Phyton Open CV Kütüphanesi
toprak altıok
OpenCV (Open Source Computer Vision Library, anlamı Açık Kaynak Bilgisayar Görüsü Kütüphanesi) gerçek-zamanlı bilgisayar görüsü uygulamalarında kullanılan açık kaynaklı kütüphane.[2] İlk olarak Intel tarafından geliştirilmiş, daha sonra Willow Garage ve sonra Itseez (Intel tarafından satın alındı[3]) tarafından sürdürüldü. Bu kütüphane çoklu platform ve BSD lisansı altında açık kaynaklı bir yazılımdır.
Uygulama alanları
[değiştir | kaynağı değiştir]
OpenCV'nin uygulama alanlarından bazıları şunlardır:
- Egomotion kestirimi
- Yüz tanıma sistemi
- Hareket tanıma
- İnsan-bilgisayar etkileşimi
- Gezgin robotlar
- Nesne tanıma
- Resim segmentleme
- Stereopsis görü
- Hareket takibi (motion tracking)
- Artırılmış gerçeklik
Yukarıdaki alanlardan bazılarını destekleyebilmek için, OpenCV bünyesinde bir makine öğrenimi kütüphanesi bulundurur
OpenCV , bilgisayar görüşü uygulamaları için önde gelen bir açık kaynak kütüphanesidir ve gerçek zamanlı görüntü ve video işleme araçları sağlamada hayati bir rol oynar.
Kurulum:
OpenCV’nin basit kurulum işlemi, komut isteminde aşağıdaki komut kullanılarak yapılabilir.
pip install opencv-python
Anaconda ortamını kullanıyorsanız, sanal ortamınızda kitaplık açma modülünü oluşturmak için aşağıdaki yükleme işlemini de kullanmayı seçersiniz. Anaconda komut terminaline aşağıdaki komutu yazın.
conda install --channel "conda-forge" package
Kurulum prosedürünü tamamladıktan sonra, çalışmaya odaklanabiliriz. Bugün, bilgisayarla görmenin temel olarak üç temel yönüne bakacağız:
- Bir resmi okumak, yazmak ve görüntülemek.
- OpenCV ile çizim
- Web Kamerasına Erişim
Öyleyse, daha fazla uzatmadan, bu üç temel kavramla başlayalım.
- Çizgi çizmek:
Aşağıdaki kod bloğu, cv2 grafik penceresinde basit bir çizgi çizmek için kullanılan yöntemdir. İlk komut, daha iyi bir görselleştirme için görüntülenen tüm görüntünün siyah renkte olduğundan emin olmaktır. Size daha uygunsa, geleneksel beyaz arka plan yaklaşımını kullanmayı seçebilirsiniz. Ardından aşağıdaki gibi çizilecek bir çizgi tanımlıyoruz:
cv2.line(LineImage, start_point, end_point, color, thickness)
- Çizginin çizilmesi gereken resim.
- Hem x hem de y koordinatlarına sahip başlangıç noktası.
- Hem x hem de y koordinatlarının bulunduğu bitiş noktası.
- Bir sonraki özellikte, rengi çizgiye atıyoruz. Buradaki format BGR’dir. Kullandığım yöntemi kullanarak mavi bir çizgi elde edebiliriz.
- Son özniteliğin yuvası, çizginin kalınlığını tanımlar.
Yukarıdaki görüntü, tüm grafik pencereyi çapraz olarak kesen bir çizginin temsilidir. Çizgilerinizi görselleştirmek ve görüntülemek için tercih ettiğiniz başlangıç ve bitiş koordinatlarını kullanabilirsiniz.
