Görüntü işleme nedir?

Görüntü işlemenin ne olduğunu, görüntü işlemenin nasıl çalıştığını ve görüntü işlemenin ne için kullanıldığını öğrenin.

Görüntü işleme

Görüntü işleme, bilgisayarların görüntüler ve videolardaki nesneleri ve kişileri tanımlamasını ve anlamasını sağlamaya odaklanan bir bilgisayar bilimi alanıdır. Diğer yapay zeka türleri gibi görüntü işleme de insan yeteneklerini kopyalayan görevleri gerçekleştirmeyi ve otomatikleştirmeyi amaçlar. Bu durumda, görüntü işleme hem insanların görme biçimini hem de gördüklerini anlamlandırma biçimini kopyalamaya çalışır.

Görüntü işleme teknolojisine yönelik pratik uygulamalar yelpazesi, onu birçok modern yeniliğin ve çözümün merkezi bir bileşeni haline getiriyor. Görüntü işleme bulutta veya şirket içinde çalıştırılabilir.

Görüntü işleme nasıl çalışır?

Görüntü işleme uygulamaları, insanlardaki görme sisteminin işleyişini taklit etmek için algılama cihazları, yapay zeka, makine öğrenimi ve derin öğrenmeden gelen girişleri kullanır. Görüntü işleme uygulamaları, buluttaki büyük miktarlarda görsel veri veya görüntüler üzerinde eğitilen algoritmalarda çalışır. Bu görsel verilerdeki desenleri algılar ve diğer görüntülerin içeriğini belirlemede bu desenleri kullanır.

Görüntü işleme ile bir görüntü nasıl analiz edilir?

  • Algılama cihazı bir görüntüyü yakalar. Algılama cihazı genellikle sadece bir kameradır, ancak bir video kamera, tıbbi görüntüleme cihazı veya analiz için görüntü yakalayan başka bir cihaz türü olabilir.
  • Görüntü daha sonra yorumlama cihazına gönderilir. Yorumlama cihazı, görüntüyü bölmek, görüntüdeki desenleri bilinen desenler kitaplığıyla karşılaştırmak ve görüntüdeki herhangi bir içeriğin eşleşip eşleşmediğini belirlemek için desen tanımayı kullanır. Model, belirli bir nesne türünün görünümü gibi genel bir şey olabilir veya yüz özellikleri gibi benzersiz tanımlayıcıları temel alabilir.
  • Bir kullanıcı, bir görüntüyle ilgili belirli bilgiler ister ve yorumlama cihazı, görüntünün analizine dayalı olarak istenen bilgileri sağlar.

Derin öğrenme ve görüntü işleme

Modern görüntü işleme uygulamaları, görüntüleri analiz etmek için istatistiksel yöntemlerden uzaklaşıyor ve gittikçe derin öğrenme olarak bilinen yönteme yaklaşıyor. Derin öğrenme sayesinde, bir görüntü işleme uygulaması, görüntülerin daha doğru analizlerini sunmasını sağlayan sinir ağı adlı bir algoritma türü üzerinde çalışır. Ayrıca derin öğrenme, bir görüntü işleme programının analiz ettiği her görüntüdeki bilgileri korumasını sağlar; böylece ne kadar çok kullanılırsa o kadar doğru olur.

Görüntü işleme özellikleri

Görüntü işleme programlarının görüntüleri nasıl işlediğine ve bilgileri nasıl döndürdüğüne ilişkin üç ana işlev vardır:

Sistem, bir görüntüdeki nesneleri tanımlanmış bir kategoriye göre sınıflandırır. Örneğin, nesne sınıflandırmasıyla bir bilgisayar, insanları bir fotoğraftaki nesnelerden ayırabilir ve fotoğrafta kaç kişinin göründüğünü belirleyebilir.

