Görüntü Bölümleme Teknikleri [Adım Adım Uygulama]

Selfie'nize baktığınızda ilk ne görüyorsunuz? Yüzün, değil mi? Yüzünüzü tespit edebilirsiniz çünkü beyniniz yüzünüzü tanıyabilir ve onu görüntünün geri kalanından (arka plandan) ayırabilir.

Şimdi, bilgisayarınızın bir selfie'de yüzünüzü tanımasını isteseydiniz, bunu yapabilir miydi?

Evet, görüntü segmentasyonu yapabilmesi şartıyla.

Bugünün makalesinde, kullanabileceğiniz çeşitli görüntü bölütleme teknikleri de dahil olmak üzere, görüntü bölütlemeyi ve onun tüm önemli yönlerini tartışacağız. Ancak, uzun bir okuma olduğundan, daha sonra geri dönebilmeniz için bu makaleye yer işareti koymanızı öneririz.

Görüntü işlemede çeşitli bölütleme tekniklerini tartışmaya başlamadan önce, "Görüntü bölütleme nedir?" sorusunun cevabını bulmalıyız.

Görüntü Segmentasyonu Nedir?

Görüntü bölütleme, bir görüntüyü özelliklerine ve özelliklerine göre farklı parçalara ayırmaya odaklanan dijital görüntü işlemenin bir dalıdır. Görüntü bölütlemenin birincil amacı, daha kolay analiz için görüntüyü basitleştirmektir. Görüntü bölütlemede, bir görüntüyü benzer niteliklere sahip çeşitli parçalara bölersiniz. Görüntüyü böldüğünüz kısımlara Görüntü Nesneleri denir.

Görüntü analizi için ilk adımdır. Görüntü segmentasyonu yapmadan, bilgisayarla görü uygulamaları yapmak sizin için neredeyse imkansız olacaktır.

Görüntü bölütleme tekniklerini kullanarak, bir görüntüdeki belirli pikselleri bölebilir ve gruplayabilir, bunlara etiketler atayabilir ve diğer pikselleri bu etiketlere göre sınıflandırabilirsiniz. Bir görüntüdeki çizgiler çizebilir, kenarlıklar belirleyebilir ve belirli nesneleri (önemli bileşenler) diğer nesnelerden (önemsiz bileşenler) ayırabilirsiniz.

Makine öğreniminde, denetimli ve denetimsiz eğitim için görüntü segmentasyonundan oluşturduğunuz etiketleri kullanabilirsiniz. Bu, birçok iş problemini çözmenize izin verecektir.

Bir örnek, görüntü segmentasyonunun nasıl çalıştığını anlamak için daha iyi olacaktır.

Aşağıdaki resme bakın.

Kaynak

Burada bir yolun ortasına yerleştirilmiş bir sandalye görebilirsiniz. Görüntü segmentasyonunu kullanarak sandalyeyi görüntüden ayırabilirsiniz. Ayrıca, farklı sonuçlar elde etmek için çok sayıda görüntü bölütleme tekniğini kullanabilirsiniz. Örneğin, birden fazla sandalyeye sahip bir görüntü kullanmak istiyorsanız, anlamsal bölümleme kullanmanız gerekir.

Öte yandan, aşağıdaki gibi bir görüntüde bulunan her sandalyeyi tanımlamak istiyorsanız, örnek segmentasyonu kullanmanız gerekir:

Kaynak

Görüntü Segmentasyonu Neden Gereklidir?

Görüntü bölütleme, bilgisayarla görmenin geniş bir yönüdür ve çok sayıda endüstride birçok uygulamaya sahiptir. Görüntü segmentasyonunun bolca kullanıldığı dikkate değer alanlardan bazıları şunlardır:

1. Yüz Tanıma

iPhone'unuzda ve gelişmiş güvenlik sistemlerinde bulunan yüz tanıma teknolojisi, yüzünüzü tanımlamak için görüntü segmentasyonu kullanır. İstenmeyen kişilerin telefonunuza veya sisteminize erişememesi için yüzünüzün benzersiz özelliklerini tanımlayabilmelidir.

