Görüntü İşleme Teknikleri ile Elma Tanıma
|
|
- Oz Uygun
- 7 yıl önce
- İzleme sayısı:
Transkript
1 Akademik Bilişim 11 - XIII. Akademik Bilişim Konferansı Bildirileri 2-4 Şubat 2011 İnönü Üniversitesi, Malatya Görüntü İşleme Teknikleri ile Elma Tanıma Eser Sert 1, Deniz Taşkın 2, Nurşen Topçubaşı 3, Murat Olcay Özcan 4 1 Trakya Üniversitesi, Teknik Bilimler Meslek Yüksek Okulu, Edirne 2 Trakya Üniversitesi, Müh. Mimarlık Fakültesi, Bilgisayar Mühendisliği Bölümü, Edirne 3 Okan Üniversitesi, Uygulamalı Bil.Yüksekokulu, Bilişim Sist. ve Tek. Bölümü, İstanbul 4 Namık Kemal Üniversitesi, Hayrabolu Meslek Yüksekokulu, Tekirdağ 1 esersert@trakya.edu.tr, 2 deniztaskin@trakya.edu.tr, 3 nursen.sucsuz@okan.edu.tr, 4 moozcan@nku.edu.tr Özet: Meyvelerin sınıflandırılması için görüntü işleme temellerine dayanan otomatik sistemlere ihtiyaç duyulmaktadır. OpenCV açık kaynaklı popüler bir görüntü işleme kütüphanesidir. Bu kütüphane için geliştirilmiş olan Harpia yardımcı yazılımı ile nesne tanıma işlemleri hızlı ve kaliteli bir şekilde gerçekleştirilmektedir. Bu çalışmada, otomatik bir sistemde kullanılmak üzere, Granny Smith veya Starking tipi elma fotoğraflarını işleyerek bu meyveleri tanıyan bir ma gerçekleştirilmiştir. Anahtar Kelimeler: Görüntü İşleme, Harpia, Nesne Tanıma, OpenCV Apple Recognition With Image Processing Techniques Abstract: Automatic systems based on image processing are needed to categorize the fruits. OpenCV is an open source popular image processing library. Harpia support software which is developed for this library, realizes object identification process in a fast and qualified way. In this study, a system application which should will be used in an automatic system, was realized based on fruit recognition by processing the pictures of Granny Smith or Starking Type of apples. Key Words: Image Processing, Harpia, Object Recognition, OpenCV 1. Giriş Teknolojinin gelişmesine paralel olarak şekil tanıma işlemi, otomasyon teknolojisiyle gerçekleştirilerek yüksek hız ve verim elde edilmektedir. Bu çalışmada görüntü işleme kütüphanesi olan OpenCv yi temel alan Harpia yardımcı yazılımı ile Granny Smith ve Starking türü elmaların tanıma işlemi gerçekleştirilmektedir. Devre, yalnızca Starking tür elma ve yalnızca Granny Smith tür elmaları gösteren iki kısımdan oluşmaktadır. Örüntü tanıma işlemleri Bölüm 2 de, nesne tanıma sistemi Bölüm 3 te ve ardından nesne tanıma sisteminin çalıştırılması Bölüm 4 te anlatılacaktır. 2. Örüntü Tanıma Üzerinde ölçümlendirme yapılabilen veya gözlenebilen bilgi örüntü olarak tanımlanmaktadır. Örüntü kavramı içerisine ses, görüntü, sinyal gibi değişkenler girmektedir. Giriş Uzayı Doğal Durumlar Algılayıcılar Özellik Çıkarıcı/ Seçici Çıkış Uzayı Karar Sınıfları Sınıflandırıcı Şekil 1. Nesne tanıma blok diyagramı Üzerinde ölçümlendirme yapılabilen veya gözlenebilen bilgi örüntü olarak tanımlanmaktadır. Örüntü kavramı içerisine ses, görüntü, sinyal gibi değişkenler girmektedir. 27
2 Görüntü İşleme Teknikleri ile Elma Tanıma Eser Sert, Deniz Taşkın, Nurşen Topçubaşı, Murat Olcay Özcan Örüntüyü algılayıp, belirlenen kriterler doğrultusunda tanımlama yada sınıflandırma işlemine örüntü tanıma denmektedir. Örüntü tanıma sistemleri gözlenen veya ölçülen verilerin tanımlanmasında birçok manın merkezinde yer almaktadır. Şekil 1 de yaygın olarak kullanılan örüntü tanıma sistemi görülmektedir. Algılayıcılar, herhangi bir anda birçok doğal durumun fiziksel özelliklerini ölçmektedir. Özellik Çıkarıcının görevi ise, elde edilen ölçümlerin hepsinden oluşan giriş uzayından daha az boyutta bilgi üretmektir. Sınıflandırıcının rolü, örüntüyü özelliklerine göre gruplayarak uygun sınıflara kaydetmektir [10]. Mevcut örüntü tanıma sistemleri, istatistiksel örüntü tanıma,yapısal örüntü tanıma, akıllı örüntü tanıma olmak üzere üç grupta toplanmaktadır. Yapısal örüntü tanımada, üzerinde çalışılan örüntünün şeklinden özellikleri çıkarmaktadır. Tasarlanan sistemde örüntünün alınarak rengin Gray e çevrilmesi ve Threshold özellikleri kullanılarak nesne tanıma işlemi gerçekleştirildiğinden yapısal örüntü tanıma işlemi kullanılmıştır. 3. Nesne Tanıma Sistemi Harpia yazılımı, kayıtlı video, resim dosyaları ve gerçek zamanlı video lar üzerinde görüntü işleme olanağı sunmaktadır. Şekil 2 de nesne tanıma işlemini gerçekleştiren yazılımın blok diyagramı görülmektedir Blokların Açıklanması Image Bloğu Kayıtlı resim, video yada kameradan gerçek zamanlı resim yada video olmak için kullanılmaktadır Show Image Bloğu Resim yada videoları göstermek için kullanılmaktadır. Şekil 2. Elma tanıma işlemini gerçekleştiren Harpia blok diyagramı 28
3 Akademik Bilişim 11 - XIII. Akademik Bilişim Konferansı Bildirileri 2-4 Şubat 2011 İnönü Üniversitesi, Malatya Detect Hough Line Bloğu Hat izleyici olarak ifade edilebilecek olan bu blok ile nesne yada nesnelerin sınırları ilmektedir Color Conversion Bloğu Renk tip dönüştürücüsüdür. RGB den GRAY e, RGB den YCrCb ye RGB den HSV ye v.b. dönüşümleri gerçekleştirmek için kullanılmaktadır Threshold Bloğu Gri tonlarını ikili değerlere dönüştürmek için kullanılmaktadır. Gri tonları ise ikili resimlere şu formülle dönüştürülür: Burada d belirli bir eşik değeridir ve bu değer, çevirim için ana noktadır (Threshold) [11] Erosion Bloğu Erozyon filtresidir. İkili görüntülerde erozyon işlemi beyaz alanları yumuşatmak amacıyla kullanılmaktadır. (1,1) deki eşitlikte erozyon işlemi gösterilmektedir. Eşitlikte, yapılandırma elemanı olarak Z8 matrisi alındığında giriş pikselinin komşu piksellerinden en