Görüntü işleme, bilgisayarlı görü ve makine vizyonunu keşfetme

Yapay zeka her türlü veriyi analiz etmek için kullanılabilir ve görüntüler ve videolar gibi görsel veriler söz konusu olduğunda, bu farklı teknolojileri içeren görüntü analizi alanına girer. Görüntü işleme, bilgisayarlı görü 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 işlemeye ve iyileştirmeye odaklanırken, bilgisayarlı görü, bu işlenmiş görüntüleri kullanarak bilgisayarların içeriklerini yorumlamasına ve anlamasına yardımcı olarak bir adım daha ileri gider. Makine görüşü ise, bilgisayarlı görü tekniklerini özellikle denetimler ve kalite kontrol görevleri gibi endüstriyel ortamlara uygular.

‍

Bu üç alan, sağlık hizmetleri, üretim ve tarım gibi birçok sektörde çeşitli uygulamaları mümkün kılar. Bu makalede, görüntü işlemeyi, bilgisayarlı görmeyi ve makine görüşünü keşfedecek ve aralarındaki farkları tartışacağız. Ayrıca, nasıl çalıştıklarını ve çeşitli sektörlerde nasıl kullanıldıklarını da inceleyeceğiz. Haydi başlayalım.

Görüntü işleme nedir?

Hem bilgisayarlı görü hem de endüstriyel görüntü işlemenin temelindeki teknikle başlayalım: görüntü işleme. Dijital görüntüleri manipüle etmek ve iyileştirmek, parlaklık, kontrast, renk dengesi gibi parametreleri ayarlamak veya daha gelişmiş analiz ve yorumlama için hazırlamak üzere gürültüyü filtrelemek 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 pikselin yoğunluğunu artırabilir. Benzer şekilde, kenarları algılamak için piksel değerlerindeki ani değişiklikleri arayabilir. Matematiksel işlemleri ve algoritmaları bu piksellere uygulayarak, görüntü işleme, görüntü kalitesini artırmak, bilgi çıkarmak veya yeni görüntüler oluşturmak için kullanılabilir. 

Görüntü işleme teknikleri, veri işleme ve net, yüksek kaliteli görüntülerle görsel veri kümeleri oluşturmak için de önemlidir ve bilgisayar görüşü ve makine görüşü 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 kılan sağlam çerçeveler sağlar. 

İşte popüler görüntü işleme tekniklerinden bazıları: 

• Filtreleme: Filtreleme, varyasyonları ve bozulmaları yumuşatarak bir görüntüdeki gürültü seviyelerini azaltmak için uygulanır. Bazı yaygın filtreler arasında bulanıklaştırma için Gaussian filtreleri ve rastgele beyaz ve siyah pikseller olarak görünen tuz ve karabiber gürültüsünü gidermek için medyan filtreleri bulunur.
  ‍
• Kenar Algılama: Bir görüntüdeki nesnelerin sınırlarını, piksel yoğunluğundaki keskin değişiklikleri algılayarak belirlemek için kullanılır. Tıbbi görüntüleme gibi uygulamalar, organların ve tümörlerin yapısını ana hatlarıyla belirtmek için kenar algılamayı kullanır.
  ‍
• Eşikleme: Görüntü işlemede eşikleme, bir gri tonlamalı görüntüyü bir eşik değeri ayarlayarak ikili bir görüntüye dönüştürmeyi içerir. Eşiğin üzerinde olan pikseller beyaza (1) ve altında olanlar siyaha (0) döner. 

‍

Bir görüntü işleme uygulamasını keşfetme

Görüntü restorasyonu, görüntü işlemenin harika bir uygulama örneğidir. Zamanla bozulmuş bir görüntüyü kurtarmayı içerir. Filtreleme ve gürültü azaltma gibi teknikler, işaretleri, çizikleri, lekeleri, aşınma ve yıpranmayı gidermek ve bozulan görüntüyü orijinal kalitesine geri döndürmek için kullanılır. Görüntü restorasyonu, özellikle eski fotoğraflar gibi görüntülerin düşük kaliteli veya hasarlı olduğu durumlarda kullanışlıdır.

‍

Bilgisayarlı görü nedir?

Görüntüleri değiştirmeye ve iyileştirmeye odaklanan görüntü işlemenin aksine, bilgisayarlı görü bilgisayarlara gerçek dünyayı görme ve anlama yeteneği verir. Birçok uygulama, görüntü veya video karelerindeki nesneleri ve insanları tanımlamak ve anlamak için bilgisayarlı görü kullanır. İnsan vizyonunu taklit eder ve etrafımızda gördüklerimizi nasıl anlamlandırdığımızı taklit etmeye çalışır. 

Bilgisayarla görü, gözetim gibi görevleri otomatikleştirmek için kullanılabilir. Ayrıca yüz tanıma, tıbbi görüntüleme ve otonom araçlar gibi çok çeşitli pratik uygulamalara sahiptir. Bilgisayarla görü modelleri, büyük ölçekli görüntü veri kümelerinden karmaşık özellikleri ve desenleri çıkarmak ve tanımlamak için derin öğrenme teknikleri kullanılarak eğitilir. Çeşitli endüstriler daha sonra bu eğitilmiş modelleri, Ultralytics YOLOv8 gibi, nesne tespiti ve nesne takibi gibi farklı görevler için kullanır.

