13 12 2022
Python OpenCV ile; Video Okuma BLOB tespiti Video Yazma Video Renk ve Nesne Tespiti GI-Ders-Video İşlemleri
Görüntü İşleme
13 12 2022
denis_run # -*- coding: utf-8 -*- “”” Created on Sun Dec 11 15:01:39 2022 @author: Dr.Güray SONUGÜR “”” #Görüntü Kırmızı Kutu import cv2 img = cv2.imread(‘skl1.png’) cv2.imshow(“orjinal”, img) # Gri seviye dönüşümü gray_img = cv2.cvtColor(img , cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 7×7 gaussian blur filtresi uygulama blurred = cv2.GaussianBlur(gray_img, (7, 7), 0) # Eşikleme işlemi ile […]
29 11 2022
Gİ-Vize-2022-2023-Yanıtlar (pdf) AFYON KOCATEPE ÜNİVERSİTESİ MEKATRONİK MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ GÖRÜNTÜ İŞLEME DERSİ VİZE SINAVI YANITLARI (GÜZ 2022-2023) desenler.jpg adlı BGR resim verilmiştir. jpg adlı BGR resim verilmiştir. Resmin boyutları 390x510x3’dür. Bu resmi: Yatay olarak 3 eşit parçaya bölünüz. Tüm bölümleri gri seviyeye çeviriniz. İlk bölümündeki piksellerin değeri 150’den küçük ise 0 büyük ise 255 […]
6 11 2022
ido_walk Video 2 ormanYanginiVideo
4 11 2022
Python openCV ile; Aritmetik ve Mantıksal işlemler İki resim arasında aritmetik işlemler İkilik görüntüye çevirme, Eşikleme Adaptif Eşikleme Morfolojik İşlemler: GI-Ders-Aritmetik-Mantıksal-Eşikleme-Morfoloji
25 10 2022
GI-Ders-Basitİşlemler-1 GI-Ders-Basitİşlemler-2 GI-Ders-Basitİşlemler-3
5 10 2022
GI-Ders-1-Giriş Numpy-Dizi Matris İşlemleri
21 01 2022
Değerli Öğrenciler, Bu sınavda maalesef sınıfımızın vize sınavındaki başarıya ulaşamadığını görmekteyiz. 1.sorudaki turkuaz piksellerin bulunmasındaki algoritmayı sadece birkaç arkadaşımız çözmüş. Onlar da yüksek notlar aldılar zaten. Bu algoritmayı vize sınavındaki kahverengi piksellerin bulunması ile benzeştirebilirdiniz. İç içe for döngüleri kullanarak bulmak gerekiyordu. Yani döngü içinde önce webcam’dan bir kare okutacak ve sonrasında iç içe döngü […]
4 01 2022
Yanıtları aşağıdaki linkten indirebilirsiniz. Görüntü İşleme Dersi 2021-2022 Vize Yanıtları
3 01 2022
Mavi renkli nesnelerin resim üzerinden tespit edilmesi clear;close all;clc a=imread(‘renkler2.png’); r=a(:,:,1);%kırmızı bant ayrıldı g=a(:,:,2);%yeşil bant ayrıldı b=a(:,:,3);%mavi bant ayrıldı gri=rgb2gray(a);%resim gri seviye yapıldı mavi=imsubtract(b,gri); %kırmızı banttan gri seviye çıkarılarak sadece kırmızı olanlar bulunuyor. BW_mavi=mavi>50; [etiketlenmisGoruntu, nesneSayisi]=bwlabel(BW_mavi); fprintf(‘İmgedeki kırmızı renkli nesne sayısı=%d\n’,nesneSayisi); nesneler=regionprops(BW_mavi,’Centroid’,’Area’,’BoundingBox’); tablo=regionprops(‘table’,BW_mavi,’Centroid’,’Area’,’BoundingBox’) [alan,indeks]=max(tablo.Area); if indeks>0 figure; subplot(121),imshow(a); subplot(122),imshow(BW_mavi); for i=1:length(nesneler) rectangle(‘Position’,nesneler(i).BoundingBox,’EdgeColor’,’r’,’LineWidth’,2); hold on plot(nesneler(i).Centroid(1),nesneler(i).Centroid(2),’b*’, […]