az biri bile 0 değerine sahipse, çıkış pikselinin değeri 0 olarak atanmaktadır. E(A,B)(r,s)= min(a(r+j,s+k)- (j,k) B B(j,k) (1,1) A : Erozyon filtresi nacak görüntü B : Yapılandırma matrisi [4] Opening Bloğu Açma filtresidir, ikili görüntüye sırasıyla erozyon ve genişleme filtresi nmaktadır Closing Bloğu Kapanma filtresidir, ikili görüntüye sırasıyla genişleme ve erozyon filtrelerinin nmasıdır. Kapama n çıktısı genişleme filtresine benzemekle birlikte, filtre sonrası kapama filtresinde, genişleme filtresinden sonra erozyon filtresi ndığından, beyaz alanlar genişleme n çıktısına göre daha fazla aşınmıştır Dilate Bloğu Genişleme filtresidir. Genişleme işlemi, erozyon işleminin tersine siyah alanları yumuşatmak amacıyla kullanılmaktadır (1,2) deki eşitlikte genişleme işlemi gösterilmektedir. Yapılandırma elemanı olarak Z8 matrisi alındığında giriş pikselinin komşu piksellerinden en az biri bile 1 değerine sahipse, çıkış pikselinin değeri 1 olarak atanmaktadır. D(A,B) (r,s) = max ( A(r-j,s-k) + B(j,k)) (1,2) (j,k) A : Genişletme filtresi nacak görüntü B : Yapılandırma matrisi [4] 4. Nesne Tanıma Sisteminin Çalışması Elma tanıma sistemin çalışması, şekil 3 deki akış diyagramında verilmiştir. B 29
4 Görüntü İşleme Teknikleri ile Elma Tanıma Eser Sert, Deniz Taşkın, Nurşen Topçubaşı, Murat Olcay Özcan BAŞLA Kamerayı çalıştır fotoğrafı çek Çekilen GRAY'e çevir Resmi 48 değerlikli Threshold işleminden geçir Erosion Opening Dilate Closing NOT işlemini Resimleri Topla Resmi 110 değerlikli Threshold işleminden geçir SON Erosion Opening Dilate Closing SON Şekil 3. Elma tanıma sisteminin akış diyagramı 30
5 Akademik Bilişim 11 - XIII. Akademik Bilişim Konferansı Bildirileri 2-4 Şubat 2011 İnönü Üniversitesi, Malatya a - Granny Smith tür elma b-starking tür elma Şekil 4. Sınırları ilmiş elma resimleri a - Gray e çevrilmiş Granny Smith Tür Elma b- Gray e çevrilmiş Starking tür elma Şekil 5. Gray e çevrilmiş elmalar a- Şekil 2 de 1 numaralı Image bloğu ile elma alınarak, 2 numaralı Detect Hough Lines elemanı sayesinde Image bloğu çıkışındaki elma nin sınırları ilmektedir. 3 numaralı Show Image ile sınırları ilen elmanın gösterilmesi sağlanmaktadır. Şekil 2 de 1 numaralı Image bloğunda Granny Smith türü elmanın fotoğrafının alınması neticesinde, Şekil 2 de 3 numaralı blok çıkışında Şekil 4.a daki resim, ilgili bloktan Starking tür elma fotoğrafının alınması neticesinde şekil 2 de 3 numaralı blok çıkışında Şekil 4.b deki resim elde edilmiştir. c- Şekil 2 de 11 numaralı Threshold bloğunun parametresi 48 e ayarlanarak çıkışında sayısal resim oluşturulmaktadır. Oluşturulan görüntü sayısal olduğundan elma siyah renkle doldurulmuş ve zemini atılmıştır. d- Şekil 2 de 11 numaralı Threshold bloğunun çıkışı Erosion, Opening, Dilate ve Closing filtrelerine bağlanmıştır. Şekil 2 de 13 numaralı Show Image bloğunun çıkışına Detect Hough Lines elemanı eklenmiş Dilate filtresi çıkışındaki elma nin çevresi ilmiştir. b- Şekil 2 de 4 numaralı Color Conversion ile resim RGB den GRAY e çevrilir. Granny Smith tür bir elmanın Color Conversion blok çıkışı şekil 5.a da, Starking bir elmanın ise şekil 5.b de gösterilmektedir. 31 e- Şekil 2 deki Image bloğundan Şekil 4.b de görülen Starking tür elma nin alınmasıyla, Starking tür elmayı gösteren bloklarda, şekil 6 daki sonuçlar elde edilmiştir.
6 Görüntü İşleme Teknikleri ile Elma Tanıma Eser Sert, Deniz Taşkın, Nurşen Topçubaşı, Murat Olcay Özcan a-şekil 2, 8 num. b- Şekil 2,10 num. c- Şekil 2, 13 num. d- Şekil2,17 num. blok çıkışı blok çıkışı blok çıkışı blok çıkışı d- Şekil 2, 15 num. blok çıkışı Şekil 6. Nesne tanıma sistemi çıkış şekilleri Şekil 2 deki 11 numaralı Threshold bloğundaki ayar seviyesi (Threshold=48) sayesinde şekil 2 deki 8, 10, 13, 15 ve 17 numaralı bloklarda yalnızca Starking tür elmalar gösterilmektedir. f- Şekil 2 de 11 numaralı Threshold bloğunun çıkışı 18 numaralı Not bloğuna narak Terslenmiş ve Şekil 2 de 5 numaralı Show Image bloğunun çıkışı 22 numaralı Threshold bloğuna bağlanmıştır. Şekil 2 de 1 numaralı Image bloğunda alınan elmanın Gray e çevrilmiş görüntüsü şekil 2 de 22 numaralı Threshold elemanına nmıştır. Şekil 2 deki Sum elemanıyla, 18 ve 22 numaralı blok çıkışları toplanarak çıkışında yalnızca Granny tür elma yada elmalar gösterilecektir Şekil 2 de 1 numaralı Image bloğunda Granny Smith tür elma alındıktan sonra, 18 ve 22 numaralı blok çıkışları toplanarak şekil 7 de verilen resim elde edilecektir. Şekil 7 de Sum çıkışındaki n şekil 2 de görülen ilgili bloklarda işlemlerden geçmesi neticesinde Şekil 8deki resimler elde edilmiştir. Granny Smith tür elmanın görüntülenmesi için Şekil 2 de bulunan 22 numaralı Threshold elemanının Threshold seviyesi 110 a ayarlanmıştır. 32
7 Akademik Bilişim 11 - XIII. Akademik Bilişim Konferansı Bildirileri 2-4 Şubat 2011 İnönü Üniversitesi, Malatya Şekil 7. Granny Smith tür elmanın grafiksel işlemleri a-şekil 2, 21 num. b- Şekil 2, 24 num. c- Şekil 2, 26 num. d- Şekil2, 30 num. blok çıkışı blok çıkışı blok çıkışı blok çıkışı Şekil 7. Granny Smith tür elmanın grafiksel işlemleri e- Şekil 2, 28 num. blok çıkışı Şekil 8. Nesne tanıma sistemi blok çıkış şekilleri 33
