İÇİNDEKİLER
İçindekiler
Önsöz 5
Bu Kitap Hakkında 5
İpuçları ve Püf Noktalar 7
İndirilebilir Kitap İçeriği 7
Söz Dizimi (Syntax) Renklendirmesi 7
Nasıl Çalışılmalı 8
Gereklilikler 9
Programcıya, iyi program yazma kılavuzu 16
Kullanılan Bazı Algoritmalar/fonksiyonların Türkçe Karşılıkları 17
Teşekkürler 19
Kısaltmalar 27
Resimler Listesi 29
Tablolar Listesi 33
Örnekler Listesi 35
1. BÖLÜM
PYTHON
1. Python 41
Niçin Python? 41
Başlamadan Önce? 41
1.1. Veri Türleri ve Değişken Kavramı 42
Bazı püf noktalar 48
Girintili kod yazımı 50
Bitwise Operatörleri 50
Atama Operatörleri 51
1.2. Listeler 52
Liste nedir? 53
Çok Boyutlu Listeler 58
Sıralı Listeler Oluşturmak 59
Listeleri Kopyalama 60
1.3. Tuple 61
1.4. Sözlükler (Dictionaries) 61
Sözlük nedir? 61
Nesting (İç içe sözlükler/listeler yerleştirme) 64
1.5. IF İfadelerinin Kullanımı 66
Boolean ifadeleri 71
Denklik ve Eşitlik kavramları 74
1.6. Döngüler 75
while Döngüsü 75
Break ve Continue 80
for Döngüsü 82
Liste ve Sözlüklerde 'if –– in' ve 'if –– not in' işlemleri 85
1.7. Fonksiyonlar 88
Parametre ve Argüman kavramları 90
Anahtar Kelimesi ile Argüman Kullanımı (Keyword Arguments) 91
Parametrelerde Varsayılan Değer 92
Keyfi Argüman Kullanımı (Arbitrary Arguments, *args) 94
Keyfi Anahtar Kelimeli Argüman Kullanımı (Arbitrary Keyword Arguments, **kwargs) 95
Return İfadesi 95
Değişken Faaliyet Alanı 96
Pass İfadesi 98
Lambda Fonksiyonları 98
Listeler oluşturmada kısa döngü 99
Listelerde Farklı Döngü Teknikleri 99
1.8. Sınıflar 100
Bölüm Sonu Özeti 105
2. BÖLÜM
PAKETLERİ TANIMA VE DİZİLERLE ÇALIŞMA
2. PAKETLERİ TANIMA ve DİZİLERLE ÇALIŞMA 109
2.1. PAKETLER 109
OpenCV 109
TensorFlow 110
Keras 110
MatplotLib 111
NumPy 111
Opsiyonel ve Varsayılan Parametre Kavramları 111
Pandas 111
2.2. NumPy 112
Veri türleri? 112
NumPy ile Dizi oluşturma 113
Dizilerde Öznitelik Çıkartımı 123
Dizileri Yeniden Boyutlandırma ve Biçim Değiştirme 126
Dizilerde Sıralama, Arama, Sayma, Ekleme ve Çıkarma 134
Dizileri Birleştirme ve Parçalama 142
İndeksleme, Filtreleme ve Erişim 151
Mantıksal operatörler ile Filtreleme, İndeksleme 159
Bitwise Operatörleri 160
Farklı Boyutlu Dizilerde İşlemler (Broadcasting) 164
Dizilerde Karşılaştırma İşlemleri 166
Yardım için Dokümantasyona ulaşma 169
2.3. Pandas 170
Bölüm Sonu Özeti 178
3. BÖLÜM
GÖRÜNTÜ İŞLEMEYE GİRİŞ
3. GÖRÜNTÜ İŞLEMEYE GİRİŞ 183
3.1. GÖRME OLAYI NASIL GERÇEKLEŞİR 183
İnsanlarda görme 183
Görüntü işleme ve Bilgisayar görmesi 184
Resim nedir? 184
3.2. Renkler ve Renkli Resim Kavramı 186
Gri tonlamalı resim (Grayscale) nedir? 186
Renkler ve RGB Renk Uzayı 187
Renkli resim nedir? 188
HSV ve HSL Renk Uzayları 191
3.3. GÖRÜNTÜLER ÜZERİNDE BASİT İŞLEMLER 192
Bir Resmin Açılması 193
Temel şekil çizme fonksiyonları 196
Mouse ile şekilleri çizme 201
3.4. GÖRÜNTÜ İŞLEME FONKSİYONLARI 209
Eşikleme (Thresholding) 209
Görüntü derinliği (ddepth) 215
Kenarlık Tipi (BorderTypes) 216
Bulanıklaştırma (Blurring) 218
Kernel Tabanlı Filtreleme 223
Manuel Kernel Tabanlı Filtreleme 225
Gamma Filtreleme 227
Resim Birleştirme/Çıkarma İşlemleri 229
Bitwise İşlemleri 235
Morfolojik Operatörler/Dönüşümler (Morphological Operators/ Transformations) 239
Histogram Eğrileri ve Histogram Eşitleme 252
