computer vision ne demek?

Bilgisayarlı Görü (Computer Vision)

Bilgisayarlı görü, bilgisayarların ve sistemlerin insan görsel sisteminin yapabildiği görevleri gerçekleştirmesini sağlayan bir yapay zeka alanıdır. Temel olarak, bilgisayarların resimlerden, videolardan ve diğer görsel girdilerden "anlam çıkarmasına" olanak tanır. Bu, nesneleri tanımayı, sınıflandırmayı, izlemeyi ve analiz etmeyi içerir.

Temel Kavramlar:

• Görüntü İşleme (https://www.nedemek.page/kavramlar/görüntü%20işleme): Görüntüleri iyileştirmek, dönüştürmek veya analiz etmek için kullanılan tekniklerin genel adıdır. Örneğin, kontrastı artırma, gürültüyü azaltma veya kenarları belirginleştirme gibi işlemler görüntü işleme yöntemleridir.

• Nesne Tanıma (https://www.nedemek.page/kavramlar/nesne%20tanıma): Bir görüntü veya video içerisindeki belirli nesneleri (örneğin, insanlar, arabalar, hayvanlar) tanımlama ve etiketleme işlemidir.

• Nesne Tespiti (https://www.nedemek.page/kavramlar/nesne%20tespiti): Nesne tanımaya ek olarak, nesnelerin konumlarını da belirlemeyi amaçlar. Genellikle nesnelerin etrafına sınırlayıcı kutular (bounding box) çizilerek gösterilir.

• Görüntü Sınıflandırma (https://www.nedemek.page/kavramlar/görüntü%20sınıflandırma): Bir görüntünün genel olarak ne içerdiğini belirleme işlemidir. Örneğin, bir görüntünün "kedi", "köpek" veya "kuş" içerdiğini belirlemek.

• Anlamsal Bölütleme (Semantic Segmentation) (https://www.nedemek.page/kavramlar/anlamsal%20bölütleme): Bir görüntüdeki her pikseli sınıflandırma işlemidir. Yani, hangi pikselin hangi nesneye ait olduğunu belirlemeyi amaçlar.

• Özellik Çıkarımı (https://www.nedemek.page/kavramlar/özellik%20çıkarımı): Görüntülerdeki anlamlı bilgileri (köşeler, kenarlar, dokular vb.) temsil eden sayısal değerlere dönüştürme işlemidir. Bu özellikler, makine öğrenimi algoritmaları için girdi olarak kullanılır.

Uygulama Alanları:

• Otonom Araçlar: Trafik işaretlerini tanıma, yaya algılama, şerit takibi gibi görevlerde kullanılır.
• Sağlık: Tıbbi görüntüleme (röntgen, MR) analizinde hastalık tespiti, tümör saptama gibi uygulamalarda kullanılır.
• Güvenlik: Yüz tanıma sistemleri, video gözetimi, olay algılama gibi alanlarda kullanılır.
• Perakende: Raflardaki ürünleri tanıma, müşteri davranışlarını analiz etme, otomatik ödeme sistemleri gibi uygulamalarda kullanılır.
• Üretim: Kalite kontrol, arıza tespiti, robotik otomasyon gibi alanlarda kullanılır.

Kullanılan Algoritmalar ve Yaklaşımlar:

• Derin Öğrenme (https://www.nedemek.page/kavramlar/derin%20öğrenme): Özellikle evrişimsel sinir ağları (CNN'ler) ve tekrar eden sinir ağları (RNN'ler) gibi derin öğrenme modelleri, bilgisayarlı görü alanında büyük başarılar elde etmiştir.
• Makine Öğrenimi (https://www.nedemek.page/kavramlar/makine%20öğrenimi): Destek vektör makineleri (SVM'ler), rastgele ormanlar (Random Forest) gibi makine öğrenimi algoritmaları da bilgisayarlı görü problemlerinde kullanılmaktadır.
• Geleneksel Görüntü İşleme Teknikleri: Kenar algılama (Canny, Sobel), köşe tespiti (Harris), özellik çıkarımı (SIFT, HOG) gibi geleneksel yöntemler hala bazı uygulamalarda kullanılmaktadır.