Görüntü işleme ve açık özgeçmiş nedir?
Görüntü işleme, görüntülerin bilgisayar ortamında uygun bir şekilde düzenlenmesi işlemidir. Görüntü, geçerli görüntü üzerinden işlenir.
Görüntü işlemenin amacı:
Görüntü işlemenin temel amacı görüntüyü istenilen efektlerle güzelleştirmek veya istenilen boyuta getirmektir. Buna ek olarak; Kullanılan gerekli algoritmalar ile yüz tanıma, nesne tanıma gibi güvenlik ve robot sektöründe de kullanılmaktadır.
görüntü işlemenin kullanım alanları;
Askeri endüstride yaygın olarak kullanılır.
Ayrıca güvenlik, radar, astronomi, trafik sistemleri ve suç laboratuvarlarında da kullanılmaktadır.
Biyomedikal alanlarda kullanılmaktadır.
Uydu görüntüleme de kullanılır.
Görüntü işlemede kullanılan bazı terimler;
– Boyutlandırma Görüntünün istenilen boyuta büyütülmesi veya küçültülmesi işlemidir.
– dönüş; Görüntünün kendi ekseni etrafında istenilen açıda döndürülmesi işlemidir.
– refleks. Belirli bir açıda ya da görüntü sabit kalırken 180 derecelik bir açıda yansıma (ayna) işlemine denir.
– Renk düzeltmesi; Görüntü üzerindeki renklerin istenilen dereceye göre ayarlanması işlemidir.
– piksel; Elektronik ortamda görüntünün en küçük birimi olarak adlandırılır.
CV’yi aç:
Bilgisayar ortamında görüntü işlemeyi sağlayan bir kütüphanedir. OpenCV, Intel tarafından geliştirilmiş, bsd tarafından lisanslanmıştır ve Windows, Linux ve macOS X gibi birçok platformda çalışabilmektedir ve “C”, “C++”, “python” ve “Java” gibi dillerde kütüphaneye sahiptir. “.
Açık Cv Python örnek uygulamaları;
1) [indir]
bir JPG’den bir PNG görüntüsü yapın;
Python kodu
özgeçmişi içe aktar 2
resim = cv2.imread(‘indir.jpg’)
cv2.imwrite(‘indir.png’, resim)
2) Görüntüyü gri tonlamalı yapın;
orijinal resim
[gorun]
Python kodu
özgeçmişi içe aktar 2
griresim = cv2.imread(‘gorun.jpg’, cv2.CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE)
cv2.imwrite(‘gorun1.jpg’, griresim)
işlenmiş görüntü
[gorun1]
3) Fotoğraf çekin.
Python kodu
# – * – kodlama: cp1254 – * –
özgeçmişi içe aktar 2
kam = cv2.VideoCapture (0)
s, img = cam.read()
penceread = “resmi al”
cv2.amedWindow (pencererad, cv2.CV_WINDOW_AUTOSIZE)
fotoğraf varken:
cv2.imshow (pencerad, img)
s, img = cam.read()
anahtar = cv2.waitKey(10)
Anahtar == 27 ise:
cv2.destroyWindow (pencererad)
dinlenme zamanı
4) Diferansiyel ekran
piton kodu
özgeçmişi içe aktar 2
tanım farkı (t0, t1, t2):
d1 = cv2.absdiff(t2,t1)
d2 = cv2.absdiff(t1, t0)
cv2.bitwise_and(d1,d2) döndürür
kam = cv2.VideoCapture (0)
penad = “farklı gösterim”
cv2.amedWindow (ücretsiz, cv2.CV_WINDOW_AUTOSIZE)
# Önce üç resmi okuyun:
a = cv2.cvtColor(cam.read()[1]cv2.COLOR_RGB2GRAY)
b = cv2.cvtColor(cam.read()[1]cv2.COLOR_RGB2GRAY)
c = cv2.cvtColor(cam.read()[1]cv2.COLOR_RGB2GRAY)
Bazen doğrudur:
cv2.imshow(pinad, varyanslar (a, b, c))
bir = b
b = ç
c = cv2.cvtColor(cam.read()[1]cv2.COLOR_RGB2GRAY)
anahtar = cv2.waitKey(10)
Anahtar == 27 ise:
cv2.destroyWindow (winName)
dinlenme zamanı
katip:Şimşek Esintisi
Diğer gönderilerimize göz at
[wpcin-random-posts]