(1/2) Python'la OpenCv Görüntü İşleme Kursu |2021

Merhabalar Ben Yasin Alperen Ege Üniversitesinde Elektrik Elektronik Mühendisliği 3. Sınıf öğrencisiyim. Görüntü işleme'deki ilgimi profosyenel anlamda geliştirdeikten sonra bir eğitim vermeye karar verdim. Görüntü işleme dışında otonom cihazlar ve yer istasyonları hakkında kendimi gelilştirmekteyim. Yurtiçi ve yurtdışı yarışmalarda görüntü işleme, gömülü yazılım, otonom yazılım, aviyonik sistem ve yazılımı geliştirilmesi gibi alanlarda görev alarak dereceler elde ettim. Bildiklerimi, tecrübelerimi ve fikirlerimi udemy aracılığı ile sizlere aktarıyorum.

OpenCV, ilk olarak 1999 yılında Intel’in Rusya’daki laboratuvarlarında geliştirilmeye başlanılmış bir projedir. İlk zamanlarda, gerçek zamanlı ışın izleme ve 3D ekran duvarları da dahil olmak üzere bir dizi projenin bir parçası olan CPU'lu uygulamaları geliştirmek, bilgisayar görme uygulamaları için ortak bir altyapı sağlayarak ve ticari ürünlerde makine algısının kullanımını hızlandırmak için oluşturulmuştur.

OpenCV nin en büyük avantajlarından bir tanesi açık kodlu bir kütüphane olmasıdır. Bu özelliğinden dolayı algoritmaların üzerinde değişiklikler yapılarak geliştirilebilir. Ayrıca, BSD lisansı altında dağıtılmaktadır. BSD lisanslı bir ürün olan OpenCV, işletmelerin kodu kullanmasını ve değiştirmesini kolaylaştırır.

Google, Yahoo, Microsoft, Intel, IBM, Sony, Honda, Toyota gibi köklü şirketler dışında, OpenCV' yi yaygın olarak kullanan; Applied Minds, VideoSurf ve Zeitera gibi birçok yeni şirket var. Kütüphanenin içerdiği algoritmalar kullanılarak neler yapalıbilceğine bir göz atalım. İşlek bir cadde üzerine konumlandırılış denetim kamerasını düşünürsek, yol durumunu sürekli kayıt altına alabilir; ancak artık hızla ilerleyen tejknolojiyle birlikte ihtiyaç duyulan sadece devasa boyutlardaki bu görüntüyü saklamak değildir. Gerçek ihtiyacımız, trafik kurallarını ihlal eden araçların plakalarını da otonom olarak tespit edebilmektir. 'Bilgisayarlı Görü' tam olarak bu örnek ve benzeri ihtiyaçları karşılamak için ortaya çıkan kavramlardır ve OpenCV, bu kavramları hayata geçirebilmek için en kullanışlı kütüphanelerden birisidir.

OpenCV, yüzleri ve nesneleri algılama ve tanımlama, videolarda insani eylemleri sınıflandırma, kamera hareketlerini ve hareketli nesneleri izleme, nesneleri 3 boyutlu modellerine ayıklama, stereo kameralardan 3D nokta bulutları üretme, görüntüleri yüksek çözünürlükte birleştirme gibi alanlarda başarılı alanlarda kullanılabilir.

Elektronik Mail adresim : m_yasinalperen@hotmail.com

Herkese Başarılar...