8 Görüntü İşleme Teknikleri ile Elma Tanıma Eser Sert, Deniz Taşkın, Nurşen Topçubaşı, Murat Olcay Özcan Şekil 8 incelenecek olursa, Şekil 2 de bulunan 20, 23, 25, 28 ve 29 numaralı bloklardan yalnızca Granny Smith tür elma yada elmalar elde edilmektedir. Dolayısıyla bu blok grupları Granny Smith tür elmaları tanıma işlevini üstlenmektedir. 4. Tartışma Bu çalışmada, elma örüntüsü alınıp renk özellikleri incelenerek, belirlenen kriterler doğrultusunda meyvenin tanınması gerçekleştirilmiştir. OpenCv açık kaynak kodlu kütüphanesi kullanılarak elma işlemden geçirilmekte ve tanımlanan elma nın binary gösterilmektedir. Açık kaynak kodlu bir kütüphane kullanıldığından dolayı sistem, platformdan bağımsızdır ve benzer çözümlerden farklı olarak gömülü sistemlerde kullanılabilir. 5. Kaynaklar [1] Acar U., Bayram B., Morfolojik Görüntü Filtreleri İle İkonos Görüntülerinden Otomatik Bina Çıkarımı, TMMOB Harita Ve Kadastro Mühendisleri Odası 12. Türkiye Harita Bilimsel ve Teknik Kurultayı, ( 2009) [2] Gündüz F., Kahriman M., Sayisal Görüntü İşleme İle Geometrik Şekil ve Rotasyon Tespiti, Elektronik Ve Haberleşme Mühendisliği Bölümü, Süleyman Demirel Üniversitesi, (2009) [3] Harpia User Manual, Version 0.1, The Harpia Official Documentation, (2007) [4] Kutluay K. H., Dijital Videolarda Arka Plan Modelleme Ve Hareketli Nesne Çikarimi, Yüksek Lisans Tezi, (2008) [5] Pichon E., Niethammer M., Sapiro G., Color Histogram Equalization Through Mesh Deformation,International Conference on Image Processing, (2003) [6] Sert E., Görüntü İşleme Teknikleri İle Elma ve Şeftali Sınıflandırma, Yüksek Lisans Tezi, 2010 [7] Soykan F., Tezcan C., Taşkın D., Histogram Tabanlı Nesne Çıkarımı, Pamukkale Üniversitesi - III. Bilgi Teknolojileri Kongresi, (2004) [8] Szepesvari C., Image Processing: Lowlevel Feature Extraction, University of Alberta, 2007 [9] Türkoğlu İ., Örüntü Tanıma Sistemleri, Fırat Üniversitesi, Ders Notları, (2003) [10] Yıldırım K. S., İnce C., Kalaycı T. E., Görüntü İşleme, Ege Üniversitesi,
AMAÇ Araçlardaki Kamera Sistemleri
SUNU PLANI AMAÇ OPEN CV GÖRÜNTÜ EŞİKLEME KENAR BULMA ŞEKİL BULMA GÖRÜNTÜ GENİŞLETME VE BOZMA GÖRÜNTÜ DOLDURMA AFFİNE DÖNÜŞÜMÜ PERSPEKTİF DÖNÜŞÜM KUŞ BAKIŞI GÖRÜNTÜ DÖNÜŞÜMÜ AMAÇ Araçlardaki Kamera Sistemleri
DetaylıGörüntü İşleme. K.Sinan YILDIRIM Cenk İNCE Tahir Emre KALAYCI. Ege Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü 2003
Görüntü İşleme K.Sinan YILDIRIM Cenk İNCE Tahir Emre KALAYCI Ege Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü 2003 İçerik Görüntü İşleme Nedir? Görüntü Tanımlamaları Görüntü Operasyonları Görüntü İşleme
DetaylıGörüntü İşleme. Dijital Görüntü Tanımları. Dijital görüntü ise sayısal değerlerden oluşur.
Görüntü İşleme Görüntü işleme, dijital bir resim haline getirilmiş olan gerçek yaşamdaki görüntülerin bir girdi resim olarak işlenerek, o resmin özelliklerinin ve görüntüsünün değiştirilmesidir. Resimler
DetaylıGÖRÜNTÜSÜ ALINAN BİR NESNENİN REFERANS BİR NESNE YARDIMIYLA BOYUTLARININ, ALANININ VE AÇISININ HESAPLANMASI ÖZET ABSTRACT
GÖRÜNTÜSÜ ALINAN BİR NESNENİN REFERANS BİR NESNE YARDIMIYLA BOYUTLARININ, ALANININ VE AÇISININ HESAPLANMASI Hüseyin GÜNEŞ 1, Alper BURMABIYIK 2, Semih KELEŞ 3, Davut AKDAŞ 4 1 hgunes@balikesir.edu.tr Balıkesir
DetaylıMorfolojik Görüntü İşleme Yöntemleri ile Kayısılarda Yaprak Delen (Çil) Hastalığı Sonucu Oluşan Lekelerin Tespiti
6 th International Advanced Technologies Symposium (IATS 11), 16-18 May 011, Elazığ, Turkey Morfolojik Görüntü İşleme Yöntemleri ile Kayısılarda Yaprak Delen (Çil) Hastalığı Sonucu Oluşan Lekelerin Tespiti
DetaylıLED IŞIK KAYNAKLARININ RENK SICAKLIĞININ GÖRÜNTÜ İŞLEME TEKNİKLERİ KULLANILARAK BELİRLENMESİ. İsmail Serkan Üncü, İsmail Taşcı
LED IŞIK KAYNAKLARININ RENK SICAKLIĞININ GÖRÜNTÜ İŞLEME TEKNİKLERİ KULLANILARAK BELİRLENMESİ İsmail Serkan Üncü, İsmail Taşcı To The Sources Of Light s Color Tempature With Image Processing Techniques
DetaylıCCD KAMERA KULLANARAK SAYISAL GÖRÜNTÜ İŞLEME YOLUYLA GERÇEK ZAMANLI GÜVENLİK UYGULAMASI
CCD KAMERA KULLANARAK SAYISAL GÖRÜNTÜ İŞLEME YOLUYLA GERÇEK ZAMANLI GÜVENLİK UYGULAMASI Serhan COŞAR serhancosar@yahoo.com Oğuzhan URHAN urhano@kou.edu.tr M. Kemal GÜLLÜ kemalg@kou.edu.tr İşaret ve Görüntü
DetaylıDigital Görüntü Temelleri Görüntü Oluşumu
Digital Görüntü Temelleri Görüntü Oluşumu Işık 3B yüzeye ulaşır. Yüzey yansıtır. Sensör elemanı ışık enerjisini alır. Yoğunluk (Intensity) önemlidir. Açılar önemlidir. Materyal (yüzey) önemlidir. 25 Ekim
DetaylıDijital Görüntü İşleme Teknikleri
Teknikleri Ders Notları, 2013 Doç. Dr. Fevzi Karslı Harita Mühendisliği Bölümü Mühendislik Fakültesi KTÜ 08 Ekim 2013 Salı 1 Ders Planı ve İçeriği 1. Hafta Giriş, dersin kapsamı, temel kavramlar, kaynaklar.
DetaylıBİYOMETRİK İRİS SINIFLANDIRMA SİSTEMLERİ
BİYOMETRİK İRİS SINIFLANDIRMA SİSTEMLERİ Emre DANDIL, K.İBRAHİM KAPLAN Akademik Bilişim 2013 İnternet ve bilgisayar teknolojilerinin etkin kullanılmaya başlanması ile birlikte, bazı kişisel bilgilere veya
Detaylıİkili (Binary) Görüntü Analizi
İkili (Binary) Görüntü Analizi İkili görüntü analizine giriş Eşikleme (Thresholding) Matematiksel morfoloji Piksel ve komşulukları (neighborhoods) Bağlantılı bileşenler analizi (Connected components analysis)
DetaylıÖZGEÇMİŞ. Unvan Üniversite / Bölüm Yıl Yardımcı Doçent Trakya Üniversitesi / Bilgisayar Mühendisliği
ÖZGEÇMİŞ 1. Adı Soyadı : Nurşen Suçsuz 2. Doğum Tarihi : 01.03.1965 3. Ünvanı : Yrd. Doç. Dr. 4. Öğrenim Durumu: Derece Alan Üniversite Yıl Lisans Matematik Trakya Üniversitesi 1987 Y. Lisans Matematik
DetaylıBilgisayarla Görüye Giriş
Bilgisayarla Görüye Giriş Ders 4 İkili Görüntüler, Topoloji ve Morfoloji Alp Ertürk alp.erturk@kocaeli.edu.tr İkili (binary) görüntüler Gri skala veya renkli bir görüntünün eşiklenmesi ile elde edilirler.
DetaylıİMGE İŞLEME Ders-7. Morfolojik İmge İşleme. Dersin web sayfası: http://mf.kou.edu.tr/elohab/kemalg/imge_web/odev.htm. (Yrd. Doç. Dr. M.