2. Plaka Tanımlama

Birçok trafik ışığı ve kamera, ceza ödemek ve aramalara yardımcı olmak için plaka tanımlamasını kullanır. Plaka tanımlama teknolojisi, bir trafik sisteminin bir arabayı tanımasına ve sahiplikle ilgili bilgileri almasına olanak tanır. Bir plakayı ve onun bilgisini vizyonunda bulunan diğer nesnelerden ayırmak için görüntü segmentasyonunu kullanır. Bu teknoloji, cezalandırma sürecini hükümetler için önemli ölçüde basitleştirdi.

3. Görsel Tabanlı Arama

Google ve görsel tabanlı arama olanakları sunan diğer arama motorları, görselinizde bulunan nesneleri tanımlamak için görsel segmentasyon tekniklerini kullanır ve size arama sonuçları vermek için bulgularını buldukları alakalı görsellerle karşılaştırır.

4. Tıbbi Görüntüleme

Tıp sektöründe, kanser hücrelerini bulmak ve tanımlamak, doku hacimlerini ölçmek, sanal cerrahi simülasyonları çalıştırmak ve ameliyat içi navigasyon gerçekleştirmek için görüntü segmentasyonu kullanıyoruz. Görüntü bölütlemenin tıp sektöründe birçok uygulaması vardır. Etkilenen alanların belirlenmesine ve aynı şekilde tedavilerin planlanmasına yardımcı olur.

Bu uygulamaların dışında görüntü bölütlemenin imalat, tarım, güvenlik ve diğer birçok sektörde kullanımları vardır. Bilgisayarlı görü teknolojilerimiz geliştikçe görüntü bölütleme tekniklerinin kullanımları da buna bağlı olarak artacaktır.

Örneğin, bazı üreticiler hatalı ürünleri bulmak için görüntü segmentasyon tekniklerini kullanmaya başladılar. Burada algoritma, nesnenin görüntüsünden yalnızca gerekli bileşenleri yakalayacak ve bunları hatalı veya optimal olarak sınıflandıracaktır. Bu sistem insan hatası riskini azaltır ve test sürecini kuruluş için daha verimli hale getirir.

Görüntü sınıflandırmanın yaygın uygulamaları Python, C, C++ ve Matlab'dadır.

Farklı Görüntü Segmentasyon Türleri Nelerdir?

Görüntü segmentasyonu çok geniş bir konudur ve süreçle ilgili farklı yolları vardır. Görüntü bölütlemesini aşağıdaki parametrelere göre sınıflandırabiliriz:

1. Yaklaşıma Dayalı Sınıflandırma

En temel anlamıyla görüntü bölütleme, nesne tanımlamadır. Bir algoritma, önce bir nesneyi tanımlamadan farklı bileşenleri sınıflandıramaz. Basitten karmaşık uygulamalara kadar tüm görüntü segmentasyonu, nesne tanımlamaya dayalı olarak çalışır.

Bu nedenle, algoritmaların nesneleri tanımlama biçimine dayalı olarak görüntü segmentasyon yöntemlerini sınıflandırabiliriz, yani benzer pikselleri toplamak ve bunları farklı piksellerden ayırmak. Bu görevi gerçekleştirmek için iki yaklaşım vardır:

Bölge Bazlı Yaklaşım (Benzerliği Tespit Etme)

Bu yöntemde, seçilen bir eşiğe, bölge birleştirmeye, bölge yayılmasına ve bölge büyümesine göre görüntüdeki benzer pikselleri tespit edersiniz. Kümeleme ve benzeri makine öğrenimi algoritmaları, bilinmeyen özellikleri ve öznitelikleri tespit etmek için bu yöntemi kullanır. Sınıflandırma algoritmaları, özellikleri tespit etmek ve görüntü parçalarını bunlara göre ayırmak için bu yaklaşımı takip eder.

Sınıra Dayalı Yaklaşım (Süreksizliğin Tespiti)

Sınır tabanlı yaklaşım, nesne tanımlama için bölge tabanlı yaklaşımın tam tersidir. Benzer özelliklere sahip pikselleri bulduğunuz bölge tabanlı algılamanın aksine, sınır tabanlı yaklaşımda birbirinden farklı pikseller bulursunuz. Nokta Algılama, Kenar Algılama, Çizgi Algılama ve benzer algoritmalar, farklı piksellerin kenarlarını algıladıkları ve bunları görüntünün geri kalanından uygun şekilde ayırdıkları bu yöntemi takip eder.