Sistem, bir fotoğraf, video veya görüntüdeki belirli bir nesneyi tanımlar. Örneğin, nesne tanımlamayla sistem yalnızca bir fotoğraftaki insanları ayırt etmekle kalmaz, aynı zamanda bu kişilerin kimliklerini veya özelliklerini belirleyebilmek için görünümlerini de analiz edebilir.

Sistem, zaman içinde hareket eden bir nesnenin konumunu işlemek için bir videoyu analiz eder. Örneğin, nesne izleme ile bir park yeri gözetleme kamerası, bir otoparktaki arabaları tespit edebilir ve bu arabaların zaman içindeki konumu ve hareketleri hakkında bilgi sağlayabilir.

Sistem, görüntülerdeki harfleri ve sayıları tanımlar ve bu metni, diğer bilgisayar uygulamaları tarafından okunabilen veya kullanıcılar tarafından düzenlenebilen makine kodlu metne dönüştürür.

Görüntü işleme ne için kullanılır?

Görüntü işleme güçlü bir yetenektir ve bir dizi pratik kullanım durumunu desteklemek için birçok uygulama türü ve algılama cihazıyla birleştirilebilir. Birkaç farklı görüntü işleme uygulaması:

İçerik düzenleme

Görüntü işleme, fotoğraflardaki kişileri veya nesneleri tanımlamak ve bu tanımlamaya göre düzenlemek için kullanılabilir. Bunun gibi fotoğraf tanıma uygulamaları genellikle fotoğraf depolama ve sosyal medya uygulamalarında kullanılır.

Metin ayıklama

Optik karakter tanıma, büyük miktarlarda metinde bulunan bilgiler için içerik bulunabilirliğini artırmak ve robotik işleme otomasyon senaryolarına yönelik belge işlemeyi etkinleştirmek için kullanılabilir.

Artırılmış gerçeklik

Fiziksel nesneler, görüntü işleme ile gerçek zamanlı olarak algılanır ve izlenir. Bu bilgi daha sonra sanal nesneleri fiziksel bir ortama gerçekçi bir şekilde yerleştirmek için kullanılır.

Tarım

Uydulardan, drone’lardan veya uçaklardan alınan ekin görüntüleri, hasadı izlemek, yabancı ot oluşumunu tespit etmek veya besin eksikliğini belirlemek için analiz edilebilir.

Otonom araçlar

Kendi kendine giden arabalar, gerçek zamanlı nesne tanımlama ve izleme özelliğini kullanarak bir arabanın etrafında olup bitenler hakkında bilgi toplar ve aracı buna göre yönlendirir.

Sağlık Hizmetleri

Diğer tıbbi cihazlar tarafından yakalanan fotoğraflar veya görüntüler, doktorların sorunları belirlemesine ve daha hızlı, doğru teşhis koymasına yardımcı olmak için analiz edilebilir.

Spor

Nesne algılama ve izleme, yürütme ve strateji analizi için kullanılır.

Üretim

Görüntü işleme, bakım amacıyla üretim makinelerini izleyebilir. Ayrıca, bir üretim hattında ürün kalitesini ve ambalajı izlemek için de kullanılabilir.

Uzamsal analiz

Sistem, bir alandaki insanları veya araba gibi nesneleri tanımlar ve onların bu alan içindeki hareketlerini izler.

Yüz tanıma

Görüntü işleme, bireyleri ve kişileri belirlemek için uygulanabilir.

Azure görüntü işleme çözümlerine göz atın

Görüntü işleme özelliklerine sahip akıllı uygulamalar oluşturmayı kolaylaştıran kapsamlı bir yapay zeka hizmetleri ailesi ve bilişsel API’lerden oluşan Azure Bilişsel Hizmetler’i keşfedin.

Azure’da görüntü işlemeyi keşfedin

Uygulamalarınıza işleme özellikleri ekleyerek içeriklerin bulunabilirliğini artırın, metin ayıklamayı hızlandırın ve daha fazla insanın kullanabileceği ürünler oluşturun.

Daha fazla bilgi edinin