İMGE İŞLEME Ders-7 Morfolojik İmge İşleme (Yrd. Doç. Dr. M. Kemal GÜLLÜ) Dersin web sayfası: http://mf.kou.edu.tr/elohab/kemalg/imge_web/odev.htm Hazırlayan: M. Kemal GÜLLÜ Morfoloji Biyolojinin canlıların
DetaylıKOCAELİ ÜNİVERSİTESİ ELEKTRONİK VE HABERLEŞME MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ 2018/2019 GYY BİTİRME ÇALIŞMASI ÖNERİ FORMU. (Doç.Dr. M.
KOCAELİ ÜNİVERSİTESİ ELEKTRONİK VE HABERLEŞME MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ 2018/2019 GYY BİTİRME ÇALIŞMASI ÖNERİ FORMU (Doç.Dr. M. Kemal GÜLLÜ) Derinlik kamerası ile alınan modellerin birleştirilmesi Derinlik kamerası,
DetaylıGerçek Zamanlı Olarak, Anfis İle Renk Tabanlı Nesne Tespit Ve Motorlu Sistem İle Takip Edilmesi
S Ü L E Y M A N D E M İ R E L Ü N İ V E R S İ T E S İ T E K N İ K B İ L İ M L E R M E S L E K Y Ü K S E K O K U L U S U L E Y M A N D E M I R E L U N I V E R S I T Y T E C H N I C A L S C I E N C E S V
DetaylıGörüntü İşlemeye Giriş Introduction to Image Processing. Doç. Dr. Aybars UĞUR
Görüntü İşlemeye Giriş Introduction to Image Processing Doç. Dr. Aybars UĞUR 2013 1 İçerik Görüntü ve Piksel Görüntü Türleri Görüntü İşleme Görüntü İşlemenin Amaçları Görüntü İyileştirme Görüntü Analizi
DetaylıYıldız Teknik Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Bilgisayar Mühendisliği Bölümü. Bilgisayarla Görme. Proje
Yıldız Teknik Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Bilgisayarla Görme Proje Renk ve Şekil Temelli Trafik İşareti Tespiti Selçuk BAŞAK 08501008 1. Not: Ödevi hazırlamak için
DetaylıAraç Destek Sistemleri İçin Kuş Bakışı Görüntü Dönüşümü. Bird s Eye View Transformation For Vehicle Assistance Systems
Akademik Bilişim 2013 XV. Akademik Bilişim Konferansı Bildirileri 23-25 Ocak 2013 Akdeniz Üniversitesi, Antalya Araç Destek Sistemleri İçin Kuş Bakışı Görüntü Dönüşümü Turgut Doğan 1, Eser Sert 2, Deniz
DetaylıGÖRÜNTÜ İŞLEME HAFTA 2 SAYISAL GÖRÜNTÜ TEMELLERİ
GÖRÜNTÜ İŞLEME HAFTA 2 SAYISAL GÖRÜNTÜ TEMELLERİ GÖRÜNTÜ ALGILAMA Üç temel zar ile kaplıdır. 1- Dış Zar(kornea ve Sklera) 2- Koroid 3- Retina GÖRÜNTÜ ALGILAMA ---Dış Zar İki kısımdan oluşur. Kornea ve
Detaylıİkili (Binary) Görüntü Analizi
İkili (Binary) Görüntü Analizi İkili görüntü analizine giriş Eşikleme (Thresholding) Matematiksel morfoloji Piksel ve komşulukları (neighborhoods) Bağlantılı bileşenler analizi (Connected components analysis)
DetaylıPOSITION DETERMINATION BY USING IMAGE PROCESSING METHOD IN INVERTED PENDULUM
POSITION DETERMINATION BY USING IMAGE PROCESSING METHOD IN INVERTED PENDULUM Melih KUNCAN Siirt Üniversitesi, Mühendislik-Mimarlık Fakültesi, Mekatronik Mühendisliği Bölümü, Siirt, TÜRKIYE melihkuncan@siirt.edu.tr
DetaylıVHDL ile Mikroişlemci Tasarımı ve Eğitimde Uygulanabilirliği
Akademik Bilişim 11 - XIII. Akademik Bilişim Konferansı Bildirileri 2-4 Şubat 2011 İnönü Üniversitesi, Malatya VHDL ile Mikroişlemci Tasarımı ve Eğitimde Uygulanabilirliği Deniz Taşkın 1, Kenan Baysal
DetaylıDigital Görüntü Temelleri Görüntü Oluşumu
Digital Görüntü Temelleri Görüntü Oluşumu Işık 3B yüzeye ulaşır. Yüzey yansıtır. Sensör elemanı ışık enerjisini alır. Yoğunluk (Intensity) önemlidir. Açılar önemlidir. Materyal (yüzey) önemlidir. 06 Kasım
DetaylıBilkent Ünv. (Ankara) Özel Mühendislik F. Elektrik-Elektronik Müh. (Kapsamlı Burslu) MF-4 368,794 558,793 589 50 Koç Ünv. (İstanbul) Özel Mühendislik
Bilkent Ünv. (Ankara) Özel Mühendislik F. Elektrik-Elektronik Müh. (Kapsamlı Burslu) MF-4 368,794 558,793 589 50 Koç Ünv. (İstanbul) Özel Mühendislik F. Elektrik-Elektronik Müh. (İngilizce) (Başarı Burslu)
DetaylıSahne Geçişlerinin Geometrik Tabanlı olarak Saptanması
Sahne Geçişlerinin Geometrik Tabanlı olarak Saptanması 1 Giriş Binnur Kurt, H. Tahsin Demiral, Muhittin Gökmen İstanbul Teknik Üniversitesi, Bilgisayar Mühendisliği Bölümü, Maslak, 80626 İstanbul {kurt,demiral,gokmen}@cs.itu.edu.tr
DetaylıDers Adı Kodu Yarıyılı T+U Saati Ulusal Kredisi AKTS
DERS BİLGİLERİ Ders Adı Kodu Yarıyılı T+U Saati Ulusal Kredisi AKTS Sayısal Görüntü İşleme BIL413 7 3+0 3 5 Ön Koşul Dersleri Yok Dersin Dili Dersin Seviyesi Dersin Türü Türkçe Lisans Seçmeli / Yüz Yüze
DetaylıDijital (Sayısal) Fotogrametri
Dijital (Sayısal) Fotogrametri Dijital fotogrametri, cisimlere ait iki boyutlu görüntü ortamından üç boyutlu bilgi sağlayan, sayısal resim veya görüntü ile çalışan fotogrametri bilimidir. Girdi olarak
DetaylıBazı Gömülü Sistemlerde OpenCV ile Performans Analizi
OpenCV ile Performans Analizi S.Ü Bil.Müh. 2. Sınıf Öğrencisi Faruk GÜNER farukguner@outlook.com.tr S.Ü Bil.Müh. 2. Sınıf Öğrencisi Mesut PİŞKİN mesutpiskin@outlook.com S.Ü Öğr. Gör. Dr. Mustafa Nevzat
DetaylıMUSTAFA KEMAL ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ MAKİNE MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ
MUSTAFA KEMAL ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ MAKİNE MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ MAKİNE LABORATUVARI II DENEY FÖYÜ LABVIEW PROGRAMLAMA DİLİ VE DAQ KARTI UYGULAMASI Hazırlayan Arş. Gör. Vedat YEĞİN 1. AMAÇ Bir
DetaylıEGE ÜNİVERSİTESİ Bilgisayar Mühendisliği. Dr. Kemal YILMAZ, Prof. Dr. Aylin KANTARCI, Prof. Dr. Cezmi AKKIN
EGE ÜNİVERSİTESİ Bilgisayar Mühendisliği Dr. Kemal YILMAZ, Prof. Dr. Aylin KANTARCI, Prof. Dr. Cezmi AKKIN Oftalmoskopi: oftalmoskop ile göz dibinin muayene edilmesi bilimidir. Bilim tarihinin ilk optik
Detaylı103510395 ERCİYES ÜNİVERSİTESİ (KAYSERİ) Mühendislik Fakültesi Makine Mühendisliği 15 3252 103530169 ERCİYES ÜNİVERSİTESİ (KAYSERİ) Mühendislik
PROGRAM KODU ÜNİVERSİTE FAKÜLTE PROGRAM ADI KONTENJAN ÖZEL KOŞUL VE AÇIKLAMALAR Mühendislik Alan Kodu ABANT İZZET BAYSAL ÜNİVERSİTESİ (BOLU) MÜHENDİSLİK MİMARLIK FAKÜLTESİ Mühendislik-Mimarlık Fakültesi
DetaylıDİKKAT! Tercih işlemlerinde ÖSYM nin kılavuzunu dikkate alınız. Bu çalışma sadece size bilgi vermek amaçlı hazırlanmıştır. www.dgsdoktoru.
