Tag: görüntü-işleme

Görüntü özelliklerinin ne olduğunu, neden önemli olduklarını ve köşelerin neden iyi özellikler olduğunu öğrenin. Özellik tespiti ve tanımlamanın temel kavramlarını anlattım.

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.

Konturların hiyerarşisini, yani Konturlardaki ebeveyn-çocuk ilişkisini öğrenin. RETR_LIST, RETR_EXTERNAL, RETR_CCOMP ve RETR_TREE bayraklarını örneklerle anlattım.

Dışbükeylik kusurlarını, nokta-çokgen testini ve şekil eşleştirmeyi öğrenin. cv2.convexityDefects(), cv2.pointPolygonTest() ve cv2.matchShapes() fonksiyonlarını anlattım.

Nesnelerin katılık (solidity), eşdeğer çap, maske görüntüsü, ortalama yoğunluk gibi sık kullanılan özelliklerini öğrenin. En uç noktalar, en-boy oranı ve daha fazlası.

Konturların alan, çevre, ağırlık merkezi, sınır kutusu gibi farklı özelliklerini bulmayı öğrenin. cv2.moments(), cv2.contourArea(), cv2.minAreaRect() ve daha birçok fonksiyonu anlattım.

Histogram geri projeksiyonu ile görüntü segmentasyonu ve ilgi alanındaki nesneleri bulmayı öğrenin. cv2.calcBackProject() fonksiyonunu NumPy ve OpenCV ile anlattım.

2B histogramları bulup çizmeyi öğrenin. Renk histogramları için Ton (Hue) ve Doygunluk (Saturation) değerlerini kullanan cv2.calcHist() ve np.histogram2d() fonksiyonlarını anlattım.