Görüntü İşleme, dijital görüntülerin işlenmesi, analizi ve manipülasyonu anlamına gelir. Bu işlem, bilgisayarlı görü sistemleri, robotik, tıp, otomasyon, tarım, güvenlik sistemleri, hava ve uzay araştırmaları gibi birçok alanda kullanılır. Görüntü işleme teknolojisi, günümüzde büyük ölçüde gelişmiştir ve özellikle yapay zeka teknikleri ile birlikte kullanılarak, insanların yaptığı işleri yapabilen sistemlerin geliştirilmesine olanak sağlar. Bu yazıda pythonda görüntü işleme için kullanılan kütüphaneleri inceleyeceğiz.
Python Görüntü İşleme Kütüphaneleri
Görüntü işleme, dijital görüntülerin işlenmesi ve analizi anlamına gelir. Bu işlem, görüntüleri iyileştirmek, düzenlemek, sıkıştırmak, özellik çıkarmak veya nesne tanımak için kullanılabilir. Python, çeşitli görüntü işleme kütüphaneleri sayesinde bu işlemi kolaylaştırır. Bu kütüphaneler, görüntüler üzerinde işlem yapmak için gerekli olan işlevleri içerir.
İşte Python’da kullanabileceğiniz en popüler görüntü işleme kütüphanelerinden bazıları:
- OpenCV: OpenCV, C++ dili ile yazılmış bir görüntü işleme kütüphanesi olup Python, C++, Java, MATLAB gibi birçok dilde kullanılabilir. Görüntü işleme için birçok işlevi içerir, örneğin görüntü okuma, yazma, dönüştürme, özellik çıkarma, nesne algılama ve takip gibi işlemler yapabilirsiniz.
OpenCV - Pillow: Pillow, Python’un standart kütüphanesi olan PIL (Python Imaging Library) kütüphanesinin geliştirilmiş bir sürümüdür. Pillow, görüntü işleme için çeşitli araçlar sağlar. Örneğin, görüntülerin boyutunu değiştirmek, döndürmek, kesmek, çizim yapmak ve filtre uygulamak gibi işlemler yapabilirsiniz.
- scikit-image: scikit-image, bilimsel Python ekosistemi için bir görüntü işleme kütüphanesidir. Görüntü işleme için çeşitli algoritmalar içerir, örneğin görüntü segmentasyonu, kenar belirleme, yapay zeka tabanlı nesne tanıma, rekonstrüksiyon gibi işlemler yapabilirsiniz.
- mahotas: mahotas, bilgisayarlı görü çalışmaları için bir Python kütüphanesidir. Görüntü işleme için birçok işlev içerir, örneğin morfolojik işlemler, filtre uygulama, resim öznitelikleri, segmentasyon, nesne tanıma gibi işlemler yapabilirsiniz.
- SimpleCV: SimpleCV, OpenCV’yi kullanan bir Python kütüphanesidir. Görüntü işleme ve video analizi için çeşitli araçlar sunar. Örneğin, kenar belirleme, özellik çıkarma, hareket algılama ve nesne tanıma gibi işlemler yapabilirsiniz.
- TensorFlow: Google tarafından geliştirilen bir makine öğrenimi kütüphanesidir. Görüntü sınıflandırması, nesne tanıma ve görüntü segmentasyonu gibi görüntü işleme işlemlerinde kullanılabilir.
Bu kütüphaneler, Python’da görüntü işleme için kullanabileceğiniz en popüler kütüphanelerdir.