınıflandırma, örnek segmentasyonu ve nesne izleme yer alır. Bilgisayarlı görü, güvenli sürüş sağlamak için yayaları, trafik işaretlerini ve diğer araçları gerçek zamanlı olarak tanımaya yardımcı olduğu sürücüsüz arabalar gibi uygulamalarda yaygın olarak kullanılmaktadır.
Öte yandan görüntü işleme, görüntüyü bir bütün olarak anlamadan piksel değerlerini ayarlayan matematiksel işlevler kullanarak görüntüleri değiştirmeye odaklanır. Gürültü azaltma, keskinleştirme ve kontrast geliştirme gibi teknikler, görüntü kalitesini artırmak için tek tek piksellerin renklerini ve yoğunluğunu değiştirerek çalışır, ancak görüntüdeki nesneleri, şekilleri veya anlamı tanımazlar. Bu anlama düzeyi bilgisayarla görme tarafından gerçekleştirilir.
Görüntü işlemeyi, görüntüyü iyileştiren, daha net veya görsel olarak daha çekici hale getiren araç seti olarak düşünebilirsiniz. Bir görüntü işlendikten sonra, bilgisayarla görme, farklı görevleri yerine getirmek için görüntüleri analiz eden beyin gibi hareket edebilir.
Görüntü işleme, bilgisayarla görmenin gelişimine zemin hazırlayan temel bir kavramdır. Fotoğraf ve video gibi görsel verileri iyileştirmek, analiz etmek veya değiştirmek için algoritmaların kullanılmasını içerir. Parlaklık, kontrast, renk dengesi gibi parametreleri ayarlayarak veya gürültüyü filtreleyerek dijital görüntüleri manipüle edebilir ve geliştirebilir. Bu yöntemler, görüntüleri bilgisayarla görme modelleri tarafından daha gelişmiş analizler için hazırlar.
Görüntü işleme, görüntüleri tek tek piksellere ayırarak ve ardından istenen efektleri elde etmek için her birini manipüle ederek çalışır. Örneğin, kenarları tespit etmek için algoritmalar piksel değerlerinde ani değişiklikler olup olmadığını kontrol eder. Bu, yapay zeka sistemlerinin nesneleri veya desenleri doğru bir şekilde tanımasını kolaylaştırır. Akıllı telefon fotoğraflarının iyileştirilmesinden güvenlik kamerası görüntülerinin iyileştirilmesine ve belgelerin daha iyi okunabilirlik için taranmasına kadar görüntü işleme, görsel kalitenin iyileştirilmesinin önemli olduğu günlük uygulamalarda yaygın olarak kullanılmaktadır.
İşte temel görüntü işleme tekniklerinden bazı örnekler:
Geliştiriciler görüntü işleme tekniklerini görüntülere kolayca uygulamak için genellikle OpenCV, Pillow, Scikit-image, TensorFlow ve PyTorch gibi özel araçlar kullanır. Bu kütüphaneler önceden oluşturulmuş fonksiyonlar ve optimize edilmiş algoritmalar sağlayarak sıfırdan karmaşık kod yazma ihtiyacını ortadan kaldırır.
Ayrıca birden fazla programlama dilini destekler, diğer araçlarla iyi entegre olur ve kapsamlı belgeler sunarak görüntü işlemeyi daha hızlı, daha verimli ve bu alanda derin uzmanlığa sahip olmayanlar için bile erişilebilir hale getirir.
Günümüzün en gelişmiş bilgisayarla görme modellerinden bazıları YOLO (You Only Look Once) serisinden gelmektedir. Yıllar geçtikçe, her biri doğruluğu ve verimliliği artıran yeni sürümler piyasaya sürüldü. En son sürüm olan Ultralytics YOLO11, daha da iyi hassasiyet ve performans sunuyor.
YOLO11 gibi modeller belirli nesneleri tanımak için özel olarak eğitilebilir ve nesne algılama, örnek segmentasyonu ve gerçek zamanlı nesne izleme dahil olmak üzere birden fazla bilgisayarla görme görevini yerine getirebilir.
İşte YOLO11 tarafından desteklenen bilgisayarla görme görevlerine hızlı bir bakış:
.webp)
Bilgisayarla görme ve görüntü işlemenin nasıl çalıştığını tartıştığımıza göre, şimdi gerçek dünyadaki uygulamalarını ve nerede örtüştüklerini inceleyelim.
Büyük çiftliklerin hayvanlarını nasıl takip ettiklerini hiç merak ettiniz mi? Yüzlerce hayvanı manuel olarak izlemek zaman alıcıdır, ancak YOLO11 gibi bilgisayarla görme modelleri ile hayvan takibi otomatikleştirilebilir.