2. Tekniğe Dayalı Sınıflandırma

Her iki yaklaşımın da kendine özgü görüntü bölütleme teknikleri vardır. Bu teknikleri, işlemek ve analiz etmek istediğimiz görüntünün türüne ve ondan elde etmek istediğimiz sonuçlara göre kullanırız.

Bu parametrelere dayanarak, görüntü bölütleme algoritmalarını aşağıdaki kategorilere ayırabiliriz:

Yapısal Teknikler

Bu algoritmalar, kullandığınız görüntünün yapısal verilerine sahip olmanızı gerektirir. Buna pikseller, dağılımlar, histogramlar, piksel yoğunluğu, renk dağılımı ve diğer ilgili bilgiler dahildir. Ardından görüntüden ayırmanız gereken bölge ile ilgili yapısal verilere sahip olmanız gerekir.

Algoritmanızın bölgeyi tanımlayabilmesi için bu bilgilere ihtiyacınız olacak. Bu uygulamalar için kullandığımız algoritmalar bölge bazlı yaklaşımı takip etmektedir.

Stokastik Teknikler

Bu algoritmalar, görüntünün gerekli bölümünün yapısı yerine görüntünün ayrık piksel değerleri hakkında bilgi gerektirir. Bu nedenle, görüntü segmentasyonu gerçekleştirmek için çok fazla bilgi gerektirmezler ve birden fazla görüntü ile çalışmanız gerektiğinde kullanışlıdırlar. K-ortalama kümeleme ve ANN algoritmaları gibi makine öğrenimi algoritmaları bu kategoriye girer.

Hibrit Teknikler

Adından da tahmin edebileceğiniz gibi bu algoritmalar hem stokastik hem de yapısal yöntemleri kullanır. Bu, görüntü segmentasyonunu gerçekleştirmek için gerekli bölgenin yapısal bilgisini ve tüm görüntünün ayrı piksel bilgisini kullandıkları anlamına gelir.

Farklı Görüntü Bölümleme Teknikleri Nelerdir?

Artık görüntü bölütleme için farklı yaklaşımları ve teknikleri bildiğimize göre, ayrıntıları tartışmaya başlayabiliriz. Aşağıda, görüntü segmentasyon tekniklerinin başlıca türleri verilmiştir:

1. Eşik Segmentasyonu
2. Kenar Tabanlı Segmentasyon
3. Bölge Bazlı Segmentasyon
4. Havza Segmentasyonu
5. Kümeleme Tabanlı Segmentasyon Algoritmaları
6. Segmentasyon için Sinir Ağları

Özelliklerini, faydalarını ve sınırlamalarını anlamak için bu tekniklerin her birini ayrıntılı olarak tartışalım:

1. Eşik Segmentasyonu

Görüntü işlemede bölütleme için en basit yöntem eşik yöntemidir. Piksel yoğunluğunu belirtilen bir değerle (eşik) karşılaştırarak bir görüntüdeki pikselleri böler. Gerekli nesne arka plandan daha yüksek bir yoğunluğa sahip olduğunda (gereksiz kısımlar) kullanışlıdır.

Eşik değerini (T) sabit olarak düşünebilirsiniz, ancak bu yalnızca görüntüde çok az parazit varsa (gereksiz bilgi ve veri) işe yarar. Eşik değerini ihtiyaçlarınıza göre sabit veya dinamik tutabilirsiniz.

Eşikleme yöntemi, gri ölçekli bir görüntüyü iki parçaya (gerekli ve zorunlu olmayan bölümler) bölerek ikili görüntüye dönüştürür.

Farklı eşik değerlerine göre, eşik segmentasyonunu aşağıdaki kategorilerde sınıflandırabiliriz:

Basit Eşik

Bu yöntemde görüntünün piksellerini beyaz veya siyahla değiştirirsiniz. Şimdi, belirli bir konumdaki bir pikselin yoğunluğu eşik değerinden azsa, onu siyahla değiştirirsiniz. Öte yandan, eşikten daha yüksekse, onu beyazla değiştirirsiniz. Bu basit bir eşiklemedir ve özellikle görüntü segmentasyonuna yeni başlayanlar için uygundur.

