or
Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır
Dijital görüntü yapılarına dal ve onları işlemeyi öğren! NumPy ve Scikit-image kullanarak veri çıkar, görüntüleri dönüştür ve analiz et. Sadece birkaç satır kodla RGB görüntüleri gri tonlamaya çevirecek, onlardan veri alacak, çok faydalı bilgiler içeren histogramlar elde edecek ve nesneleri arka plandan ayıracaksın!
<strong>Kenar tespit filtreleri</strong> ile <strong>nesne şekillerini algılamayı</strong>, kontrast iyileştirme ile <strong>tıbbi görüntüleri geliştirmeyi</strong> ve hatta resimleri orijinal boyutunun beş katına kadar büyütmeyi öğreneceksin! Ayrıca, görüntüleri bölütlerken eşiklemeyi daha isabetli kılmak için morfoloji uygulayacak ve Python ile görüntü işlemede bir üst seviyeye çıkacaksın.
Şimdiye kadar görüntü işleme becerilerinle oldukça havalı şeyler yaptın! Bu bölümde, fotoğraflardaki <strong>nesneleri, logoları, metni veya hasarlı bölgeleri kaldırmak için görüntü onarımı</strong> uygulayacaksın! Ayrıca gürültü eklemeyi, işlemeyi hızlandırmak için bölütleme kullanmayı ve görüntülerdeki öğeleri konturlarıyla bulmayı da öğreneceksin.
Geçerli egzersiz
Bu bölümü tamamladıktan sonra, <strong>kenarları, köşeleri ve hatta yüzleri tespit edebileceğin</strong> için görüntü işleme konusunda daha derin bir bilgiye sahip olacaksın! Sadece önden yüzleri değil, profil yüzleri ile kedi ve köpekleri de tespit etmeyi öğreneceksin. Becerilerini daha karmaşık <strong>gerçek dünya uygulamalarında</strong> kullanacaksın. Çok az sayıda kod satırıyla yaygın olarak kullanılan birçok görüntü işleme tekniğine hakim olmayı öğren!