Görüntü İşleme Modülü
Dijital görüntüler üzerinde matematiksel ve algoritmik yöntemlerle işleme yapmayı öğrenin. Filtreler, gürültü giderme, dönüşümler, görüntü iyileştirme ve segmentasyon tekniklerini uygulamalı olarak keşfedin.
Modül Detayları
- 🖼️ Görüntü İşlemeye Giriş
- 🔹 Dijital görüntülerin temsili (piksel, çözünürlük, renk uzayları)
- 🔹 Gri seviye, RGB, HSV dönüşümleri
- 📊 Görüntü Ön İşleme
- 🔹 Gürültü modelleri (Gaussian, Salt & Pepper)
- 🔹 Filtreleme (ortalama, Gaussian, median, bilateral)
- 🔹 Histogram analizleri ve histogram eşitleme
- 🛠️ Geometrik İşlemler
- 🔹 Yeniden boyutlandırma, döndürme, kırpma
- 🔹 Çevirme (flip), perspektif dönüşümler
- 🎨 Renk ve Görüntü İyileştirme
- 🔹 Kontrast ve parlaklık ayarlamaları
- 🔹 Renk düzeltme
- 📐 Uzamsal ve Frekans Alanı İşlemleri
- 🔹 Kenar bulma (Sobel, Prewitt, Laplacian, Canny)
- 🔹 Fourier dönüşümü ve filtreleme
- 🔹 Morfolojik işlemler (erosion, dilation, opening, closing)
- 🔍 Segmentasyon Teknikleri
- 🔹 Basit eşikleme (global thresholding)
- 🔹 Uyarlamalı eşikleme (adaptive thresholding)
- 🔹 Otsu yöntemi
- 🔹 Bölgeye dayalı segmentasyon (region growing)
- 🔹 Morfolojik segmentasyon
- 🔹 Watershed algoritması
- 🧩 Uygulama Örnekleri
- 🔹 Dokümanlarda metin bölütleme
- 🔹 Nesne ayrıştırma (arka plan/ön plan)
- 🔹 Medikal görüntülerde bölge tespiti
Hedef Kitle: Görüntü işleme temellerini öğrenmek isteyen öğrenciler, mühendisler ve akademisyenler.
Önkoşullar: Temel Python bilgisi (OpenCV, NumPy kütüphanelerine aşinalık avantaj sağlar).
Süre: 16 saat
Eğitim Türü: Yüz yüze, Çevrimiçi Eş Zamanlı