
Konturler ( Contours )
Konturlerin ne olduğunu anlayacağız. Konturleri bulmayı ve çizmeyi öğreneceğiz. Bu fonksiyonları öğreneceğiz : cv2.findContours(), cv2.drawContours()

Konturlerin ne olduğunu anlayacağız. Konturleri bulmayı ve çizmeyi öğreneceğiz. Bu fonksiyonları öğreneceğiz : cv2.findContours(), cv2.drawContours()

Histogram, bir görüntüdeki piksel yoğunluk dağılımını gösterir. OpenCV ile histogram hesaplama, çizme, eşitleme ve kontrast iyileştirme tekniklerini örneklerle anlattım.

Görüntü yumuşatma gürültüyü azaltır ve kenar tespitine zemin hazırlar. Gaussian, Median ve Bilateral filtreler arasındaki farkları ve hangi durumda hangisini kullanacağınızı anlattım.

Çevirme, döndürme ve afin dönüşümü gibi görüntülere farklı geometrik dönüşüm uygulamayı öğreneceğiz. Bu fonksiyonu öğrenceğiz : cv2.getPerspectiveTransform

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

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

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

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

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