‍

Örneğin, Tesla gibi otonom sürüşlü arabalar gerçek dünyada gezinmek için bilgisayarlı görü kullanır. Arabanın üzerindeki kameralar tarafından alınan görüntüler, bilgisayarlı görü kullanılarak işlenir. Nesne tespiti, izleme ve segmentasyon gibi bilgisayarlı görü görevleri, trafik durumlarını ve çevrelerini anlamak için hayati öneme sahiptir. Bir diğer ilginç uygulama ise yüz tanımadır. Bilgisayarlı görü, bir kişinin yüzünü bir görüntüden veya videodan yakalayarak, temel özellikleri belirleyerek ve bunları depolanmış yüz verileri içeren bir veri tabanıyla karşılaştırarak görüntüdeki yüz özelliklerini analiz etmek ve tanımak için kullanılabilir.

Makine görüşü nedir?

Makine görüşü, endüstriyel ortamlarda kullanılır, örneğin büyük üretim fabrikaları veya üretim tesislerinde ürün kalitesini sağlamak ve bitmiş ürünler üzerindeki etiketlerin ve barkodların doğruluğunu kontrol etmek gibi uygulamalar için. Makine görüşü, zorlu koşullarda etkili bir şekilde çalışmak için dayanıklı donanıma dayanan bilgisayarlı görü'nün özel bir dalıdır. Bu sistemler endüstriyel uygulamalarla entegre olduğundan, yüksek hız ve gerçek zamanlı doğruluk esastır. 

Nasıl çalıştığına bakalım. İlk olarak, veriler bir veya daha fazla yüksek çözünürlüklü kamera kullanılarak toplanır. Bu kameralar ayrıca kızılötesi veya termal görüntüleme gibi özel özellikler de içerebilir. Ardından, gerekli bilgileri çıkarmak için toplanan veriler bilgisayarlı görü teknikleri kullanılarak analiz edilir. Çıkarılan bilgiler tipik olarak nesne tanımlama, şekiller, boyutlar, hareketler, desenler ve belirli uygulamaya bağlı olarak sahnede bulunan herhangi bir anormallik gibi ayrıntıları içerir.

Makine görüşünün bir uygulamasını anlama

Üretim hatlarındaki kalite kontrolü, yalnızca yüksek kaliteli ürünlerin müşterilere ulaşmasını sağlayarak daha yüksek müşteri memnuniyetine ve artan karlara yol açar. Geleneksel yöntemler genellikle manuel denetime dayanır; bu da çok zaman alıcı ve insan hatasına açık olabilir. Kötü kalite kontrolü ayrıca üretim gecikmelerine, finansal kayıplara yol açabilir ve bir şirketin itibarını etkileyebilir. Yüzey denetimi, etiket doğrulama ve makine görüşü yardımıyla nesne konumlandırma gibi görevleri otomatikleştirmek harika bir çözümdür.

Örneğin, ilaç endüstrisinde ürün kalitesi çok önemlidir ve yüksek standartları korumak için katı düzenlemeler uygulanır. Makine görüşü, blister ambalajların doğru sayıda hap içerdiğinden emin olmak için kullanılabilir ve her paketin tam olarak doğru miktarda, örneğin 10'lu pakette on hap içerdiğini doğrular. YOLOv8 gibi bir bilgisayarlı görü modeli, nesne tespiti kullanarak hapları tanımlamak ve saymak için kullanılabilir. 

‍

Ancak, makine görüşü ile çalışırken dikkate alınması gereken birkaç sınırlama olduğunun farkında olmak önemlidir. Makine görüşü sistemleri genellikle endüstriyel ortamlarda ürünleri aydınlatmak için mükemmel aydınlatma koşullarına ihtiyaç duyar. Veri yakalamak ve analiz sürecini hızlandırmak için yüksek kaliteli kameralara, işlemcilere ve donanım hızlandırıcılara da ihtiyaç vardır. Bu sistemlerin endüstriyel ortamlardaki pratik görevler için özel olarak tasarlanmasının doğrudan bir sonucu, kurulumlarının pahalı olabilmesidir.

Görüntü işleme, bilgisayarlı görü ve makine görüşü arasındaki temel farklar

Üç teknolojiyi de ayrı ayrı tartıştığımıza ve bazı uygulamalarına baktığımıza göre, şimdi de yan yana daha yakından bakalım. 

‍

Görüntü işleme, daha az işlem gücü gerektiren ve karmaşık görsel bilgileri anlama yeteneği gerektirmeyen parlaklığı ayarlama veya gürültü filtreleme gibi görevler için en iyisidir. Öte yandan, bilgisayarlı görü, görüntülerden anlamlı içgörüler elde etme ve karmaşık sahneleri işleme konusunda mükemmeldir, ancak daha fazla işlem kaynağı ve karmaşıklık gerektirir. Bu arada, makine görüşü, otomatik inceleme gibi endüstriyel kullanımlar için özel olarak tasarlanmıştır ve genellikle özel ve maliyetli sistemlerle desteklenir.

Büyük resmi görmek

Görüntü işleme, bilgisayar görüşü ve makine görüşü yakından ilişkili olsa da, her biri farklı amaçlara hizmet eder. Görüntü işleme, görüntüleri piksel düzeyinde geliştirir ve manipüle eder, bu da onu görüntü yeniden yapılandırması gibi görevler için çok kullanışlı hale getirir. 

Öte yandan bilgisayarlı görü, bilgisayarlara görsel verileri anlama ve anlamlandırma yeteneği vererek biraz daha ileri gider. Yüz tanıma ve sürücüsüz arabalar gibi kullanım durumları için kritik öneme sahiptir. Dahası, makine görüşü 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 yüksek verimlilik ve daha iyi sonuçlar elde edebilirsiniz.

Gelin birlikte öğrenelim ve keşfedelim! Yapay zekaya katkılarımızı görmek için GitHub depomuza göz atın ve topluluğumuzla etkileşimde bulunmayı unutmayın. Üretim ve sağlık hizmetleri gibi sektörleri en son yapay zeka teknolojisiyle nasıl yeniden tanımladığımıza göz atın.