Bölüm Sonu Özeti 258
4. BÖLÜM
GÖRÜNTÜLER ÜZERİNDE ÇALIŞMA
4. GÖRÜNTÜLER ÜZERİNDE ÇALIŞMA 261
4.1. KENAR TESPİT ALGORİTMALARI 261
Sobel Operatörü 264
İsteğe Uyarlanmış Sobel Algoritması 267
Prewitt Operatörü 269
Roberts Operatörü (Roberts Cross Operatörü) 270
Laplacian Operatörü 272
Canny Kenar Algoritması (Canny Edge Algorirthm) 274
Deriche Kenar Algoritması (Deriche Edge Algorirthm) 278
4.2. KÖŞE TESPİT ALGORİTMALARI 282
Harris Köşe Tespit Algoritması (Harris Corner Detector Algorirthm) 283
Shi–Tomasi Köşe Tespit Algoritması (Shi–Tomasi Corner Detection Algorirthm) 288
Kamera Kalibrasyonu için Köşe Tespiti (Corners Detection for Camera Calibration) 291
4.3. DİĞER ALGORİTMALAR 296
Çevrit (Kontur) Tespit Algoritması (Contour Detection Algorithm) 296
Watershed Algoritması (Watershed Algorithm) 304
Şablon Eşleştirme (Template Matching) 313
Öznitelik Çıkarma ve Eşleştirme (Feature Extraction and Feature Matching) 317
Viola–Jones Haar Cascade Classifier Algoritması 330
Bölüm Sonu Özeti 341
5. BÖLÜM
VİDEOLAR ÜZERİNDE ÇALIŞMA
5. VİDEOLAR ÜZERİNDE ÇALIŞMA 345
5.1. VİDEO NEDİR 345
5.2. Optical Flow (Optik Akış) 354
Lucas–Kanade Method 356
Gunnar–Farneback Algoritması 363
5.3. NESNE TAKİP ALGORİTMALARI 368
meanShift Algoritması ve camShift Algoritması 369
BOOSTING Takip Algoritması 377
MIL (Multiple Instance Learning) Takip Algoritması 377
KCF (Kernelized Correlation Filters) Takip Algoritması 378
TLD (Tracking Learning and Detection) Takip Algoritması 378
MEDIANFLOW Takip Algoritması 379
MOSSE (Minimum Output Sum of Squared Error) Takip Algoritması 379
CSRT (Channel and Spatial Reliability Tracking) Takip Algoritması 380
GOTURN (Generic Object Tracking Using Regression Networks) Takip Algoritması 380
Bölüm Sonu Özeti 385
6. BÖLÜM
MAKİNE ÖĞRENMESİ VE DERİN ÖĞRENME
6. MAKİNE ÖĞRENMESİ ve DERİN ÖĞRENME 389
DENETİMLİ ÖĞRENME (Supervised Learning) 389
DENETİMSİZ ÖĞRENME (Unsupervised Learning) 390
YARI DENETİMLİ ÖĞRENME (Semi–Unsupervised Learning) 391
PEKİŞTİRMELİ ÖĞRENME (Reinforcement Learning) 391
6.1. YAPAY ZEKÂ (Artificial Neural Networks – ANN) 392
Aktivasyon Fonksiyonları (Activation Functions) 395
Başarı Ölçütleri (Classification Metrics) 397
Maliyet Fonksiyonları (Cost Functions) 399
Modelin Eğitilmesi 400
Gradyan Azalma (Gradient Descent) ve Geri Yayılım (Backpropagation) 401
Basit Bir Modelin Eğitilmesi ve Geliştirilmesi 402
6.2. EVRİŞİMLİ SİNİR AĞI (Convolutional Neural Network – CNN) 414
Evrişimli Katman (Convolution Layer) 416
Pooling Layer" (Havuzlama Katmanı) 416
Genişletilmiş Evrişimler (Dilated Convolutions) 417
Tam Bağlantılı Katman (Fully Connected Layer – FC Layer) 418
Label Encoding (LE) ve One Hot Encoding (OHE) 420
YOLO (You Only Look Once) 436
1. Veri setinin elde edilmesi 442
2. YOLO Gerekliliklerinin Kurulması 444
3. YOLO Parametrelerinin Ayarlanması ve Eğitilmesi 445
4. YOLO başarım performansının değerlendirilmesi 448
5. YOLO modelinin dışarıya aktarılması 448
Bölüm Sonu Uygulaması 452
Bölüm Sonu Özeti 452
EKLER 453
Python Fonksiyon ve Metotları 453
NumPy Veri Türleri 453
NumPy Metotları ve Fonskiyonları 454
OpenCV Fonksiyonları 456
Kaynakça 457
Kaynaklar Listesi 457
Tavsiye Edilen Diğer Kaynaklar 459
Dizin 461 |