Bilgisayarlı görü ve görüntü işleme: Temel farklılıklar

Kameralar daha mı akıllı hale geliyor, yoksa sadece görüntüleri iyileştirmede mi daha iyiler? Her şey, görsel verileri nasıl işlediklerine ve iyileştirdiklerine bağlıdır.

Bu evrimin merkezinde iki temel teknoloji yer alıyor: görüntü işleme ve bilgisayarlı görü. Genellikle birlikte anılsalar da, farklı amaçlara hizmet ediyorlar. Görüntü işleme, görüntülerin içeriğini anlamaya gerek kalmadan parlaklığı ayarlama, ayrıntıları keskinleştirme ve gürültüyü azaltma gibi işlemlere odaklanarak görüntüleri iyileştirmeyi amaçlar. 

Bilgisayarlı görü ise, makinelerin görüntüleri ve videoları insanlar gibi tanımasını ve yorumlamasını sağlayarak işleri daha da ileriye götürür. Bu, yüz tanıma, nesne tespiti ve gerçek zamanlı sahne analizi gibi görevleri mümkün kılar.

Her iki teknoloji de çeşitli sektörlerde giderek daha önemli hale geliyor. Akıllı telefon fotoğraflarını iyileştirmekten otonom sürüşlü arabalara güç sağlamaya kadar etkileri yaygın. 2033 yılına kadar bilgisayarlı görü pazarı 111,43 milyar dolara ulaşması beklenirken, dijital görüntü işleme pazarı 2034 yılına kadar muhtemelen 378,71 milyar dolara büyüyecek.

Bu makalede, görüntü işlemenin ve bilgisayarlı görünün nasıl çalıştığını, gerçek dünya uygulamalarını ve nasıl örtüştüklerini inceleyeceğiz. Hadi başlayalım!

Genel bakış: bilgisayarlı görü ve görüntü işleme

Bilgisayarla görü ve görüntü işleme her ikisi de görüntülerle ilgilenir, ancak farklı hedefleri vardır. Bilgisayarla görü, makinelerin görüntülere veya videolara dayalı olarak anlamasına ve karar vermesine yardımcı olur. Buna karşılık, görüntü işleme, içeriğini yorumlamadan bir görüntüyü 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, görüntüleri bir bütün olarak anlamadan piksel değerlerini ayarlayan matematiksel fonksiyonlar kullanarak görüntüleri değiştirmeye odaklanır. Gürültü azaltma, keskinleştirme ve kontrast iyileştirme gibi teknikler, görüntü kalitesini iyileştirmek için tek tek piksellerin renklerini ve yoğunluğunu değiştirerek çalışır, ancak görüntü içindeki nesneleri, şekilleri veya anlamı tanımazlar. Bu anlama düzeyi, bilgisayarla görü tarafından ele alınır.

‍

Görüntü işlemeyi, görüntüyü iyileştiren, daha net veya görsel olarak daha çekici hale getiren araç seti olarak düşünebilirsiniz. Bir görüntü işlendikten sonra, bilgisayar görüşü, farklı görevleri gerçekleştirmek için görüntüleri analiz eden beyin görevi görebilir.

Görüntü işleme nasıl çalışır?

Görüntü işleme, bilgisayarlı görünün geliştirilmesi için zemin hazırlayan temel bir kavramdır. Fotoğraf ve video gibi görsel verileri iyileştirmek, analiz etmek veya değiştirmek için algoritmalar kullanmayı içerir. Parlaklık, kontrast, renk dengesi gibi parametreleri ayarlayarak veya gürültüyü filtreleyerek dijital görüntüleri manipüle edebilir ve geliştirebilir. Bu yöntemler, görüntüleri bilgisayarlı görü modelleri tarafından daha ileri düzeyde analiz için hazırlar.

Görüntü işleme, görüntüleri tek tek piksellere ayırarak ve ardından istenen efektleri elde etmek için her birini manipüle ederek çalışır. Örneğin, kenarları detect 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.

‍

Görüntü işleme tekniklerini keşfetme

İşte temel görüntü işleme tekniklerinden bazı örnekler:

• Şablon eşleştirme: Belirli desenleri veya nesneleri bulmak için bir görüntünün bölümlerini önceden tanımlanmış bir şablonla karşılaştırır.

• Bulanıklaştırma (yumuşatma): Piksel değerlerini ortalayarak görüntüdeki gürültüyü ve ayrıntıyı azaltır, genellikle daha fazla analiz için ön işlemede kullanılır.

• Morfolojik işlemler: Genişletme (nesneleri büyütme), erozyon (nesneleri küçültme), açma (küçük gürültüyü giderme) ve kapama (küçük boşlukları doldurma) gibi teknikler kullanarak bir görüntüdeki nesnelerin şeklini ayarlarlar.

• Eşikleme: Nesneleri piksel yoğunluğuna göre arka plandan ayırır, bu da segmentasyonu ve özellik çıkarımını kolaylaştırır.

Geliştiriciler genellikle aşağıdaki gibi özel araçlar kullanır OpenCVPillow, Scikit-image, TensorFlow ve PyTorch görüntü işleme tekniklerini görüntülere kolayca uygulamak için. Bu kütüphaneler önceden oluşturulmuş fonksiyonlar ve optimize edilmiş algoritmalar sağlayarak sıfırdan karmaşık kod yazma ihtiyacını ortadan kaldırır. 

