13 Şubat 2025
Bilgisayarlı görü ve görüntü işleme arasındaki farkı keşfedin. Görüntü ve videolar gibi görsel verileri geliştirmek ve analiz etmek için nasıl birlikte çalışabileceklerini öğrenin.
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!
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.
Buna ek olarak, bilgisayarla görü çözümleri, bir görüntünün içeriğini analiz etmek ve anlamak için Ultralytics YOLO11 gibi modellerden yararlanır. Yaygın bilgisayarla görü görevleri arasında nesne tespiti, görüntü sınıflandırması, örnek segmentasyonu ve nesne takibi bulunur. Bilgisayarla görü, yaygın olarak kendi kendine giden arabalar gibi uygulamalarda kullanılır ve güvenli sürüşü sağlamak için yayaları, trafik işaretlerini ve diğer araçları gerçek zamanlı olarak tanımaya yardımcı olur.
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, 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 tespit etmek için algoritmalar, piksel değerlerindeki ani değişiklikler için pikselleri kontrol eder. Bu, yapay zeka sistemlerinin nesneleri veya desenleri doğru bir şekilde tanımasını kolaylaştırır. Akıllı telefon fotoğraflarını iyileştirmekten, güvenlik kamerası görüntülerini iyileştirmeye ve daha iyi okunabilirlik için belgeleri taramaya kadar, görüntü işlemede görsel kalitenin önemli olduğu günlük uygulamalarda yaygın olarak kullanılır.
İşte temel görüntü işleme tekniklerinden bazı örnekler:
Geliştiriciler, görüntüler üzerinde kolayca görüntü işleme teknikleri uygulamak için genellikle OpenCV, Pillow, Scikit-image, TensorFlow ve PyTorch gibi özel araçlar kullanır. Bu kütüphaneler, önceden oluşturulmuş fonksiyonlar ve optimize edilmiş algoritmalar sağlayarak karmaşık kodları sıfırdan 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.
Günümüzdeki en gelişmiş bilgisayarlı görü modellerinden bazıları YOLO (You Only Look Once) serisinden gelmektedir. Yıllar içinde, her biri doğruluğu ve verimliliği artıran yeni versiyonlar yayınlanmıştır. En son sürüm olan Ultralytics YOLO11, daha da iyi hassasiyet ve performans sunar.
YOLO11 gibi modeller, belirli nesneleri tanımak üzere özel olarak eğitilebilir ve nesne tespiti, örnek segmentasyonu ve gerçek zamanlı nesne takibi dahil olmak üzere birden fazla bilgisayarlı görü görevini yerine getirebilir.
İşte YOLO11 tarafından desteklenen bilgisayarlı görü görevlerine hızlı bir bakış:
.webp)
Bilgisayarlı görü ve görüntü işlemenin nasıl çalıştığını tartıştığımıza göre, gerçek dünya uygulamalarını ve nerelerde örtüştüklerini inceleyelim.
Büyük çiftliklerin hayvanlarını nasıl takip ettiğini hiç merak ettiniz mi? Yüzlerce hayvanı manuel olarak izlemek zaman alıcıdır, ancak YOLO11 gibi bilgisayarlı görü modelleriyle hayvan takibi otomatikleştirilebilir.
YOLO11, hayvanları gerçek zamanlı olarak tespit edebilir, izleyebilir ve analiz edebilir, bu da çiftçilerin hayvanlarını verimli bir şekilde yönetmelerine yardımcı olur. Bu tür bir analizden elde edilen bilgiler, topallık gibi sağlık sorunlarının erken belirtilerini tespit etmeye yardımcı olarak daha hızlı müdahale ve daha iyi genel hayvan bakımı sağlar.
Benzer şekilde, görüntü işleme, hayvanları kontrollü ortamlarda (ağıllar veya ahırlar gibi) sayarak hayvanları izlemek için kullanılabilir. Düzgün arka planlara sahip görüntülerde, eşikleme ve kontur algılama (nesne sınırlarını tanımlayabilir) gibi görüntü işleme teknikleri, hayvanları tespit etmek ve saymak için kullanılabilir. Bu yöntemler, hayvanların şekillerini tanımlamak için arka planı kaldırma, kenarları algılama ve segmentasyon gibi teknikler 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.
Ancak, bilgisayarlı görüden farklı olarak, görüntü işleme tek tek hayvanları tanımaz veya ayırt etmez; yalnızca şekil ve boyuta göre sayım yapar. Bu, hayvancılık sayımı ve takibi için kullanışlıdır, ancak sınırlamaları vardır. Hayvanlar üst üste gelirse, konum değiştirirse veya aydınlatma koşulları değişirse, doğruluk etkilenebilir. Ayrıca, hayvanları zaman içinde takip edemez veya bilgisayarlı görünün önemli avantajları olan davranışları hakkında bilgi sağlayamaz.
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.
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!
