Görüntü işleme yani Computer Vision, makinelerin görsel verileri (fotoğraf, video, gerçek zamanlı kamera görüntüsü gibi) algılayıp anlamlandırmasını sağlayan bir yapay zekâ alanıdır. Tıpkı insanların gözleriyle dünyayı algılaması gibi, makinelerin de kameralarla “görmesini” ve bu görüntüden anlam çıkarmasını hedefleriz.
Yani mesele sadece bir görüntüyü “görmek” değil, o görüntüyü “anlamak”. İşte görüntü işlemenin sihri burada başlar. Yazılı olarak ifade edilemeyen pek çok veri, görüntü olarak mevcuttur. Bir fabrikadaki ürün hatalarını tespit etmekten tut, sokakta yürüyen insanı tanımaya kadar; görüntü işleme sayesinde makineler daha akıllı kararlar alabilir. Yapay zekânın dünyayı anlaması için görmesi gerekiyor. Görmesi için de bu teknolojiye ihtiyaç var.
Görüntü İşleme ile Neler Yapılabilir?
Radyoloji ve MRG/CT Görüntüleme: Tümör tespiti, organ segmentasyonu, kemik kırığı analizi.
Mikroskopik Görüntü Analizi: Hücre sayımı, kanserli hücrelerin tespiti.
Endoskopi ve Ultrason: Cerrahi operasyonlarda gerçek zamanlı görüntü işleme.
Yüz Tanıma Sistemleri: Biyometrik kimlik doğrulama, suçluların tespiti.
Plaka Tanıma (ANPR): Trafik denetimi, otopark sistemleri.
Hareket Algılama: Güvenlik kameralarında şüpheli aktivite tespiti.
Kalite Kontrol: Üretim hatlarında kusurlu ürünlerin tespiti.
Robotik ve Otomasyon: Nesne tanıma, montaj hatlarında görüntü tabanlı kılavuzluk.
Optik Karakter Tanıma (OCR): Fabrikalarda barkod/seri numarası okuma.
Trafik İşareti Tanıma: Otonom sürüş sistemleri için yol işaretlerinin algılanması.
Yaya ve Engel Tespiti: Otonom araçlarda çarpışma önleme sistemleri.
Yol Durumu Analizi: Çukur, buzlanma veya hasarlı yolların tespiti.
Bitki Sağlığı Analizi: Drone görüntülerinden hastalıklı bitkilerin tespiti.
Toprak ve Su Analizi: Uydu görüntüleri ile erozyon/kirlilik tespiti.
Hayvan Takip Sistemleri: Çiftlik hayvanlarının hareketlerinin izlenmesi.
Fotoğraf ve Video Düzenleme: Otomatik filtreler, arka plan değiştirme (Photoshop, Snapchat).
Yüz Efektleri ve Filtreler: Artırılmış gerçeklik (AR) uygulamaları.
Oyunlar ve Sanal Gerçeklik: Hareket takibi, el ve yüz hareketlerinin tanınması.
Hedef Tanıma: İHA (İnsansız Hava Aracı) görüntülerinden askeri hedef tespiti.
Görüntü Gizleme ve Şifreleme: Güvenli veri aktarımı için steganografi.
Uydu Görüntü Analizi: Düşman hareketlerinin izlenmesi.
Nesne Tanıma: Akıllı reyonlarda ürün tanıma.
Müşteri Davranış Analizi: Mağazalarda yüz tanıma ile demografik analiz.
Sanal Deneyim: Artırılmış gerçeklikle ürün deneme (örneğin, IKEA mobilya yerleştirme).
El Yazısı Tanıma (Handwriting Recognition): Tarihi belgelerin dijitalleştirilmesi.
Optik Karakter Tanıma (OCR): Fatura, kimlik, pasaport okuma sistemleri.
Görsel Efektler (VFX): Film endüstrisinde yeşil perde (chroma key) uygulamaları.
Fotoğraf Restorasyonu: Eski fotoğrafların onarılması ve renklendirilmesi.
Görüntü İşlemenin Temel Aşamaları
Bir görselin işlenmesi öyle hemen hop diye olmuyor. Aşamalar şunlar:
Görüntü Alımı (Acquisition): Kamera, sensör ya da dosyadan görüntü alınır.
Ön İşleme (Pre-processing): Gürültü (noise) azaltılır, boyut normalize edilir, gri tonlara çevrilir.
Özellik Çıkartma (Feature Extraction): Görüntüdeki kenarlar, köşeler, renk, doku gibi veriler analiz edilir.
Segmentasyon: Görüntüdeki nesneler ayrıştırılır (örneğin arka planla ön plan ayrımı).
Sınıflandırma & Tanıma: Görüntüdeki nesne tanımlanır: Bu bir araba mı? Kedi mi? İnsan mı?
Computer Vision ile Yapay Zeka Nasıl Entegre Edilir?
Burada işin içine Deep Learning giriyor. Sinir ağları, özellikle Convolutional Neural Networks (CNN) adı verilen özel yapılar, görüntü verisi ile çalışmakta ustadır.
CNN nasıl çalışır?
Görüntüyü küçük parçacıklara (filtreleme, konvolüsyon) böler.
Bu parçacıklardan anlamlı örüntüler çıkarır (göz, burun, kenar gibi).
Katman katman detayları öğrenir.
Son katmanda “bu bir araba” ya da “bu bir insan” gibi sonuç verir.
Popüler Görüntü İşleme Kütüphaneleri
Yeni başlayan birinin işine çok yarayacak bazı Python kütüphaneleri var:
OpenCV: En popüler, en kapsamlı. Görüntü işlemenin yapıtaşı gibidir.
TensorFlow & Keras: Derin öğrenme ile görüntü analizi yapmak için idealdir.
PyTorch: Akademik çevrede sık kullanılan derin öğrenme framework’ü.
MediaPipe: Google’ın geliştirdiği, el-yüz-hareket takibi için çok başarılıdır.
scikit-image: Basit işlemler için yeterli ve anlaşılır bir analiz oluşturma.