Otsu'nun Binarizasyonu

Basit eşiklemede, sabit bir eşik değeri seçtiniz ve bunu görüntü segmentasyonu gerçekleştirmek için kullandınız. Ancak, seçtiğiniz değerin doğru olduğuna nasıl karar vereceksiniz? Bunun için basit yöntem, farklı değerleri test etmek ve birini seçmek olsa da, en verimli olanı değildir.

Biri ön plan diğeri arka plan için olmak üzere iki tepe noktası olan bir histograma sahip bir resim çekin. Otsu ikilileştirmesini kullanarak, bu tepe noktalarının ortasının yaklaşık değerini eşik değeriniz olarak alabilirsiniz.

Otsu ikilileştirmede, görüntü çift modluysa görüntünün histogramından eşik değerini hesaplarsınız.

Bu işlem, belgeleri taramak, desenleri tanımak ve bir dosyadan gereksiz renkleri kaldırmak için oldukça popülerdir. Ancak, birçok sınırlaması vardır. Bunu iki modlu olmayan görüntüler için kullanamazsınız (histogramları birden çok tepe noktasına sahip görüntüler).

Uyarlanabilir Eşik

Sabit bir eşik değerine sahip olmak, her görüntü için uygun bir yaklaşım olmayabilir. Farklı görüntüler, özelliklerini etkileyen farklı arka planlara ve koşullara sahiptir.

Böylece görüntünün tamamında bölütleme yapmak için tek bir sabit eşik değeri kullanmak yerine eşik değerini değişken tutabilirsiniz. Bu teknikte, bir görüntünün farklı bölümleri için farklı eşik değerleri tutacaksınız.

Bu yöntem, değişen aydınlatma koşullarına sahip görüntülerde iyi çalışır. Görüntüyü daha küçük bölümlere ayıran ve her biri için eşik değerini hesaplayan bir algoritma kullanmanız gerekecek.

2. Kenar Tabanlı Segmentasyon

Kenar tabanlı bölütleme, görüntü işlemede en popüler bölütleme uygulamalarından biridir. Bir görüntüdeki farklı nesnelerin kenarlarını belirlemeye odaklanır. Kenarlar kullanabileceğiniz birçok bilgi içerdiğinden, görüntüde bulunan çeşitli nesnelerin özelliklerini bulmanıza yardımcı olduğu için bu çok önemli bir adımdır.

Kenar algılama, görüntüden istenmeyen ve gereksiz bilgileri kaldırmanıza yardımcı olduğu için oldukça popülerdir. Görüntünün boyutunu önemli ölçüde azaltır ve aynısını analiz etmeyi kolaylaştırır.

Kenar tabanlı bölütlemede kullanılan algoritmalar, doku, kontrast, gri seviye, renk, doygunluk ve diğer özelliklerdeki farklılıklara göre bir görüntüdeki kenarları tanımlar. Tüm kenarları, görüntü sınırlarıyla daha doğru bir şekilde eşleşen kenar zincirlerine bağlayarak sonuçlarınızın kalitesini artırabilirsiniz.

Mevcut birçok kenar tabanlı segmentasyon yöntemi vardır. Bunları iki kategoriye ayırabiliriz:

Arama Tabanlı Kenar Algılama

Arama tabanlı kenar algılama yöntemleri, bir kenar kuvveti ölçüsü hesaplamaya odaklanır ve kenarın yerel yöneliminin hesaplanmış bir tahmini aracılığıyla gradyan büyüklüğünün yerel yönlü maksimumlarını arar.

Sıfır Geçiş Tabanlı Kenar Algılama

Sıfır geçiş tabanlı kenar algılama yöntemleri, kenarları bulmak için görüntüden alınan bir türev ifadesinde sıfır geçişleri arar.

Tipik olarak, istenmeyen paraziti gidermek ve kenarları algılamayı kolaylaştırmak için görüntüyü önceden işlemeniz gerekir. Canny, Prewitt, Deriche ve Roberts cross, en popüler kenar algılama operatörlerinden bazılarıdır. Süreksizlikleri tespit etmeyi ve kenarları bulmayı kolaylaştırırlar.