Devlet Kontenjanları 845 Vakıf Kontenjanları 470 KKTC Kontenjanları 154 Toplam Kontenjan 1469 Küçük 103110636 Bilgisayar Bilimleri Dokuz Eylül Ünv. Fen Fakültesi İzmir Devlet 3 SAY 4 #YOK #YOK 101110581
DetaylıRENK BİLEŞENLERİ YARDIMIYLA HAREKETLİ HEDEFLERİN GERÇEK ZAMANLI TESPİTİ
Journal of Naval Science and Engineering 2009, Vol 5, No2, pp 89-97 RENK BİLEŞENLERİ YARDIMIYLA HAREKETLİ HEDEFLERİN GERÇEK ZAMANLI TESPİTİ Öğr Kd Bnb Mustafa Yağımlı Elektrik/Elektronik Mühendisliği Bölümü,
DetaylıTMMOB Harita ve Kadastro Mühendisleri Odası Ulusal Coğrafi Bilgi Sistemleri Kongresi 30 Ekim 02 Kasım 2007, KTÜ, Trabzon
TMMOB Harita ve Kadastro Mühendisleri Odası Ulusal Coğrafi Bilgi Sistemleri Kongresi 30 Ekim 02 Kasım 2007, KTÜ, Trabzon Lazer Tarama Verilerinden Bina Detaylarının Çıkarılması ve CBS İle Entegrasyonu
DetaylıBLG325.1 SINYAL ISLEME DERSİ BİLGİ PAKETİ. Haftalık Ders Planı
Düzey : Lisans Ders Kodu : BLG325.1 Ders Adı : SINYAL ISLEME BLG325.1 SINYAL ISLEME DERSİ BİLGİ PAKETİ lık Ders Planı 1 : İşaret ve sistem tanımı, ayrık zamanlı ve sürekli zamanlı sistemler, ayrık değerli
DetaylıBilgisayarla Fotogrametrik Görme
Bilgisayarla Fotogrametrik Görme Dijital Görüntü ve Özellikleri Yrd. Doç. Dr. Mustafa DİHKAN 1 Dijital görüntü ve özellikleri Siyah-beyaz resimler için değer elemanları 0-255 arasındadır. 256 farklı durum
DetaylıSIRMA Bilgisayar Eğitim Danışmanlık San. ve Tic. Ltd. Şti Plaka Tanıma - Plaka Okuma Sistemi
Plaka Tanıma - Plaka Okuma Sistemi * PTS (Plaka Tanıma Sistemi) Araçları, plakaları vasıtasıyla tanımaya yarayan bir görüntü işleme teknolojisidir. * Bu teknoloji; yetkili giriş-çıkış sistemleri, güvenlik
DetaylıTrafik Yoğunluk Harita Görüntülerinin Görüntü İşleme Yöntemleriyle İşlenmesi
Trafik Yoğunluk Harita Görüntülerinin Görüntü İşleme Yöntemleriyle İşlenmesi ISITES 2016 4 TH INTERNATIONAL SYMPOSIUM ON INNOVATIVE TECHNOLOGIES IN ENGINEERING AND SCIENCE Dr. G. Çiğdem Çavdaroğlu ISITES,
DetaylıÜniversite Kütüphanelerinde RDA ya Geçiş Aşamasında Sorunlar. Yrd. Doç. Dr. Mustafa BAYTER Yıldırım Beyazıt Üniversitesi
Üniversite Kütüphanelerinde RDA ya Geçiş Aşamasında Sorunlar Yrd. Doç. Dr. Mustafa BAYTER Yıldırım Beyazıt Üniversitesi mbayter@ybu.edu.tr Giriş 1908 yılında ilk kataloglama kuralları (Catalogoouing Rules:
DetaylıBilgisayarla Görme (EE 430) Ders Detayları
Bilgisayarla Görme (EE 430) Ders Detayları Ders Adı Ders Kodu Dönemi Ders Saati Uygulama Saati Laboratuar Saati Kredi AKTS Bilgisayarla Görme EE 430 Her İkisi 3 0 0 3 5 Ön Koşul Ders(ler)i EE 275, MATH
DetaylıTeknik Özellik Listesi
VİDEO ÖLÇÜM CİHAZI Kullanım Şekli Bu video ölçme sistemi, CCD görüntüleme vasıtasıyla bir çeşit ölçme aleti olup, iş parçası görüntüsünü yazılım sistemine büyütmekte ve güçlü yazılımlarda çeşitli ölçüm
DetaylıBİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ
YILDIZ TEKNİK ÜNİVERSİTESİ BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ 1982 yılında kurulan bölümümüz 1986 yılında ilk mezunlarını vermiştir 1300 1300 Lisans, 190 25 190 Yüksek Lisans, 25 Doktora 93 Bölüm kontenjanımız
DetaylıTABLO-1 Tercih Edilebilecek Mühendislik Programları
ABANT İZZET BAYSAL ÜNİVERSİTESİ (BOLU) 100110415 Elektrik-Elektronik Mühendisliği 10 3162 100110399 Makine Mühendisliği 9 3252 AFYON KOCATEPE ÜNİVERSİTESİ (AFYONKARAHİSAR) 100410245 Malzeme Bilimi ve Mühendisliği
DetaylıINTERNET ARACILIĞIYLA UZAK BİRİMDEKİ DSP KİTİNE VERİ İLETİMİ
INTERNET ARACILIĞIYLA UZAK BİRİMDEKİ DSP KİTİNE VERİ İLETİMİ Nurşen Suçsuz 1 Deniz Taşkın 2 1 Öğr. Üyesi. Trakya Üniversitesi,Bilgisayar Mühendisliği Bölümü 22030 Edirne nursen@trakya.edu.tr 2 Ar. Gör.
DetaylıDerste Neler Anlatılacak? Temel Mekatronik Birimler,temel birim dönüşümü Güncel konular(hes,termik Santral,Rüzgar Enerjisi,Güneş
Derste Neler Anlatılacak? Temel Mekatronik Birimler,temel birim dönüşümü Güncel konular(hes,termik Santral,Rüzgar Enerjisi,Güneş Enerjisi,Doğalgaz,Biyogaz vs.) Mekatroniğin uygulama alanları Temel Mekanik
DetaylıMAPINFO PROFESSIONAL TEMEL VE İLERİ SEVİYE KURS İÇERİĞİ
MAPINFO PROFESSIONAL TEMEL VE İLERİ SEVİYE KURS İÇERİĞİ Başar Bilgisayar Sistemleri Ve İletişim Teknolojileri San. Ve Tic. Ltd. Şti. Web site: http://www.basarsoft.com.tr Kontak mail: basar@basarsoft.com.tr
DetaylıDijital (Sayısal) Fotogrametri
Dijital (Sayısal) Fotogrametri Dijital fotogrametri, cisimlere ait iki boyutlu görüntü ortamından üç boyutlu bilgi sağlayan, sayısal resim veya görüntü ile çalışan fotogrametri bilimidir. Girdi olarak
DetaylıBaşarsoft Bilgi Teknolojileri A.Ş.
