<![CDATA[KodlarTR - Kodla Görüntü Tanıma Örnekleri]]>

<![CDATA[KodlarTR - Kodla Görüntü Tanıma Örnekleri]]> https://kodlar.tr/ Fri, 15 May 2026 11:25:51 +0000 MyBB <![CDATA[TensorFlow ile Nesne Tanıma (Önceden Eğitilmiş Model)]]> https://kodlar.tr/konu-tensorflow-ile-nesne-tanima-onceden-egitilmis-model.html Fri, 16 May 2025 20:17:00 +0000 KodlarTR]]> https://kodlar.tr/konu-tensorflow-ile-nesne-tanima-onceden-egitilmis-model.html TensorFlow ile Nesne Tanıma (Önceden Eğitilmiş Model)

TensorFlow Hub'dan önceden eğitilmiş bir model kullanarak nesne tanıma yapabilirsiniz. Aşağıdaki örnek, bir görüntüdeki nesneleri tanır ve etiketler.
python

Kopyala

import tensorflow as tf

import tensorflow_hub as hub

import numpy as np

import cv2



# Modeli TensorFlow Hub'dan yükle (EfficientDet)

model = hub.load('https://tfhub.dev/tensorflow/efficientdet/d4/1')



# Görüntüyü oku ve hazırla

image = cv2.imread('nesne_resmi.jpg')

image_rgb = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)

image_tensor = tf.convert_to_tensor(image_rgb, dtype=tf.uint8)[tf.newaxis, ...]



# Modeli çalıştır

results = model(image_tensor)



# Sonuçları işle

boxes = results['detection_boxes'].numpy()[0]

scores = results['detection_scores'].numpy()[0]

classes = results['detection_classes'].numpy()[0].astype(int)



# Tespit edilen nesneleri çiz

for i in range(len(scores)):

    if scores[i] > 0.5:  # Güven skoru %50'den büyükse

        box = boxes[i]

        y1, x1, y2, x2 = (box * [image.shape[0], image.shape[1], image.shape[0], image.shape[1]]).astype(int)

        cv2.rectangle(image, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), 2)

        cv2.putText(image, f'Class {classes[i]}: {scores[i]:.2f}', (x1, y1-10),

                    cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0), 2)



# Sonucu göster

cv2.imshow('Nesne Tespiti', image)

cv2.waitKey(0)

cv2.destroyAllWindows()

Gereksinimler:

pip install tensorflow tensorflow-hub opencv-python
nesne_resmi.jpg adında bir görüntü dosyası.
Bu kod, EfficientDet modelini kullanarak görüntüdeki nesneleri tespit eder ve etiketler.

]]> TensorFlow ile Nesne Tanıma (Önceden Eğitilmiş Model)

TensorFlow Hub'dan önceden eğitilmiş bir model kullanarak nesne tanıma yapabilirsiniz. Aşağıdaki örnek, bir görüntüdeki nesneleri tanır ve etiketler.
python

Kopyala

import tensorflow as tf

import tensorflow_hub as hub

import numpy as np

import cv2



# Modeli TensorFlow Hub'dan yükle (EfficientDet)

model = hub.load('https://tfhub.dev/tensorflow/efficientdet/d4/1')



# Görüntüyü oku ve hazırla

image = cv2.imread('nesne_resmi.jpg')

image_rgb = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)

image_tensor = tf.convert_to_tensor(image_rgb, dtype=tf.uint8)[tf.newaxis, ...]