Kenar tabanlı algılamada amacınız, tüm yerel kenarları ikili bir görüntüde gruplayabileceğiniz minimum bir kısmi segmentasyon elde etmektir. Yeni oluşturduğunuz ikili görüntüde kenar zincirleri, söz konusu görüntünün mevcut bileşenleriyle eşleşmelidir.

3. Bölge Bazlı Segmentasyon

Bölge tabanlı bölütleme algoritmaları, görüntüyü benzer özelliklere sahip bölümlere ayırır. Bu bölgeler yalnızca bir piksel grubudur ve algoritma, ilk önce giriş görüntüsünün küçük bir bölümü veya büyük bir bölümü olabilecek bir tohum noktası bularak bu grupları bulur.

Çekirdek noktaları bulduktan sonra, bölge tabanlı bir bölütleme algoritması ya onlara daha fazla piksel ekler ya da onları diğer çekirdek noktalarla birleştirebilmek için küçültür.

Bu iki yönteme dayanarak bölge bazlı segmentasyonu aşağıdaki kategorilere ayırabiliriz:

Bölge Büyüyor

Bu yöntemde, küçük bir piksel kümesiyle başlarsınız ve ardından belirli benzerlik koşullarına göre yinelemeli olarak daha fazla pikseli birleştirmeye başlarsınız. Bir bölge büyütme algoritması, görüntüde rastgele bir tohum pikseli seçer, onu komşu piksellerle karşılaştırır ve tohum noktasına eşleşmeler bularak bölgeyi büyütmeye başlar.

Belirli bir bölge daha fazla büyüyemediğinde, algoritma mevcut herhangi bir bölgeye ait olmayabilecek başka bir tohum pikseli seçecektir. Bir bölge, görüntünün çoğunu ele geçirmesine neden olan çok fazla özelliğe sahip olabilir. Böyle bir hatayı önlemek için, bölge büyütme algoritmaları aynı anda birden fazla bölgeyi büyütür.

Gürültü kenarları bulmayı veya eşikleme algoritmalarını kullanmayı zorlaştıracağından, çok fazla parazite sahip görüntüler için bölge büyütme algoritmaları kullanmalısınız.

Bölge Bölme ve Birleştirme

Adından da anlaşılacağı gibi, bir bölge ayırma ve birleştirme odaklı yöntem, iki eylemi birlikte gerçekleştirir - görüntünün bölümlerini bölme ve birleştirme.

İlk önce görüntüyü benzer niteliklere sahip bölgelere ayıracak ve birbirine benzeyen bitişik bölümleri birleştirecektir. Bölge bölmede, algoritma görüntünün tamamını dikkate alırken, bölge büyütmede algoritma belirli bir noktaya odaklanır.

Bölge bölme ve birleştirme yöntemi, böl ve yönet yöntemini takip eder. Görüntüyü farklı parçalara böler ve daha sonra bunları önceden belirlenmiş koşullarına göre eşleştirir. Bu görevi gerçekleştiren algoritmaların bir diğer adı da bölünmüş birleştirme algoritmalarıdır.

4. Havza Segmentasyonu

Görüntü işlemede bir havza, gri tonlamalı bir görüntü üzerinde bir dönüşümdür. Jeolojik su havzasını veya bir drenaj bölümünü ifade eder. Bir havza algoritması, görüntüyü bir topografik haritaymış gibi işleyecektir. Bir pikselin parlaklığını yüksekliği olarak kabul eder ve bu çıkıntıların üstünden geçen çizgileri bulur.

Watershed'in birçok teknik tanımı ve çeşitli uygulamaları vardır. Piksellerin sırtlarını tanımlamanın yanı sıra, havzaları (sırtların tersi) tanımlamaya odaklanır ve havzaları, çıkıntılardan geçen havza çizgileriyle buluşana kadar işaretleyicilerle doldurur.

Havzalar çok sayıda işaretleyiciye sahipken, çıkıntılar olmadığından, görüntü her pikselin 'yüksekliğine' göre birden çok bölgeye bölünür.

Havza yöntemi, her görüntüyü bir topografik haritaya dönüştürür. Havza bölütleme yöntemi, topografyayı piksellerinin gri değerleri aracılığıyla yansıtır.

