OpenCV

OpenCV Açık Kaynaklı Bilgisayar Görme Kütüphanesi), özellikle gerçek zamanlı bilgisayar görme (CV) ve görüntü işleme için tasarlanmış, yaygın olarak kullanılan bir açık kaynaklı yazılım kütüphanesidir. İlk olarak 1999 Intel tarafından geliştirilen bu kütüphane, araştırmacılar ve geliştiriciler için standart bir araç haline gelmiş ve 2.500'den fazla optimize edilmiş algoritma sunmaktadır. Bu algoritmalar, bilgisayarların dünyadan gelen görsel verileri algılamasını ve anlamasını sağlar ve temel görüntü işleme işlemlerinden karmaşık makine öğrenimi (ML) çıkarımlarına kadar çeşitli görevleri yerine getirir. Yüksek performans için C++ ile yazılan OpenCV , Python, Java ve MATLAB gibi diller için sağlam bağlamalar OpenCV hızlı prototip oluşturma ve büyük ölçekli dağıtım için erişilebilir olmasını sağlar .

Temel Yetenekler ve Özellikler

OpenCV , AI ekosisteminde temel bir katman OpenCV ve genellikle görsel veriler derin öğrenme modellerine girmeden önce gerekli olan veri ön işleme adımlarını gerçekleştirir. İşlevselliği birkaç kritik alanı kapsar:

• Görüntü İşleme: Kütüphane, düşük seviyeli piksel manipülasyonunda mükemmeldir. Buna eşikleme, filtreleme, yeniden boyutlandırma ve renk uzayı dönüştürme (örneğin, RGB'yi gri tonlamaya dönüştürme) dahildir. Bu işlemler, tutarlı model girdisi sağlamak için verileri normalleştirmek için gereklidir .
• Özellik Algılama: OpenCV , köşeler, kenarlar ve lekeler gibi bir görüntüdeki önemli noktaları tanımlamak için araçlar OpenCV . SIFT (Ölçekten Bağımsız Özellik Dönüşümü) ve ORB gibi algoritmalar, sistemlerin farklı görüntülerdeki özellikleri eşleştirmesine olanak tanır. Bu, görüntü birleştirme ve panoramik görüntü oluşturma için hayati önem taşır.
• Video Analizi: Statik görüntülerinin ötesinde, kütüphane arka plan çıkarma ve ardışık kareler arasındaki nesnelerin hareketini izleyen optik akış gibi görevler için video akışlarını işler. .
• Geometrik Dönüşümler: Geliştiricilerin, otonom araçlar ve robotik için çok önemli olan lens bozulmasını düzeltmek için afin dönüşümleri, perspektif çarpıtma ve kamera kalibrasyonu gerçekleştirmelerini sağlar. .

Gerçek Dünya Uygulamaları

OpenCV , endüstriler arasında yaygın olarak OpenCV ve genellikle derin öğrenme çerçeveleriyle birlikte çalışır.

• Tıbbi Görüntüleme: Sağlık hizmetlerinde OpenCV , X-ışınlarını veya MRI taramalarını geliştirerek tıbbi görüntü analizine OpenCV . detect otomatik olarak detect edebilir veya segment , böylece doktorlara tanı koymada yardımcı olur. Örneğin, kenar algılama algoritmaları, bir X-ışınında kemik kırığının sınırlarını belirlemeye yardımcı olur.
• Üretimde Otomatik Denetim: Fabrikalar kalite kontrolü için OpenCV kullanıyor. Montaj hatlarındaki kameralar, etiketlerin doğru hizalanıp hizalanmadığını veya ürünlerin yüzeyinde kusur olup olmadığını kontrol etmek için bu kütüphaneyi kullanıyor. Canlı görüntüyü referans görüntüyle karşılaştırarak, sistem kusurlu ürünleri anında işaretleyebiliyor.

OpenCV ve Derin Öğrenme Çerçeveleri

OpenCV , aşağıdaki gibi derin öğrenme OpenCV ayırmak önemlidir PyTorch veya TensorFlowgibi derin öğrenme çerçevelerinden ayırmak önemlidir.

• OpenCV geleneksel bilgisayar görme tekniklerine (filtreleme, geometrik dönüşümler) ve "klasik" makine öğrenimi algoritmalarına (Destek Vektör Makineleri veya k-En Yakın Komşular gibi) odaklanır. Çıkarım için Derin Sinir Ağı (DNN) modülüne sahip olmasına rağmen, esas olarak büyük sinir ağlarını eğitmek için kullanılmaz .
• Derin Öğrenme Çerçeveleri, Convolutional Neural Networks (CNNs) gibi karmaşık sinir ağlarını oluşturmak, eğitmek ve dağıtmak için tasarlanmıştır.

Modern iş akışlarında, bu araçlar birbirini tamamlar. Örneğin, bir geliştirici OpenCV bir video akışını okumak ve kareleri yeniden boyutlandırmak OpenCV kullanabilir, ardından bu kareleri nesne algılama için bir YOLO26 modeline aktarabilir ve son olarak OpenCV kullanarak çıktıya sınırlayıcı kutular çizebilir.

Ultralytics YOLO ile Entegrasyon

OpenCV , genellikle ultralytics video akışlarını yönetmek ve sonuçları görselleştirmek için paket. Entegrasyon, verimli gerçek zamanlı çıkarımlara olanak tanır.

Aşağıdaki örnek, OpenCV kullanarak bir video dosyasını OpenCV , kareleri işleme ve algılama için YOLO26n modelini uygulama

import cv2
from ultralytics import YOLO

# Load the YOLO26 model
model = YOLO("yolo26n.pt")

# Open the video file using OpenCV
cap = cv2.VideoCapture("path/to/video.mp4")

while cap.isOpened():
    success, frame = cap.read()
    if not success:
        break

    # Run YOLO26 inference on the frame
    results = model(frame)

    # Visualize the results on the frame
    annotated_frame = results[0].plot()

    # Display the annotated frame
    cv2.imshow("YOLO26 Inference", annotated_frame)

    # Break loop if 'q' is pressed
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord("q"):
        break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

Bilgisayar Görüşünün Geliştirilmesi

OpenCV , yeni standartları ve donanım hızlandırmalarını destekleyerek gelişmeye OpenCV . Geniş topluluğu, zengin bir eğitim ve dokümantasyon ekosistemine katkıda bulunuyor. Bilgisayar görme projelerini yerel prototiplerden bulut tabanlı çözümlere ölçeklendirmek isteyen ekipler için Ultralytics , OpenCV ön işleme boru hatlarıyla sorunsuz bir şekilde entegre olan veri kümesi yönetimi ve model eğitimi için kapsamlı araçlar sunar. Yüz tanıma güvenlik sistemleri veya spor analizlerinde poz tahmini için olsun, OpenCV AI geliştiricilerinin araç setinde vazgeçilmez bir yardımcı program OpenCV .