EĞİTİM İÇERİĞİ Başarsoft Bilgi Teknolojileri A.Ş. Web site: http://www.basarsoft.com.tr Kontak mail: egitim@basarsoft.com.tr Ankara Merkez Adres Ehlibeyt Mah. Ceyhun Atıf Kansu Cad. No: 114 Bayraktar Center
DetaylıGörüntüĐşlemede Yeni Bir Soluk, OpenCV
GörüntüĐşlemede Yeni Bir Soluk, OpenCV Arş. Gör. Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Đstanbul Ticaret Üniversitesi OPENCV Açık kaynak kodlu Bilgisayarla Görme Kütüphanesi ( INTEL, C++ ) INTEL s OPEN SOURCE
DetaylıNDEN BELİRLENEBİLME LME POTANSİYELİ UYDU GÖRÜNTÜLERİNDEN
BİNALARIN YÜKSEK Y ÇÖZÜNÜRLÜKLÜRLÜKL UYDU GÖRÜNTÜLERİNDEN NTÜLER NDEN BELİRLENEBİLME LME POTANSİYELİ Dilek KOÇ SAN dkoc@metu metu.edu.tr Orta Doğu u Teknik Üniversitesi, Jeodezi ve Coğrafi Bilgi Teknolojileri
DetaylıENCOM DISCOVER & 3D KURS İÇERİĞİ
ENCOM DISCOVER & 3D KURS İÇERİĞİ Başar Bilgisayar Sistemleri Ve İletişim Teknolojileri San. Ve Tic. Ltd. Şti. Web site: http://www.basarsoft.com.tr Kontak mail: basar@basarsoft.com.tr ODTÜ Teknokent Gümüş
DetaylıTABLO-1 Tercih Edilebilecek Mühendislik Programları ÖZEL KOŞUL VE AÇIKLAMALAR
ABANT İZZET BAYSAL ÜNİVERSİTESİ (BOLU) 100110415 Elektrik-Elektronik Mühendisliği 13 3162 100110399 Makine Mühendisliği 13 3252 AFYON KOCATEPE ÜNİVERSİTESİ (AFYONKARAHİSAR) 100410245 Malzeme Bilimi ve
DetaylıGörüntü Segmentasyonu (Bölütleme)
Görüntü Segmentasyonu (Bölütleme) Segmentasyon, görüntüyü aynı cinsten obje ve bölgelere ayırmaktır. 20 Aralık 2014 Cumartesi 1 Görüntü Segmentasyonu 20 Aralık 2014 Cumartesi 2 Gestalt kanunları Görüntü
DetaylıDijital Fotogrametri
Dijital Fotogrametri 2016-2017, Bahar YY Fevzi Karslı (Prof. Dr.) Harita Mühendisliği Bölümü Mühendislik Fakültesi KTÜ 20 Mart 2017 Pazartesi Ders Planı ve İçeriği 1. Hafta Giriş, dersin kapsamı, kavramlar,
Detaylı2014 - Teknik Öğretmenler İçin Mühendislik Tamamlama Programları Yerleştirme Sonuçlarına Göre En Küçük ve En Büyük Puanlar
100110399 ABANT İZZET BAYSAL ÜNİVERSİTESİ (BOLU) / Mühendislik-Mimarlık Fakültesi / Makine Mühendisliği 13 0 58,33333 76,66667 100110415 ABANT İZZET BAYSAL ÜNİVERSİTESİ (BOLU) / Mühendislik-Mimarlık Fakültesi
DetaylıTÜRKİYE CUMHURİYETİ DEVLETİNİN temellerinin atıldığı Çanakkale zaferinin 100. yılı kutlu olsun.
Doç.Dr.Mehmet MISIR-2013 TÜRKİYE CUMHURİYETİ DEVLETİNİN temellerinin atıldığı Çanakkale zaferinin 100. yılı kutlu olsun. Son yıllarda teknolojinin gelişmesi ile birlikte; geniş alanlarda, kısa zaman aralıklarında
DetaylıTABLO-1 Tercih Edilebilecek Mühendislik Programları
ABANT İZZET BAYSAL ÜNİVERSİTESİ (BOLU) 100110415 Elektrik-Elektronik Mühendisliği 9 3162 100110399 Makine Mühendisliği 6 3252 AFYON KOCATEPE ÜNİVERSİTESİ (AFYONKARAHİSAR) 100410633 Elektrik Mühendisliği
DetaylıAnalog Kamera Menüleri
Analog Kamera Menüleri DINION 4000 AN tr Hızlı Kullanım Kılavuzu Analog Kamera Menüleri Kurulum menüsü tr 3 1 Kurulum menüsü SETUP menüsüne erişmek için kontrol kumandasının ortasındaki düğmeye basın.
DetaylıDijital (Sayısal) Fotogrametri
Dijital (Sayısal) Fotogrametri Dijital fotogrametri, cisimlere ait iki boyutlu görüntü ortamından üç boyutlu bilgi sağlayan, sayısal resim veya görüntü ile çalışan fotogrametri bilimidir. Girdi olarak
DetaylıVHDL Kullanarak FPGA ile Yüksek Kapasiteli Tam Çıkarıcı Devre Tasarımı
VHDL Kullanarak FPGA ile Yüksek Kapasiteli Tam Çıkarıcı Devre Tasarımı Kenan Baysal 1, Deniz Taşkın 2, Eser Sert 3, Nurşen Topçubaşı 4 1 Namık Kemal Üniversitesi, Hayrabolu Meslek Yüksekokulu, Bilgi Yönetimi
DetaylıBölüm 7 Renkli Görüntü İşleme
BLM429 Görüntü İşlemeye Giriş Bölüm 7 Renkli Görüntü İşleme Dr. Öğr. Üyesi Caner ÖZCAN Genç sanatçının, rengin sadece tanımlayıcı değil aynı zamanda kişisel ifade anlamına geldiğini anlaması renge dokunmasından
DetaylıMüzik Verileri İçin XML Tabanlı Diller
Müzik Verileri İçin XML Tabanlı Diller İlker KALAYCI, M. Serdar KORUKOĞLU Ege Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü 2009 Akademik Bilişim '09-Harran Üniversitesi 1 İçerik Giriş MIDI Özellikleri XML
DetaylıTABLO-1 Tercih Edilebilecek Mühendislik Programları PROGRAM KODU PROGRAM ADI KONTENJAN ÖZEL KOŞUL VE AÇIKLAMALAR
TABLO-1 Tercih Edilebilecek Mühendislik Programları PROGRAM KODU PROGRAM ADI KONTENJAN ÖZEL KOŞUL VE AÇIKLAMALAR LİSANS ALAN KODU ABANT İZZET BAYSAL ÜNİVERSİTESİ (BOLU) 100110415 Elektrik-Elektronik Mühendisliği
Detaylı3.2. Raster Veriler. Satırlar. Sütunlar. Piksel/hücre büyüklüğü
3.2. Raster Veriler Satırlar Piksel/hücre büyüklüğü Sütunlar 1 Görüntü formatlı veriler Her piksel için gri değerleri kaydedilmiştir iki veya üç bant (RGB) çok sayıda bant Fotoğraf, uydu görüntüsü, ortofoto,
DetaylıUzaktan Algılama Uygulamaları
Aksaray Üniversitesi Uzaktan Algılama Uygulamaları Doç.Dr. Semih EKERCİN Harita Mühendisliği Bölümü sekercin@aksaray.edu.tr 2010-2011 Bahar Yarıyılı Uzaktan Algılama Uygulamaları GÖRÜNTÜ İŞLEME TEKNİKLERİ
DetaylıAraç Destek Sistemleri İçin Kuş Bakışı Görüntü Dönüşümü. Bird s Eye View Transformation For Vehicle Assistance Systems
Araç Destek Sistemleri İçin Kuş Bakışı Görüntü Dönüşümü Turgut DOĞAN 1, Eser SERT 2, Deniz TAŞKIN 3 1,3 Trakya Üniversitesi, Bilgisayar Mühendisliği Bölümü, Edirne 2 Trakya Üniversitesi, Teknik Bilimler
DetaylıElectronic Letters on Science & Engineering 11(1) (2015) Available online at www.e-lse.org
Electronic Letters on Science & Engineering 11(1) (2015) Available online at www.e-lse.org A Robot's Voice Recognition System Serkan Oncu 1, Orhan Er 2 1 Bozok University, Vocational School, 66200, Yozgat,
DetaylıResearch On Using a Mobile Terrestrial Photogrammetric Mapping System For The Determination Of Object Volumes
Harita Teknolojileri Elektronik Dergisi Cilt: 4, No: 3, 2012 (1-6) Electronic Journal of Map Technologies Vol: 4, No: 3, 2012 (1-6) TEKNOLOJİK ARAŞTIRMALAR www.teknolojikarastirmalar.com e-issn:1309-3983
DetaylıDİKKAT! Tercih işlemlerinde ÖSYM nin kılavuzunu dikkate alınız. Bu çalışma sadece size bilgi vermek amaçlı hazırlanmıştır. www.dgsdoktoru.