# Modeli çalıştır

results = model(image_tensor)



# Sonuçları işle

boxes = results['detection_boxes'].numpy()[0]

scores = results['detection_scores'].numpy()[0]

classes = results['detection_classes'].numpy()[0].astype(int)



# Tespit edilen nesneleri çiz

for i in range(len(scores)):

    if scores[i] > 0.5:  # Güven skoru %50'den büyükse

        box = boxes[i]

        y1, x1, y2, x2 = (box * [image.shape[0], image.shape[1], image.shape[0], image.shape[1]]).astype(int)

        cv2.rectangle(image, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), 2)

        cv2.putText(image, f'Class {classes[i]}: {scores[i]:.2f}', (x1, y1-10),

                    cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0), 2)



# Sonucu göster

cv2.imshow('Nesne Tespiti', image)

cv2.waitKey(0)

cv2.destroyAllWindows()

Gereksinimler:

pip install tensorflow tensorflow-hub opencv-python
nesne_resmi.jpg adında bir görüntü dosyası.
Bu kod, EfficientDet modelini kullanarak görüntüdeki nesneleri tespit eder ve etiketler.

]]> <![CDATA[OpenCV ile Basit Görüntü Tanıma]]> https://kodlar.tr/konu-opencv-ile-basit-goruntu-tanima.html Fri, 16 May 2025 20:16:00 +0000 KodlarTR]]> https://kodlar.tr/konu-opencv-ile-basit-goruntu-tanima.html OpenCV ile Basit Görüntü Tanıma

Görüntü tanıma (image recognition) için Python tabanlı bazı temel örnekleri aşağıda paylaşıyorum. Bu örnekler, popüler kütüphanelerden OpenCV, TensorFlow ve PyTorch kullanarak nasıl görüntü tanıma yapılabileceğini gösteriyor. Kodlar basit ve anlaşılır olacak şekilde hazırlandı.

1. OpenCV ile Basit Görüntü Tanıma (Yüz Tespiti)

OpenCV, yüz tanıma gibi temel görüntü işleme görevleri için oldukça kullanışlıdır. Aşağıdaki örnek, bir görüntüdeki yüzleri tespit eder.
python

Kopyala

import cv2



# Önceden eğitilmiş yüz tanıma modelini yükle

face_cascade = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades + 'haarcascade_frontalface_default.xml')



# Görüntüyü oku

image = cv2.imread('yuz_resmi.jpg')



# Görüntüyü gri tonlamaya çevir (yüz tanıma için gerekli)

gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)



# Yüzleri tespit et

faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5, minSize=(30, 30))



# Tespit edilen yüzlerin etrafına dikdörtgen çiz

for (x, y, w, h) in faces:

    cv2.rectangle(image, (x, y), (x+w, y+h), (255, 0, 0), 2)



# Sonucu göster

cv2.imshow('Yuz Tespiti', image)

cv2.waitKey(0)

cv2.destroyAllWindows()

Gereksinimler:

pip install opencv-python
yuz_resmi.jpg adında bir görüntü dosyası.
Bu kod, görüntüdeki yüzleri tespit eder ve etrafına mavi bir dikdörtgen çizer.

]]> OpenCV ile Basit Görüntü Tanıma

Görüntü tanıma (image recognition) için Python tabanlı bazı temel örnekleri aşağıda paylaşıyorum. Bu örnekler, popüler kütüphanelerden OpenCV, TensorFlow ve PyTorch kullanarak nasıl görüntü tanıma yapılabileceğini gösteriyor. Kodlar basit ve anlaşılır olacak şekilde hazırlandı.

import cv2



# Önceden eğitilmiş yüz tanıma modelini yükle

face_cascade = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades + 'haarcascade_frontalface_default.xml')



# Görüntüyü oku

image = cv2.imread('yuz_resmi.jpg')



# Görüntüyü gri tonlamaya çevir (yüz tanıma için gerekli)

gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)



# Yüzleri tespit et

faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5, minSize=(30, 30))



# Tespit edilen yüzlerin etrafına dikdörtgen çiz

for (x, y, w, h) in faces:

    cv2.rectangle(image, (x, y), (x+w, y+h), (255, 0, 0), 2)



# Sonucu göster

cv2.imshow('Yuz Tespiti', image)

cv2.waitKey(0)

cv2.destroyAllWindows()

Gereksinimler:

pip install opencv-python
yuz_resmi.jpg adında bir görüntü dosyası.
Bu kod, görüntüdeki yüzleri tespit eder ve etrafına mavi bir dikdörtgen çizer.

]]>