Konu 1: AI Tabanlı Görüntü İşleme Nedir?

AI Tabanlı Görüntü İşleme Nedir?

1. Giriş

Görüntü işleme, dijital görüntüler üzerinde matematiksel işlemler uygulayarak bu görüntülerden bilgi çıkarma, görüntüleri iyileştirme veya dönüştürme sürecidir. Yapay zekâ (AI) teknolojileriyle birleştiğinde bu süreç, geleneksel yöntemlerin ötesine geçerek otomatik analiz, tanıma ve sınıflandırma gibi ileri düzey işlevleri mümkün hale getirir.

AI tabanlı görüntü işleme, özellikle son yıllarda bilgisayarla görme (Computer Vision) alanındaki gelişmelerle büyük ivme kazanmıştır. Sağlık, güvenlik, otomotiv, endüstri ve daha birçok alanda uygulama bulmaktadır.

2. Geleneksel Görüntü İşleme vs. AI Tabanlı Görüntü İşleme

Geleneksel Görüntü İşleme:

• Kural tabanlıdır: Belirli algoritmalar ve eşikleme, filtreleme, kenar bulma gibi tekniklerle çalışır.

• Özellik mühendisliği gerekir: Kullanıcı, önemli görsel özellikleri (örneğin: kenarlar, renk histogramları) manuel olarak tanımlar.

• Statiktir: Ortama veya değişken koşullara kolayca adapte olamaz.

AI Tabanlı Görüntü İşleme:

• Veri odaklıdır: Özellikle makine öğrenimi (ML) ve derin öğrenme (DL) algoritmaları kullanılır.

• Otomatik öğrenme yeteneği: Görsellerden anlamlı özellikleri kendi başına öğrenir (özellikle CNN - Convolutional Neural Networks kullanılarak).

• Genelleme kapasitesi yüksektir: Farklı ortamlarda çalışabilir, yeni görüntülere karşı da başarılı tahminler yapabilir.

3. Yapay Zekânın Görüntü İşlemedeki Rolü

AI, görüntü işleme alanında şu görevleri otomatikleştirebilir ve iyileştirebilir:

• Görüntü sınıflandırma: Görselin hangi kategoriye ait olduğunu belirler.

• Nesne tanıma ve tespiti: Görseldeki nesneleri tanımlar ve konumlarını belirler.

• Segmentasyon: Görüntüyü pikseller bazında parçalara ayırarak farklı bölgeleri etiketler.

• Yüz tanıma: İnsan yüzlerini tespit eder ve tanımlar.

• Anomali tespiti: Görsellerde beklenmeyen durumları algılar (örneğin: arızalı ürün tespiti).

• Optik karakter tanıma (OCR): Görsellerdeki yazılı metinleri dijital formata çevirir.

4. Kullanılan Temel Teknolojiler

AI tabanlı görüntü işleme sistemleri genellikle şu teknolojilere dayanır:

a. Python ve Kütüphaneleri

• OpenCV: Görüntü işleme için en yaygın kütüphanelerden biri.

• NumPy: Görsel verilerin matris işlemleri için kullanılır.

• Matplotlib: Görsel veri görselleştirmesi.

• scikit-image: Bilimsel görüntü işleme araçları.

• TensorFlow / PyTorch: Derin öğrenme modelleri oluşturmak için.

b. Derin Öğrenme Algoritmaları

• CNN (Convolutional Neural Networks): Görsel veri analizi için özel olarak tasarlanmış yapay sinir ağı tipi.

• YOLO (You Only Look Once), SSD (Single Shot Detector): Nesne tanıma algoritmaları.

• U-Net, Mask R-CNN: Segmentasyon görevlerinde sıkça kullanılır.

5. AI Tabanlı Görüntü İşlemenin Uygulama Alanları

• Tıpta teşhis: Röntgen, MR, BT gibi görüntülerde anormalliklerin tespiti.

• Güvenlik: Yüz tanıma ve video gözetim sistemleri.

• Tarım: Bitki hastalıklarının veya yabancı otların tespiti.

• Üretim: Kalite kontrol süreçlerinde ürünlerin otomatik denetlenmesi.

• Otonom araçlar: Çevre algılama, şerit takibi, yaya tespiti.

6. Kurulum ve Hazırlık

AI tabanlı görüntü işleme projelerine başlamadan önce aşağıdaki temel araç ve kütüphanelerin kurulması önerilir:

a. Python Kurulumu:

• Python 3.9.13 (bu eğitim için önerilen sürüm)

b. Gerekli Kütüphaneler:

pip install numpy matplotlib opencv-python scikit-image tensorflow

c. Geliştirme Ortamları:

• Jupyter Notebook: İnteraktif çalışma için uygundur.

• Pycharm: Kolay kullanımlı geliştirme ortamı.

• VS Code / PyCharm: Gelişmiş Python IDE seçenekleri.

• Google Colab: Donanım gereksinimi olmadan, bulut tabanlı çalışma ortamı.

7. Sonuç

AI tabanlı görüntü işleme, geleneksel görüntü işleme yöntemlerinin yapay zekâ gücüyle evrimleşmiş hâlidir. Geniş uygulama alanı ve yüksek başarı oranı sayesinde, günümüzde en hızlı gelişen teknoloji alanlarından biri olmuştur. Bu eğitim boyunca, AI ile görüntülerin nasıl analiz edildiğini, anlamlandırıldığını ve gerçek dünya problemlerinin nasıl çözüldüğünü adım adım öğreneceğiz.