Devlet Kontenjanları 1189 Vakıf Kontenjanları 636 KKTC Kontenjanları 100 Toplam Kontenjan 1925 ADI ÜNİVERSİTE FAKÜLTE İL Küçük 100410633 Elektrik Müh. Afyon Kocatepe Ünv. Mühendislik Fakültesi Afyonkarahisar
DetaylıGÖRÜNTÜ TABANLI ALGILAMA İLE QUADROTORUN HAREKETLİ BİR CİSMİ TAKİBİ
GÖRÜNTÜ TABANLI ALGILAMA İLE QUADROTORUN HAREKETLİ BİR CİSMİ TAKİBİ 1 PROJENİN TANIMI Bu projede bir quadrotora, görüntü tabanlı algılama ile hareketli bir nesneyi otonom olarak takip etme özelliği kazandırılmıştır.
DetaylıIpv6 Destekli Özgür Video Konferans Yazılımı: Fi6en
Ipv6 Destekli Özgür Video Konferans Yazılımı: Fi6en Necdet Yücel 1, Kaan Ozdincer 2 Cem Sönmez 3 1 nyucel@comu.edu.tr 2 kozdincer@comu.edu.tr 3 cem@comu.edu.tr Özet: Bu çalışmada, internet kullanımın yaygınlaşması
DetaylıDoç. Dr. Harun KESENKAŞ Ege Üniversitesi Ziraat Fakültesi Süt Teknolojisi Bölümü
Doç. Dr. Harun KESENKAŞ Ege Üniversitesi Ziraat Fakültesi Süt Teknolojisi Bölümü İnovasyon Ne Demektir? Latince innovare kökünden türetilmiş yeni ve değişik bir şey yapmak anlamına gelen bir terimdir.
DetaylıT.C. ERCİYES ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ EĞİTİM ÖĞRETİM YILI DERS KATALOĞU
T.C. ERCİYES ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ - EĞİTİM ÖĞRETİM YILI DERS KATALOĞU Ders Kodu Bim Kodu Ders Adı Türkçe Ders Adı İngilizce Dersin Dönemi T Snf Açıl.Dönem P
DetaylıKültür Varlıklarının Web Otomasyonu
Kültür Varlıklarının Web Otomasyonu SUNUM İÇERİĞİ PROJE GEREKLİLİĞİ PROJE İHTİYAÇLARI SİSTEM TASARIMINA GÖRE TEKNOLOJİK ALT YAPI DÜZENLENEN SİSTEMİN GETİRDİĞİ AVANTAJLAR PROJE GEREKLİLİĞİ Taşınmaz kültür
DetaylıOpenCV ile Kamera Kalibrasyonu
OpenCV ile Kamera Kalibrasyonu Eser Sert 1, Deniz Taşkın 2, Cem Taşkın 3, Nurşen Topçubaşı 4, İrfan Köprücü 2 1 Trakya Üniversitesi, Teknik Bilimler Meslek Yüksek Okulu, Edirne 2 Trakya Üniversitesi, Bilgisayar
DetaylıMATLAB A GİRİŞ. EE-346 Hafta-1 Dr. Ayşe DEMİRHAN
MATLAB A GİRİŞ EE-346 Hafta-1 Dr. Ayşe DEMİRHAN MATLAB Teknik ve bilimsel hesaplamalar için yazılmış yüksek performanslı bir yazılım geliştirme aracı MATrix LABoratory (MATLAB) Boyutlandırma gerekmeyen
DetaylıYaz.Müh.Ders Notları #6 1
YAZILIM MÜHENDİSLİĞİ Prof.Dr. Oya Kalıpsız GİRİŞ 1 YAZILIM YETERLİLİK OLGUNLUK MODELİ Olgunluk Seviyeleri: Düzey 1. Başlangıç düzeyi: Yazılım gelişimi ile ilişkili süreçlerin tanımlanması için hiçbir sistematik
Detaylı4. Bölüm Programlamaya Giriş
4. Bölüm Programlamaya Giriş Algoritma ve Programlamaya Giriş Dr. Serkan DİŞLİTAŞ 4.1. C# ile Program Geliştirme Net Framework, Microsoft firması tarafından açık internet protokolleri ve standartları
DetaylıYrd. Doç. Dr. Aycan M. MARANGOZ GEOMATİK MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ FOTOGRAMETRİ ANABİLİM DALI SUNULARI JDF435 UZAKTAN ALGILAMA DERSİ NOTLARI
UZAKTAN ALGILAMA Sayısal Görüntü ve Özellikleri GEOMATİK MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ FOTOGRAMETRİ ANABİLİM DALI SUNULARI JDF435 UZAKTAN ALGILAMA DERSİ NOTLARI http://jeodezi.karaelmas.edu.tr/linkler/akademik/marangoz
DetaylıMarmara Üniversitesi Lojistik & Tedarik Zinciri Yönetimi Sertifika Programı Marmara University Logistics & Supply Chain Management Certificate Program
Marmara Üniversitesi Lojistik & Tedarik Zinciri Yönetimi Sertifika Programı Marmara University Logistics & Supply Chain Management Certificate Program Amaç Değişen ve gelişen müşteri isteklerinin en verimli
DetaylıTASARI DGS KURSLARI LİSANS PROGRAMLARINA GÖRE ALFABETİK OLARAK DÜZENLENMİŞ KARŞILAŞTIRMALI TABAN PUANLAR (2004-2008)
TASARI KURSLARI 2004 GAZİ ÜNİVERSİTESİ (ANKARA) Aile Ekonomisi ve Beslenme Öğretmenliği EA 5 252,800 248,822 267,253 255.397 272,642 SELÇUK ÜNİVERSİTESİ (KONYA) Aile Ekonomisi ve Beslenme Öğretmenliği
DetaylıDers Adı Kodu Yarıyılı T+U Saati Ulusal Kredisi AKTS. Bilgisayarlı Kontrol Sistemleri BIL
DERS BİLGİLERİ Ders Adı Kodu Yarıyılı T+U Saati Ulusal Kredisi AKTS Bilgisayarlı Kontrol Sistemleri BIL311 5 3+0 3 5 Ön Koşul Dersleri Dersin Dili Dersin Seviyesi Dersin Türü Türkçe Lisans Zorunlu / Yüz
DetaylıGörüntü Segmentasyonu (Bölütleme) Dijital Görüntü İşleme Fevzi Karslı, KTÜ Segmentasyon, görüntüyü aynı cinsten obje ve bölgelere ayırmaktır.
