Görüntü işleme, bilgisayarla görme ve yapay görme arasındaki farkları ve bu teknolojilerin görsel veri analizi gibi görevler için nasıl kullanıldığını keşfedin.
Yapay zeka her türlü veriyi analiz etmek için kullanılabilir ve görüntü ve video gibi görsel veriler söz konusu olduğunda bu, farklı teknolojileri içeren görüntü analitiği alanına girer. Görüntü işleme, bilgisayar görüşü ve makine görüşü, bilgisayarların görüntüleri ve video karelerini analiz ederek dünyayı görmesini ve anlamasını mümkün kılar. Bu üç teknoloji benzer görünse de, temel farklılıklar onları çeşitli uygulamalar için kullanışlı hale getirir. Görüntü işleme, görüntüleri ve video karelerini manipüle etmeye ve geliştirmeye odaklanırken, bilgisayar görüşü, bilgisayarların içeriklerini yorumlamasına ve anlamasına yardımcı olmak için bu işlenmiş görüntüleri kullanarak bir adım daha ileri gider. Öte yandan yapay görme , bilgisayarla görme tekniklerini özellikle denetimler ve kalite kontrol görevleri gibi endüstriyel ortamlara uygular.
.png)
Bu üç alan sağlık, üretim ve tarım gibi birçok sektörde çeşitli uygulamalara olanak sağlar. Bu makalede görüntü işleme, bilgisayarla görme ve yapay görmeyi inceleyecek ve aralarındaki farkları tartışacağız. Ayrıca nasıl çalıştıklarını ve çeşitli sektörlerde nasıl kullanıldıklarını da inceleyeceğiz. Hadi başlayalım.
Hem bilgisayarlı görmenin hem de yapay görmenin arkasındaki temel teknikle başlayalım: görüntü işleme. Dijital görüntüleri manipüle etmek ve geliştirmek, parlaklık, kontrast, renk dengesi gibi parametreleri ayarlamak veya gürültüyü filtreleyerek daha gelişmiş analiz ve yorumlamaya hazırlamak için algoritmalar kullanmayı içerir.
Nasıl çalıştığına bir göz atalım. Görüntü işleme, görüntüleri tek tek piksellere ayırarak ve ardından istenen efektleri elde etmek için bu pikselleri manipüle ederek yapılır. Örneğin, bir görüntüyü daha parlak hale getirmek için algoritma her bir pikselin yoğunluğunu artırabilir. Benzer şekilde, kenarları tespit etmek için piksel değerlerinde ani değişiklikler arayabilir. Bu piksellere matematiksel işlemler ve algoritmalar uygulayarak görüntü işleme, görüntü kalitesini artırmak, bilgi çıkarmak veya yeni görüntüler oluşturmak için kullanılabilir.
Görüntü işleme teknikleri, veri işleme ve net, yüksek kaliteli görüntülere sahip görsel veri kümeleri oluşturmak için de gereklidir ve bilgisayarla görme ve yapay görme sistemlerinin bunları doğru bir şekilde analiz etmesine yardımcı olur. OpenCV ve MATLAB gibi kütüphaneler, bu görüntü işleme tekniklerini çeşitli alanlardaki geliştiriciler ve araştırmacılar için erişilebilir hale getiren sağlam çerçeveler sağlar.
İşte bazı popüler görüntü işleme teknikleri:
.png)
Görüntü restorasyonu, görüntü işleme uygulamalarına harika bir örnektir. Zaman içinde bozulmuş bir görüntünün kurtarılmasını içerir. Filtreleme ve gürültü azaltma gibi teknikler işaretleri, çizikleri, lekeleri, aşınma ve yıpranmayı gidermek ve bozulmuş görüntüyü orijinal kalitesine geri döndürmek için kullanılır. Görüntü restorasyonu, eski fotoğraflar gibi görüntülerin düşük kaliteli veya hasarlı olduğu durumlarda özellikle yararlıdır.
Görüntüleri değiştirmeye ve geliştirmeye odaklanan görüntü işlemenin aksine, bilgisayar görüşü bilgisayarlara gerçek dünyayı görme ve anlama yeteneği kazandırır. Birçok uygulama, görüntülerdeki veya video karelerindeki nesneleri ve insanları tanımlamak ve anlamak için bilgisayarla görmeyi kullanır. İnsan görüşünü taklit eder ve etrafımızda gördüklerimizi nasıl anlamlandırdığımızı kopyalamaya çalışır.
Bilgisayarla görme, gözetleme gibi görevleri otomatikleştirmek için kullanılabilir. Ayrıca yüz tanıma, tıbbi görüntüleme ve otonom araçlar gibi geniş bir pratik uygulama yelpazesine sahiptir. Bilgisayarla görme modelleri, büyük ölçekli görüntü veri kümelerinden karmaşık özellikleri ve desenleri çıkarmak ve tanımlamak için derin öğrenme teknikleri kullanılarak eğitilir. Daha sonra çeşitli endüstriler bu eğitimli modelleri kullanır, örneğin Ultralytics YOLOv8nesne algılama ve nesne izleme gibi farklı görevler için.
Örneğin, Tesla gibi sürücüsüz otomobiller gerçek dünyada gezinmek için bilgisayar görüşü kullanmaktadır. Aracın yerleşik kameraları tarafından alınan görüntüler bilgisayar görüşü kullanılarak işlenir. Nesne algılama, izleme ve segmentasyon gibi bilgisayarla görme görevleri, trafik durumlarını ve çevrelerindeki ortamı anlamak için hayati önem taşır. Bir diğer ilginç uygulama ise yüz tanımadır. Bilgisayarla görme, bir kişinin yüzünü bir görüntüden veya videodan yakalayarak, temel özellikleri tanımlayarak ve bunları depolanan yüz verilerinden oluşan bir veritabanıyla karşılaştırarak görüntülerdeki yüz özelliklerini analiz etmek ve tanımak için kullanılabilir.