YOLO11 hayvanları gerçek zamanlı olarak tespit, takip ve analiz ederek çiftçilerin hayvanlarını verimli bir şekilde yönetmelerine yardımcı olur. Bu tür analizlerden elde edilen bilgiler, topallık gibi sağlık sorunlarının erken belirtilerinin tespit edilmesine yardımcı olarak daha hızlı müdahaleye ve daha iyi genel hayvan bakımına olanak sağlayabilir.
Benzer şekilde görüntü işleme, ağıl veya ahır gibi kontrollü ortamlarda hayvanları sayarak çiftlik hayvanlarını izlemek için kullanılabilir. Tek tip arka plana sahip görüntülerde, hayvanları tespit etmek ve saymak için eşikleme ve kontur algılama (nesne sınırlarını belirleyebilir) gibi görüntü işleme teknikleri kullanılabilir. Bu yöntemler, hayvanların şekillerini belirlemek için arka planı kaldırma, kenarları algılama ve segmentasyon gibi teknikleri kullanır.
Bunun tıpkı bilgisayarla görmeye benzediğini düşünüyor olabilirsiniz. Peki, aradaki fark nedir?
Temel fark, görüntü işlemenin ne gördüğünü tam olarak anlamadan piksel değerlerini ve desenleri analiz etmesidir. Hayvanları tek tek saymak için kenarları ve şekilleri tespit eder ve bazı teknikler görüntülerde birbirine yakın durduklarında hayvanları ayırmaya bile yardımcı olabilir.
Bununla birlikte, bilgisayarla görmenin aksine, görüntü işleme tek tek hayvanları tanımaz veya ayırt etmez - yalnızca şekil ve boyuta göre sayar. Bu, onu çiftlik hayvanlarının sayımı ve izlenmesi için kullanışlı hale getirir, ancak sınırlamaları vardır. Hayvanlar üst üste binerse, konum değiştirirse veya aydınlatma koşulları değişirse, doğruluk etkilenebilir. Ayrıca, hayvanları zaman içinde izleyemez veya davranışları hakkında içgörü sağlayamaz, ki bunlar bilgisayarla görmenin önemli avantajlarıdır.
Görüntü işleme ve bilgisayarla görme, görsel veri analizinin doğruluğunu ve verimliliğini artırmak için genellikle birbirine entegre edilebilen, birbiriyle yakından bağlantılı alanlardır. Görüntü işleme, kaliteyi artırarak, gürültüyü ortadan kaldırarak ve temel özellikleri vurgulayarak ham verileri rafine edebilir ve bilgisayarla görme modellerinin anlamlı içgörüler çıkarabilmesini sağlar.
Örneğin, adli analizde, suç mahallerinde bulunan ayakkabı izlerini analiz etmek için görüntü işleme ve bilgisayarla görme birlikte çalışabilir. Kontrast geliştirme ve kenar algılama gibi görüntü işleme teknikleri baskıların netliğini artırarak değerlendirilmelerini kolaylaştırabilir. Kontrast geliştirme, ayrıntıları daha görünür hale getirmek için parlaklığı ve keskinliği ayarlarken, kenar algılama daha iyi tanımlama için ana hatları keskinleştirir.
Görüntüler bu teknikler kullanılarak işlendikten sonra, bilgisayarla görme modelleri parmak izlerini adli veri tabanlarıyla karşılaştırmak için desen eşleştirme tekniklerini kullanarak kimlik tespitini daha doğru hale getirebilir. Bu teknoloji kombinasyonu, araştırmacıların adli kanıtları işlemesini ve yorumlamasını kolaylaştırır.
Bilgisayarla görme ve görüntü işleme el ele vererek görsel verilerin iyileştirilmesine, analiz edilmesine ve yorumlanmasına yardımcı olur. Görüntü işleme görüntü kalitesini artırır ve temel özellikleri çıkarır, bilgisayarla görme ise içgörü sağlayarak bunu daha da ileri götürür.
Görme Yapay Zekası gelişmeye devam ettikçe, bilgisayarla görme ve görüntü işleme çeşitli alanlarda otomasyonu, gerçek zamanlı analizi ve karar vermeyi geliştirecektir. Görüntü tanımayı geliştirmekten örüntü algılamayı iyileştirmeye kadar bu teknolojiler, Görme Yapay Zekası sistemlerini daha doğru, verimli ve pratik uygulamalarda görsel verileri anlama yeteneğine sahip hale getirecektir.
Yapay zekayı merak mı ediyorsunuz? Topluluğumuza katılın ve GitHub depomuzu keşfedin. Sağlık hizmetlerinde bilgisayarla gör menin ve üretimde yapay zekanın geleceği nasıl yeniden şekillendirdiğini öğrenin. Vision AI projelerinize başlamak için lisanslama seçeneklerimizi keşfedin!
Makine öğreniminin geleceği ile yolculuğunuza başlayın
