Blog

Piksel değerlerine erişme ve bunları değiştirme Resim özelliklerine erişme Resim Bölgesini ( alanını ) Ayarlama (ROI) Görüntüleri Bölme ve Birleştirme

Öncelikle python'da hangi veri tipleri vardı onları hatırlayalım, aşağıda python'da var olan veri tiplerinin listesi ve örnekler yazılmıştır bu konunun daha iyi anlaşılması için lütfen dikkatli incele

Görüntüler üzerinde toplama, çıkarma, bitdüzeyi işlemleri gibi birkaç aritmetik işlemleri öğreneceğiz. Bu fonksiyonları öğreneceksiniz : cv2.add(), cv2.addWeighted() vb.

Python'da string metodları arka planda birer method wrapper olarak çalışır. upper(), split(), replace() gibi metodların nasıl çalıştığını ve method operasyonlarını örneklerle anlattım.

Görüntü piramitlerini öğreneceğiz Biz görüntü piramitleri yeni bir meyve oluşturmak için kullanacağız, 'Orapple” ve bu fonksiyonları göreceğiz: cv2.pyrUp(), cv2.pyridge()

Şimdiye kadar anlattığım konularda hiç hatalardan, onları nasıl yakalayabileceğimizden, ve gelen hataya göre nasıl işlemlerimizi devam ettirebileceğimizden hiç bahsetmemiştim ama bu konu oldukça öneml

Görüntü türevleri kenar tespitinin matematiksel temelidir. OpenCV'de Sobel, Scharr ve Laplacian filtreleriyle gradyan hesaplamayı ve bunların kenar algılamadaki rolünü anlattım.

olup while döngüsü bir şart ile çalışan döngüdür, tıpkı if, elif veya else gibi while döngüsünün de önemsediği tek şey verilen şartın doğru olup olmadığıdır, eğer doğru ise çalışmaya devam eder, yanlı

Canny, gürültüyü azaltıp gradyanları hesaplayarak görüntüdeki kenarları hassas biçimde tespit eder. cv2.Canny() fonksiyonunun parametrelerini ve eşik değer seçimini örneklerle anlattım.