Loading repository data…
Loading repository data…
nazli-d / repository
In this Project, important algorithms such as Canny Edge Detection, Harris Corner Detection, Segmentation, and Dehazing are utilized. These algorithms perform operations like detecting edges and corners in images, segmenting different regions, and enhancing foggy or blurred images.
Bu proje, Python ve OpenCV kullanarak farklı görüntü işleme algoritmalarını uygulamayı göstermektedir. Aşağıda projede yer alan işlemler hakkında kısa bir açıklama bulunmaktadır.
canny_edge_detection(image) fonksiyonu ile Canny kenar tespit algoritması uygulanır. Bu işlem için resim gri tonlamalı hale getirilir, ardından Gauss bulanıklaştırma filtresi uygulanarak ayrıntılara daha hassas bir şekilde odaklanılır. Son olarak Canny kenar algılama algoritmasıyla kenarlar tespit edilir.
harris_corner_detection(image1) fonksiyonu ile Harris köşe tespit algoritması uygulanır. Resim gri tonlamalı hale getirildikten sonra Harris corner detection algoritmasıyla köşeler belirlenir. Belirlenen köşeler üzerine kırmızı renkle işaretlenmiştir.
segmentation(image2) fonksiyonu ile Thresholding yöntemiyle resim iki bölgeye ayrılır. Resim gri tonlamalı hale getirildikten sonra bir eşik değeri belirlenerek pikseller siyah veya beyaz olarak sınıflandırılır.
dehaze(image3) fonksiyonu ile resimdeki sis etkisi giderilir. Resmin her pikseli düzeltilerek sisin azaltılması sağlanır. Son olarak, bazı piksel değerleri sınırlandırılarak görüntünün daha net hale gelmesi sağlanır.
Bu projeyi çalıştırmak için aşağıdaki gereksinimlere ihtiyacınız vardır:
pip install opencv-python
pip install numpy
resim.jpg, resim2.jpg, resim3.jpg ve resim4.jpg adında kaydedin.



Bu proje her türlü katkıya açıktır. Katkıda bulunmak için şu adımları takip edebilirsiniz:
repository) çatallayın (fork).