Bilgisayar Görüsü Nedir?

Merhaba. Bu yazımızda Bilgisayar Görüsü Nedir?  sorunun cevabına bakacağız. Bu konu elbette yeni bir konu değil ancak başlattığım Üretim ve Yönetim Sistemlerinin Tarihsel Gelişimi serisi için devam niteliğinde olan bir konu olduğu için yazmak istedim. Aynı zamanda videosu da gelecektir. Üretim ve Yönetim Sistemlerinin Tarihsel Gelişimi youtube podcast seri için buraya yazı serim için buraya tıklayabilirsiniz.

Bilgisayar Görüsü Nedir?

Yapay zeka ve bilgisayar biliminin bir alt alanı olan Bilgisayarla Görme, makinelere görsel bilgileri yorumlama ve anlama yeteneği kazandırmayı amaçlayan disiplinler arası bir alandır. Gelişmiş algoritmalar, örüntü tanıma ve makine öğrenimi tekniklerinden yararlanan bilgisayarlı görü sistemleri, çeşitli endüstrilerde çığır açan uygulamalar sağlayarak görüntü ve video analizinde dikkate değer yetenekler elde etti. Bu makale, Bilgisayarla Görme alanındaki temel ilkeleri, metodolojileri, zorlukları ve en son gelişmeleri ele alarak teknolojik ortamımız üzerindeki dönüştürücü etkisini gözler önüne seriyor.

Bilgisayar Görüsü Nedir?

Bilgisayarla Görme, makinelerin görüntüler ve videolar gibi görsel verileri anlamasını ve yorumlamasını sağlayarak insanın görsel algısını çoğaltmayı amaçlar. Alan, görüntü sınıflandırma, nesne algılama, görüntü bölümleme, yüz tanıma ve sahne anlama dahil olmak üzere bir dizi görevi kapsar.

Görüntü Ön İşleme: (Image Preprocessing:)

Görüntü ön işleme, sonraki algoritmaların performansını artırmak için ham görüntü verilerini iyileştirerek Bilgisayarla Görmede çok önemli bir rol oynar. Görüntüyü yeniden boyutlandırma, normalleştirme ve gürültü giderme gibi teknikler, tekdüzelik sağlar ve gürültüyü azaltarak görüş modellerinin doğruluğunu artırır.

Özellik çıkarma: (Feature Extraction:)

Özellik çıkarımı, sonraki analizi kolaylaştırmak için anahtar modellerin tanımlanmasını ve görüntülerden özelliklerin ayırt edilmesini içerir. Yönlendirilmiş Degradelerin Histogramı (Histogram of Oriented Gradients (HOG)), Ölçekle Değişmeyen Özellik Dönüşümü (Scale-Invariant Feature Transform (SIFT)) ve Konvolüsyonel Sinir Ağları (Convolutional Neural Networks (CNN)) gibi yaygın yöntemler, farklı görevler için ilgili özellikleri belirlemeye yardımcı olur.

Görüntü Sınıflandırması: (Image Classification:)

Görüntü sınıflandırması, görüntüleri önceden tanımlanmış sınıflara veya kategorilere ayırmayı gerektirir. Destek Vektör Makineleri (Support Vector Machines (SVM)) ve derin öğrenmeye dayalı CNN’ler gibi denetimli öğrenme teknikleri, nesne tanıma ve içerik tabanlı görüntü alma gibi uygulamaları mümkün kılarak görüntü sınıflandırmasında en son teknolojiyi önemli ölçüde geliştirdi.

Nesne Algılama: (Object Detection:)

Nesne algılama, bir görüntü içindeki nesnelerin konumlandırılmasını ve sınıflandırılmasını içerir. Daha Hızlı R-CNN, Tek Atış Çoklu Kutu Dedektörü (Single Shot MultiBox Detector (SSD)) ve Yalnızca Bir Kez Bakarsınız (You Only Look Once (YOLO)) gibi teknikler, gerçek zamanlı ve doğru nesne algılaması elde etmek için bölge önerme yöntemlerinden ve derin sinir ağlarından yararlanır.

Resim parçalama: (Image Segmentation:)

Görüntü bölütleme, bir görüntüyü anlamlı bölgelere bölerek daha ayrıntılı analiz ve anlayış sağlar. Mask R-CNN ve U-Net gibi popüler yöntemler, semantik ve örnek bölümleme görevlerini gerçekleştirmek için derin öğrenme mimarilerini kullanır.

Bilgisayarla Görmedeki Zorluklar: (Challenges in Computer Vision:)

Görüntü İşleme, nesnelerin kısmen veya tamamen gizlendiği ve bunların algılanmasını ve tanınmasını zorlaştıran kapatma dahil olmak üzere çeşitli zorluklarla karşı karşıyadır. Aydınlatma varyasyonları, poz varyasyonları ve perspektif değişiklikleri de önemli zorluklar yaratır. Büyük ölçekli veri kümelerini işlemek ve gerçek zamanlı performans elde etmek, devam eden araştırma konuları olmaya devam etmektedir.

Bilgisayarla Görü Uygulamaları: (Applications of Computer Vision:)

Görüntü İşleme, çok sayıda endüstriyi dönüştürdü. Sağlık hizmetlerinde bilgisayar destekli teşhis ve tıbbi görüntü analizi, hastalık tespiti ve tedavi planlamasında devrim yarattı. Otonom araçlarda Bilgisayarlı Görü, güvenli navigasyon için nesnelerin tanınması ve izlenmesinde etkilidir. Gözetim sistemleri, güvenliği artırmak için görüş teknolojilerinden yararlanırken, artırılmış gerçeklik ve sanal gerçeklik, sürükleyici deneyimler için Görüntü İşleme’ye güvenir. Üretim temelli işletmelerde özellikle üretim tesislerinde konveyor bantlar üzerinde akan veya makinalar içerisinden akıp giden herhangi bir ürünün herhangi bir noktasındaki kalite sorununu hemen algılayarak hasarlı ürünü banttan ayırabilir, makinanın hızını ayarlayabilir veya operatörlere bilgi verebilir.

Bilgisayarla Görme, görsel algı ve anlayış alanına olağanüstü bir yolculuğu temsil eder. Gelişmiş algoritmaların, makine öğrenimi modellerinin ve derin sinir ağlarının entegrasyonu sayesinde, Görüntü İşleme sistemleri, makineleri görsel verileri benzersiz bir doğruluk ve verimlilikle yorumlama ve analiz etme konusunda güçlendirerek, endüstriler genelinde paha biçilmez bir araç olarak ortaya çıkmıştır. Elde ettiği başarılara rağmen bu alan, teknolojik olanakların sınırlarını zorlayarak gelişmeye devam ediyor ve akıllı makinelerin görsel dünyamızda gezinerek bilim, endüstri ve toplumda dönüştürücü ilerlemelere öncülük ettiği bir gelecek vaat ediyor.

Bilgisayar Görüsü Nedir? konusu Üretim ve Yönetim Sistemlerinin Tarihsel Gelişimi serisi için devam niteliğinde olan bir konu olduğu için yazmak istedim. Aynı zamanda videosu da gelecektir. Üretim Sistemlerinin Tarihi Kronolojisi youtube podcast seri için buraya yazı serim için buraya tıklayabilirsiniz.

Diğer yazılarımızda görüşmek üzere…

Üretim ve Yönetim Sistemlerinin Tarihsel Gelişimi konulu tüm yazılarım için tıklayabilirsiniz.

Discord sunucuma katılmayı unutmayın. :D

Teknoloji ve Kodla kalın. :)