Görüntü İşleme

İşaretçi tabanlı görüntü segmentasyonu için Watershed algoritmasını öğrenin. cv2.watershed() fonksiyonu ile dokunuşan nesneleri ayırmayı anlattım.

GrabCut algoritmasını kullanarak görüntülerdeki ön planı çıkarmayı öğrenin. cv2.grabCut() fonksiyonu ile dikdörtgen ve maske modlarında çalışmayı anlattım.

OpenCV ve NumPy kullanarak görüntülerin Fourier Dönüşümünü nasıl bulacağınızı öğrenin. cv2.dft(), cv2.idft() fonksiyonlarını ve frekans alanı uygulamalarını anlattım.

Hough Dönüşümü kullanarak görüntülerdeki daireleri nasıl tespit edeceğinizi öğrenin. cv2.HoughCircles() fonksiyonu ile pratik örnekler.

Hough Dönüşümü ile görüntülerdeki doğruları nasıl tespit edeceğinizi öğrenin. cv2.HoughLines() ve cv2.HoughLinesP() fonksiyonlarını parametreleriyle anlattım.

Bu yazımızda basit eşikleme ( thresholding ) uyarlanabilir eşik ve otsu'nun eşiğini öğreneceğiz ve bu fonksiyonları öğreneceğiz, cv2.threshold, cv2.adaptiveThreshold

Şablon eşleştirme ile büyük bir görüntü içinde küçük bir şablonun konumunu bulabilirsiniz. cv2.matchTemplate() ve cv2.minMaxLoc() fonksiyonlarını örneklerle anlattım.

Erozyon, Dilatasyon, Açılış, Kapanış gibi farklı morfolojik işlemleri öğreneceğiz. ( Erosion, Dilation, Opening, Closing ) Farklı işlevleri şöyle göreceğiz: cv2.erode(), cv2.dilate(), cv2.morphology

Görüntü yumuşatma gürültüyü azaltır ve kenar tespitine zemin hazırlar. Gaussian, Median ve Bilateral filtreler arasındaki farkları ve hangi durumda hangisini kullanacağınızı anlattım.