Posted: August 3rd, 2009 | Author: Ahmet Kakıcı | Filed under: Programlama | Tags: dilation, erosion, gaussian, görüntü işleme, image processing, mean, median, otsu, prewitt, robert, sobel | 2 Comments »
Daha önce görüntü işleme ile ilgili yazdığım kodları paylamıştım ( 1 – 2 – 3 ). Bu yazılardan birine gelen yorumdan sonra kodlarını paylaştığım filtreler sonucunda oluşan görüntüleri de paylaşmaya karar verdim.
Windows’un örnek resimlerinden rasgele seçtiğim bir görüntü ile aşağıdaki sonuçları elde ettim. Mouse ile görüntülerin üzerine gelerek hangi işlemlerin yapıldığını görebilirsiniz.
Read the rest of this entry »
Posted: June 4th, 2009 | Author: Ahmet Kakıcı | Filed under: Programlama | Tags: görüntü işleme, image processing, kod | 8 Comments »
İlk iki yazının ardından ( 1 – 2 ) sonunda üçüncü yazıyı da yazabildim. Bu yazıya sadece morfolojik filtreler kaldı. Diğer yazılara gelen yorumlardan sonra açıklamadan çok koda ihtiyaç olduğu anladım, onun için aşağıda genleşme (dilation) ve aşınma (erosion) işlemini yapan fonksiyonları bulacaksınız. Benim kullandığım genleşme ve aşınma maskeleri en basit olanları. Siz kendi maskelerinizi if koşulu içine yazarak dilediğiniz gibi kullanabilirsiniz.
Eğer genleşme ve aşınma hakkında daha fazla bilgi istiyorsanız Dilation – Erosion bağlantılarını takip edebilirsiniz.
Read the rest of this entry »
Posted: January 2nd, 2009 | Author: Ahmet Kakıcı | Filed under: Programlama | Tags: c, görüntü işleme, image processing, kod, Programlama | 24 Comments »
Daha önce görüntü okuma, gösterme ve kaydetme gibi başlıca fonksiyonları vermiştim. Aşağıda ise asıl görüntüyü işeyecek fonksiyonlar bulunmaktadır. Tabii buradaki fonksiyonları kullanbilmek için daha önceden verdiğim şekilde görüntünün dizilere aktarılmış olması gerekiyor.
Önceki yazıda gri seviyeye çevirilmiş görüntümüz vardı eğer bu görüntüyü siyah beyaza çevirmek istiyorsanız bunun için bir eşik değeri seçerek 0-255 arasındaki gri seviye görüntüyü bu seviyeye göre siyah veya beyaz olarak ayırmak gerekiyor. Eşik değerini sabit bir değer olarak belirleyebileceğiniz gibi her görüntüye göre dinamik olarak bir eşik değeri belirleyebilen bir yöntem de mevcuttur: otsu. Otsu algoritması sayesinde üzerinde çalıştığınız görüntüye özel bir eşik değerini otomatik olarak belirleyebilirsiniz. Bunun için görüntünün histogram dizisine ihtiyacınız olacak. İlk yazıda verdiğim kodda histogram çıkartma özelliği yoktu. Bunun için aşağıdaki kodu kullanabilirsiniz:
Read the rest of this entry »
Posted: December 19th, 2008 | Author: Ahmet Kakıcı | Filed under: Genel | Tags: biyometri, görüntü işleme, image processing | 17 Comments »
Biyometri konusunun gitgide yaygınlaştığı günlerde bu konuda araştırma yapacaklara özel, hazır araştırılmışı var diyorum ve yazıma geçiyorum.
Biyometri Nedir?
Biyometri insanları birbirinden ayırt edebilecek fiziksel özelliklerini ve sergiledikleri davranışları inceleyen bilim dalıdır. İnsanları birbirinden ayırt edebilme şansını bize sunduğundan dolayı biyometri bir kimlik doğrulama sistemi olarakta kullanılmaktadır. Biyometrik tanıma sistemleri bir bireyin gerçekten ‘kim’ olduğunu kanıtlamasına olanak sağlar.
Read the rest of this entry »
Posted: November 23rd, 2008 | Author: Ahmet Kakıcı | Filed under: Programlama | Tags: c, görüntü işleme, image processing | 3 Comments »
Blogda bu kadar kod dolu yazılar yazmak konusunda kararszıdım ama yine de bir kez denemek istedim bakalım ilgi olacak mı.
Görüntü işleme ile ilgili temel bilgileri biliyorsunuz farzederek bu yazıyı yazıyorum. Zira işin hikaye kısmını yazması biraz zor oluyor diyerekten konuya geçelim.
Read the rest of this entry »