Ayrıca, birden çok programlama dilini destekler, diğer araçlarla iyi entegre olur ve kapsamlı belgeler sunarak, görüntü işlemeyi daha hızlı, daha verimli ve alanda derin uzmanlığı olmayanlar için bile erişilebilir hale getirir.

Bilgisayar görüşü nasıl çalışır?

Günümüzün en gelişmiş bilgisayarlı görü 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:

• Nesne tespiti: Bir görüntüdeki nesneleri tanımlar ve konumlandırır, örneğin otonom sürüş yapan arabalar için yayaları tespit etmek gibi.

• Görüntü sınıflandırması: Bu, bir görüntünün bir köpek mi yoksa bir kedi mi içerdiğini belirlemek gibi, tüm görüntülere etiketler atar.

• Örnek segmentasyonu: Bir görüntüyü anlamlı parçalara veya bölgelere ayırır, örneğin tıbbi taramalarda tek tek organları izole eder. 

• Poz tahmini: Jestleri veya duruş ayarlamalarını tespit etmek gibi nesnelerin hareketini ve konumunu izler. İnsanlara uygulandığında, vücut hareketlerini gerçek zamanlı olarak analiz edebilir, bu da onu fitness takibi ve rehabilitasyon gibi uygulamalar için yararlı kılar.

‍

Bilgisayar görüşü ve görüntü işlemenin uygulamaları

Bilgisayarlı görü ve görüntü işlemenin nasıl çalıştığını tartıştığımıza göre, gerçek dünya uygulamalarını ve nerelerde örtüştüklerini inceleyelim.

Bilgisayarlı görü kullanarak hayvan takibi

Büyük çiftliklerin hayvanlarını nasıl track 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 detect, track ve analiz ederek çiftçilerin hayvanlarını verimli bir şekilde yönetmelerine yardımcı olur. Bu tür analizlerden elde edilen bilgiler, topallık gibi sağlık sorunlarının erken belirtilerinin detect yardımcı olarak daha hızlı müdahaleye ve daha iyi genel hayvan bakımına olanak sağlayabilir.

‍

Görüntü işleme ile hayvan sayımı

Benzer şekilde görüntü işleme, ağıl veya ahır gibi kontrollü ortamlarda hayvanları sayarak çiftlik hayvanlarını izlemek için kullanılabilir. Tek tip arka plana sahip görüntülerde, hayvanları detect 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 bilgisayarlı görüye benzediğini düşünüyor olabilirsiniz. Peki, farkı ne?

Buradaki temel fark, görüntü işlemenin gördüğünü gerçekten anlamadan piksel değerlerini ve desenleri analiz etmesidir. Hayvanları tek tek saymak için kenarları ve şekilleri algılar ve bazı teknikler, görüntüde birbirine yakın duran 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 track veya davranışları hakkında içgörü sağlayamaz, ki bunlar bilgisayarla görmenin önemli avantajlarıdır.

Bilgisayarla görü ve görüntü işleme birlikte çalışabilir

Görüntü işleme ve bilgisayarlı görü, görsel veri analizinin doğruluğunu ve verimliliğini artırmak için genellikle birlikte entegre edilebilen, birbiriyle yakından bağlantılı alanlardır. Görüntü işleme, bilgisayarlı görü modellerinin anlamlı içgörüler elde edebilmesini sağlayarak, kaliteyi iyileştirerek, gürültüyü gidererek ve temel özellikleri vurgulayarak ham verileri iyileştirebilir. 

Örneğin, adli analizde, görüntü işleme ve bilgisayarlı görü, olay yerlerinde bulunan ayakkabı izlerini analiz etmek için birlikte çalışabilir. Kontrast iyileştirme ve kenar algılama gibi görüntü işleme teknikleri, izlerin netliğini artırarak değerlendirmeyi kolaylaştırır. Kontrast iyileştirme, 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, bilgisayarlı görü modelleri, tanımlamayı daha doğru hale getirmek için baskıları adli veri tabanlarıyla karşılaştırmak üzere örüntü eşleştirme tekniklerini kullanabilir. Bu teknolojilerin birleşimi, araştırmacıların adli kanıtları işlemesini ve yorumlamasını kolaylaştırır.

‍

Önemli çıkarımlar

Bilgisayarla görü ve görüntü işleme el ele gider, görsel verileri iyileştirmeye, analiz etmeye ve yorumlamaya yardımcı olur. Görüntü işleme, görüntü kalitesini artırır ve temel özellikleri çıkarırken, bilgisayarla görü içgörü sağlayarak onu daha da ileriye taşır.

Görsel Yapay Zeka gelişmeye devam ederken, bilgisayarlı görü ve görüntü işleme, çeşitli alanlarda otomasyonu, gerçek zamanlı analizi ve karar almayı geliştirecektir. Görüntü tanımayı iyileştirmekten, örüntü algılamayı iyileştirmeye kadar, bu teknolojiler Görsel Yapay Zeka sistemlerini daha doğru, verimli ve pratik uygulamalarda görsel verileri anlama yeteneğine sahip hale getirecektir.

Yapay zekaya meraklı mısınız? Topluluğumuza katılın ve GitHub depomuzu keşfedin. Sağlık hizmetlerinde bilgisayarlı görü ve üretimde yapay zekanın geleceği nasıl yeniden şekillendirdiğini öğrenin. Vizyon AI projelerinize başlamak için lisanslama seçeneklerimizi keşfedin!