Yapay görme, büyük üretim fabrikaları veya üretim tesisleri gibi endüstriyel ortamlarda, ürün kalitesinin sağlanması ve bitmiş ürünler üzerindeki etiketlerin ve barkodların doğruluğunun kontrol edilmesi gibi uygulamalar için kullanılır. Yapay görme, zorlu koşullarda etkili bir şekilde çalışmak için dayanıklı donanıma dayanan özel bir bilgisayarla görme dalıdır. Bu sistemler endüstriyel uygulamalarla entegre olduğundan, yüksek hız ve gerçek zamanlı doğruluk esastır.
Nasıl çalıştığını görelim. İlk olarak, veriler bir veya daha fazla yüksek çözünürlüklü kamera kullanılarak toplanır. Bu kameralar kızılötesi veya termal görüntüleme gibi özel özellikler de içerebilir. Ardından, toplanan veriler gerekli bilgileri çıkarmak için bilgisayarla görme teknikleri kullanılarak analiz edilir. Çıkarılan bilgiler, belirli uygulamaya bağlı olarak tipik olarak nesne tanımlama, şekiller, boyutlar, hareketler, desenler ve sahnede bulunan herhangi bir anormallik gibi ayrıntıları içerir.
Üretim hatlarında kalite kontrolü, müşterilere yalnızca yüksek kaliteli ürünlerin ulaşmasını sağlayarak daha fazla müşteri memnuniyeti ve daha fazla kâr elde edilmesine yol açar. Geleneksel yöntemler genellikle manuel denetime dayanır, bu da çok zaman alıcı ve insan hatasına açık olabilir. Kötü kalite kontrolü ayrıca üretimde gecikmelere, mali kayıplara ve şirketin itibarının zedelenmesine yol açabilir. Yapay görme yardımıyla yüzey denetimi, etiket doğrulama ve nesne konumlandırma gibi görevleri otomatikleştirmek harika bir çözümdür.
Örneğin, ilaç endüstrisinde ürün kalitesi çok önemlidir ve yüksek standartları korumak için katı düzenlemeler uygulanır. Yapay görme, blister paketlerin doğru sayıda hap içerdiğinden emin olmak için kullanılabilir ve her pakette tam olarak doğru miktarda (örneğin 10'lu pakette on hap) hap olduğunu doğrular. Nesne algılamayı kullanarak hapları tanımlamak ve saymak için YOLOv8 gibi bir bilgisayarla görme modeli kullanılabilir.
Bununla birlikte, yapay görme ile çalışırken göz önünde bulundurulması gereken birkaç sınırlama olduğunun farkında olmak önemlidir. Yapay görme sistemleri, endüstriyel ortamlardaki ürünleri aydınlatmak için genellikle mükemmel aydınlatma koşullarına ihtiyaç duyar. Verileri yakalamak ve analiz sürecini hızlandırmak için yüksek kaliteli kameralar, işlemciler ve donanım hızlandırıcıları da gereklidir. Bu sistemlerin endüstriyel ortamlardaki pratik görevler için özel olarak tasarlanmasının doğrudan bir sonucu da kurulumlarının pahalı olabilmesidir.
Her üç teknolojiyi ayrı ayrı ele aldığımıza ve bazı uygulamalarına baktığımıza göre, şimdi bunlara yan yana daha yakından bakalım.
.png)
Görüntü işleme, daha az hesaplama gücü gerektiren ve karmaşık görsel bilgileri anlama becerisi gerektirmeyen parlaklığı ayarlama veya gürültü filtreleme gibi görevler için en iyisidir. Öte yandan, bilgisayarla görme, görüntülerden anlamlı bilgiler çıkarma ve karmaşık sahneleri ele alma konusunda mükemmeldir, ancak daha fazla hesaplama kaynağı ve karmaşıklık gerektirir. Bu arada, yapay görme, otomatik denetim gibi endüstriyel kullanımlar için özel olarak tasarlanmıştır ve genellikle özel ve maliyetli sistemler tarafından desteklenir.
Görüntü işleme, bilgisayarla görme ve yapay görme birbiriyle yakından ilişkili olsa da her biri farklı amaçlara hizmet eder. Görüntü işleme, görüntüleri piksel düzeyinde geliştirir ve manipüle eder, bu da onu görüntü yeniden yapılandırma gibi görevler için çok kullanışlı hale getirir.
Bilgisayar görüşü ise bilgisayarlara görsel verileri anlama ve anlamlandırma becerisi kazandırarak biraz daha ileri gider. Yüz tanıma ve sürücüsüz arabalar gibi kullanım durumları için kritik öneme sahiptir. Dahası, yapay görme özellikle endüstriyel uygulamalar için kullanılır. Denetimler ve kalite kontrol gibi endüstriyel süreçleri otomatikleştirir.
Bu teknolojileri ve aralarındaki farkları anlayarak uygulamalarınız için en uygun olanı seçebilir, böylece daha fazla verimlilik ve daha iyi sonuçlar elde edebilirsiniz.
Birlikte öğrenelim ve keşfedelim! Yapay zekaya katkılarımızı görmek için GitHub depomuza göz atın ve topluluğumuzla etkileşime geçmeyi unutmayın. En son yapay zeka teknolojisiyle üretim ve sağlık hizmetleri gibi sektörleri nasıl yeniden tanımladığımıza göz atın.
Makine öğreniminin geleceği ile yolculuğunuza başlayın