Görüntü Segmentasyonu (Bölütleme) Segmentasyon, görüntüyü aynı cinsten obje ve bölgelere ayırmaktır. 16 Ocak 2014 Perşembe 1 Görüntü Segmentasyonu 16 Ocak 2014 Perşembe 2 Görüntüden Objelere Bir objeyi
DetaylıİÇİNDEKİLER ÖN SÖZ...
İÇİNDEKİLER ÖN SÖZ... v GİRİŞ... 1 1. İSTATİSTİK İN TARİHÇESİ... 1 2. İSTATİSTİK NEDİR?... 3 3. SAYISAL BİLGİDEN ANLAM ÇIKARILMASI... 4 4. BELİRSİZLİĞİN ELE ALINMASI... 4 5. ÖRNEKLEME... 5 6. İLİŞKİLERİN
DetaylıOpenCV ile Kamera Kalibrasyonu. Camera Calibration with OpenCV. Eser SERT 1, Deniz TAŞKIN 2, Cem TAŞKIN 3, Nurşen TOPÇUBAŞI 4, İrfan KÖPRÜCÜ 5
OpenCV ile Kamera Kalibrasyonu Eser SERT 1, Deniz TAŞKIN 2, Cem TAŞKIN 3, Nurşen TOPÇUBAŞI 4, İrfan KÖPRÜCÜ 5 1 Trakya Üniversitesi, Teknik Bilimler Meslek Yüksek Okulu, Edirne 2,5 Trakya Üniversitesi,
DetaylıMULTİSPEKTRAL GÖRÜNTÜİŞLEME TEKNOLOJİSİNİN GIDALARIN KALİTE ÖZELLİKLERİNİBELİRLEMEDE KULLANIMI
MULTİSPEKTRAL GÖRÜNTÜİŞLEME TEKNOLOJİSİNİN GIDALARIN KALİTE ÖZELLİKLERİNİBELİRLEMEDE KULLANIMI Dr. H.Murat Velioğlu Namık Kemal Üniversitesi, Tekirdağ 11.Gıda Kongresi, 10-12 Ekim 2012, Hatay 1/30 Sunum
DetaylıMAPINFO PRO TEMEL VE İLERİ SEVİYE EĞİTİM İÇERİĞİ
MAPINFO PRO TEMEL VE İLERİ SEVİYE EĞİTİM İÇERİĞİ Başarsoft Bilgi Teknolojileri A.Ş. Web site: http://www.basarsoft.com.tr Kontak mail: egitim@basarsoft.com.tr Ankara Merkez Adres Ehlibeyt Mah. Ceyhun Atıf
DetaylıHafta 12 Morfolojik Görüntü İşleme
BLM429 Görüntü İşlemeye Giriş Hafta 12 Morfolojik Görüntü İşleme Yrd. Doç. Dr. Caner ÖZCAN Biçim ve özellik, yüz ve dudak.. Tıpkı kardeşim gibi büyüdüm.. Benzerliklerimiz sanki beni o yaptı.. Ve birimiz
DetaylıBilgisayar ve Bilgi Sistemleri (COMPE 107) Ders Detayları
Bilgisayar ve Bilgi Sistemleri (COMPE 107) Ders Detayları Ders Adı Bilgisayar ve Bilgi Sistemleri Ders Kodu COMPE 107 Dönemi Ders Uygulama Saati Saati Laboratuar Saati Kredi AKTS Bahar 3 0 0 3 3 Ön Koşul
DetaylıBölüm 4 Yoğunluk Dönüşümleri ve Histogram İşleme
BLM429 Görüntü İşlemeye Giriş Bölüm 4 Yoğunluk Dönüşümleri ve Histogram İşleme Dr. Öğr. Üyesi Caner ÖZCAN It makes all the difference whether one sees darkness through the light or brightness through the
DetaylıFIRAT ÜNİVERSİTESİ SMS - WAP OTOMASYONU UNIVERSITY OF FIRAT SMS - WAP OUTOMASION
GAP V. Mühendislik Kongresi Bildiriler Kitabı, 26-28 Nisan 2006, Şanlıurfa. Proceedings of the Fifth GAP Engineering Congress, 26-28 April 2006, Şanlıurfa, Turkey. FIRAT ÜNİVERSİTESİ SMS - WAP OTOMASYONU
DetaylıRenk kalitesi kılavuzu
Sayfa 1 / 5 Renk kalitesi kılavuzu Bu kılavuz, renk çıktısını ayarlamak ve özelleştirmek için yazıcının mevcut işlemlerinin nasıl kullanılabileceğini anlamanıza yardımcı olur. Kalite menüsü Yazdırma Modu
DetaylıÖğr. Gör. Hakan YÜKSEL hakanyuksel@sdu.edu.tr SÜLEYMAN DEMİREL ÜNİVERSİTESİ. Akademik Bilişim 2013 1
Öğr. Gör. Hakan YÜKSEL hakanyuksel@sdu.edu.tr SÜLEYMAN DEMİREL ÜNİVERSİTESİ Akademik Bilişim 2013 1 İçerik Hareket Temelli İşlemler Temassız hareket algılayıcısı: Kinect Kinect Uygulamaları Kinect in getirdikleri
DetaylıMAPINFO PRO TEMEL SEVİYE EĞİTİM İÇERİĞİ
MAPINFO PRO TEMEL SEVİYE EĞİTİM İÇERİĞİ Başarsoft Bilgi Teknolojileri A.Ş. Web site: http://www.basarsoft.com.tr Kontak mail: egitim@basarsoft.com.tr Ankara Merkez Adres Ehlibeyt Mah. Ceyhun Atıf Kansu
DetaylıFiery Command WorkStation 6 FS200 Renk ayarları
Bu belge nasıl kullanılır? Bu araç, eski Fiery renk akış grafiği resminin yerini alır. Kullanıcılara Fiery sunucusu üzerinde izlenen renk işleme planı hakkında ayrıntılar vermek için tasarlanmıştır. Bu
DetaylıT.C. TRAKYA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ. DİJİTAL VİDEOLARDA ARKA PLAN MODELLEME ve HAREKETLİ NESNE ÇIKARIMI
T.C. TRAKYA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ DİJİTAL VİDEOLARDA ARKA PLAN MODELLEME ve HAREKETLİ NESNE ÇIKARIMI K. Hakan Kutluay Yüksek Lisans Tezi Bilgisayar Mühendisliği Anabilim Dalı Danışman: Yrd.Doç.Dr.
DetaylıYrd. Doç. Dr. Saygın ABDİKAN Öğretim Yılı Bahar Dönemi
Dijital Görüntü İşleme (GEO/JDF338) Yrd. Doç. Dr. Saygın ABDİKAN 2017-2018 Öğretim Yılı Bahar Dönemi 1 İletişim bilgileri sabdikan@beun.edu.tr 0 372 291 2565 http://geomatik.beun.edu.tr/abdikan/ Öğrenci
DetaylıHemzemin Geçit Bölgeleri için Görüntüleme Sistemi ile Güvenlik Kontrolü
Hemzemin Geçit Bölgeleri için Görüntüleme Sistemi ile Güvenlik Kontrolü 1 Betül Gündüz, 1 Metin Akın, 1 Muhammed Yakışır ve * 1 Ü. Çiğdem Turhal 1 Mühendislik Fakültesi, Elektrik-Elelktronik Mühendisliği
Detaylı