Image Processing Eğitimi

Görüntü işleme eğitimi verilmesinin temel amacı internet siteleri için resimler hazırlayabilmenizi sağlamaktır.

Gereksinimler:
Python, Jupyter Notebook, Python kütüphaneleri (OpenCV, Pillow, scikit-image, NumPy, Matplotlib, Seaborn, TensorFlow, scikit-learn)

Image Processing Eğitim İçeriği

Eğitim Süresi: 3  Gün

1.Gün: Görüntü İşlemeye Giriş ve Temel Kavramlar

  • Görüntü İşleme Nedir?

Tanım ve Amaçlar:
-Görüntü işleme süreçlerinin tanıtımı.
-Veri analizi ve iyileştirme amaçları.

Uygulama Alanları:
-Tıbbi görüntüleme (MR, CT).
-Güvenlik ve izleme sistemleri.
-Otomotiv ve otonom araçlar.

  • Görüntü Temelleri
  • Görüntü Formatları:

-RGB, CMYK, HSV, YCbCr gibi renk uzayları.
-Yaygın görüntü formatları (JPEG, PNG, BMP).

  • Görüntü Çözünürlüğü ve Boyutları:

-Piksel ve çözünürlük tanımları.
-Görüntü boyutlarının performansa etkisi.

  • Görüntü İşleme Araçları ve Kütüphaneleri

Python’da Görüntü İşleme:
-OpenCV, Pillow, scikit-image ve NumPy kütüphanelerinin tanıtımı.
-Kütüphanelerin kurulumu ve başlangıç adımları.

  • Temel İşlemler:

-Görüntü okuma, yazma ve gösterme işlemleri.
-Görüntü verisi ile temel manipülasyonlar.

  • Görüntü Manipülasyonu

-Kırpma ve ölçekleme
-Dönme ve ayna görüntüsü alma
-Renk düzenlemeleri (parlaklık, kontrast, doygunluk)

  • Uygulamalı Çalışma:

-OpenCV kullanarak basit bir görüntü okuma ve gösterme uygulaması.
-Farklı görüntü formatlarıyla çalışarak temel manipülasyonlar.

2.Gün: Görüntü Dönüşümleri ve Filtreleme Teknikleri

  • Görüntü Dönüşümleri

Geometrik Dönüşümler:
-Döndürme, ölçekleme, çevirme, kırpma.
-Uygulama örnekleri ile dönüşüm matrisleri.
Renk Uzayları Dönüşümü:
-Renk dönüşüm algoritmaları.
-Histogram eşitleme ve görüntü iyileştirme.

  • Histogram ve Görüntü Eşitleme:

-Histogramın tanımı ve analizi.
-Görüntü eşitleme yöntemleri ile kontrast artırma.

  • Filtreleme Teknikleri
    Uzamsal Filtreleme:
    -Konvolüsyon ve temel filtre türleri (kenar bulma, bulanıklaştırma).
    -Farklı filtrelerin uygulanması ve sonuçları.
    Frekans Alanı Filtreleme:
  • Fourier dönüşümü ile frekans alanına geçiş.
  • Yüksek ve düşük geçiren filtreler.
  • Görüntü Gürültüsünü Azaltma

-Gürültü türleri ve etkileri
-Gürültü azaltma yöntemleri (Median filtresi, Bilateral filtresi)

  • Uygulamalı Çalışma:
    -Farklı filtrelerin (Gaussian, Median, Sobel) uygulanması ve sonuç analizi.
    -Kenar tespiti uygulaması ile görüntüdeki detayların belirlenmesi.

3.Gün: Görüntü Analizi ve Uygulama Projeleri

  • Görüntü Analizi Teknikleri

-Nesne Tanıma ve Segmentasyon:
-Segmentasyon algoritmaları (thresholding, region growing).

Nesne tespiti yöntemleri (Haar cascades, HOG).
-Kontur Tespiti ve Özellik Çıkarımı:

  • Kontur bulma ve analiz yöntemleri.
  • Görüntüden özellik çıkarımı (bölge özellikleri, kenar özellikleri).

Hareket Tespiti

  • Video akışında nesne takibi
  • Optik akış yöntemleri
  • Makine Öğrenimi ile Görüntü İşleme
  • Makine öğrenimi temelleri
  • Görüntü Sınıflandırma:
  • Makine öğrenimi algoritmaları ile görüntü sınıflandırma.
  • Derin öğrenme yöntemlerinin tanıtımı.
  • Derin Öğrenme ile Görüntü İşleme

-Derin Öğrenmeye Giriş
-Derin öğrenmenin temelleri
-Sinir ağları ve mimarileri

  • Konvolüsyonel Sinir Ağları (CNN):

-CNN mimarisi ve temel bileşenleri.
-Görüntü işleme uygulamalarında CNN kullanımı

  • Konvolüsyonel Sinir Ağları (CNN)

-CNN yapısı ve bileşenleri
-CNN uygulamaları ve örnekler

  • Transfer Öğrenme

-Önceden eğitilmiş modellerin kullanımı
-Transfer öğrenmenin avantajları

  • Uygulamalı Proje:

-Python ortamında görüntü işleme