Şimdi, vadileri ve sırtları olan bir manzara kesinlikle üç boyutlu görünümlere sahip olacaktır. Havza, görüntünün üç boyutlu temsilini dikkate alacak ve buna göre “havza havzaları” olarak adlandırılan bölgeler oluşturacaktır.

Medikal sektörde MR, medikal görüntüleme vb. birçok uygulaması vardır. Watershed segmentasyonu medikal görüntü segmentasyonunun önemli bir parçasıdır, bu yüzden bu sektöre girmek istiyorsanız özellikle görüntü işlemede segmentasyon için bu yöntemi öğrenmeye odaklanmalısınız.

5. Kümeleme Tabanlı Segmentasyon Algoritmaları

Sınıflandırma algoritmaları okuduysanız, kümeleme algoritmalarıyla karşılaşmış olmalısınız. Denetimsiz algoritmalardır ve görüntüde normal bir vizyon tarafından görülemeyebilecek gizli verileri bulmanıza yardımcı olurlar. Bu gizli veriler, kümeler, yapılar, gölgelemeler vb. bilgileri içerir.

Adından da anlaşılacağı gibi, bir kümeleme algoritması, görüntüyü benzer özelliklere sahip piksel kümelerine (ayrık gruplara) böler. Veri öğelerini, bir kümedeki öğelerin diğer kümelerde bulunan öğelere kıyasla daha benzer olduğu kümelere ayırır.

Popüler kümeleme algoritmalarından bazıları, bulanık c-ortalamalar (FCM), k-ortalamalar ve geliştirilmiş k-ortalamalar algoritmalarını içerir. Görüntü segmentasyonunda, oldukça basit ve verimli olduğu için çoğunlukla k-araç kümeleme algoritmasını kullanırsınız. Öte yandan, FCM algoritması, pikselleri değişen üyelik derecelerine göre farklı sınıflara koyar.

Görüntü işlemede segmentasyon için en önemli kümeleme algoritmaları şunlardır:

K-kümeleme anlamına gelir

K-means, basit bir denetimsiz makine öğrenme algoritmasıdır. Bir görüntüyü belirli sayıda küme aracılığıyla sınıflandırır. Görüntü alanını k grup merkez noktalarını temsil eden k piksele bölerek süreci başlatır.

Ardından, her bir nesneyi, kendileriyle merkez arasındaki mesafeye göre gruba atarlar. Algoritma tüm pikselleri tüm kümelere atadığında, ağırlık merkezlerini hareket ettirebilir ve yeniden atayabilir.

Bulanık C Ortalamaları

Bulanık c-araç kümeleme yöntemi ile görüntüdeki pikseller birden çok kümede kümelenebilir. Bu, bir pikselin birden fazla kümeye ait olabileceği anlamına gelir. Bununla birlikte, her piksel, her küme ile farklı düzeylerde benzerliklere sahip olacaktır. Bulanık c-ortalama algoritması, sonuçlarınızın doğruluğunu etkileyen bir optimizasyon işlevine sahiptir.

Kümeleme algoritmaları, görüntü segmentasyon ihtiyaçlarınızın çoğunu karşılayabilir. Bunlar hakkında daha fazla bilgi edinmek istiyorsanız , kümelemenin ne olduğu ve farklı kümeleme algoritmaları türleri hakkındaki bu kılavuza göz atın .

6. Segmentasyon için Sinir Ağları

Belki de her şeyi kendi başına yapmak istemiyorsun. Belki de görüntü segmentasyonu için sinir ağlarıyla kesinlikle yapabileceğiniz görevlerin çoğunu bir yapay zekaya sahip olmak istersiniz.

Bir görüntüyü analiz etmek ve yüzler, nesneler, metin vb. gibi farklı bileşenlerini tanımlamak için AI kullanırsınız. Evrişimli Sinir Ağları, görüntü verilerini çok hızlı ve verimli bir şekilde tanımlayıp işleyebildikleri için görüntü segmentasyonu için oldukça popülerdir.

Facebook AI Research (FAIR) uzmanları, bir görüntüde bulunan her nesne için piksel bazında maske yapabilen Mask R-CNN adlı bir derin öğrenme mimarisi oluşturdu. Faster R-CNN nesne algılama mimarisinin geliştirilmiş bir versiyonudur. Faster R-CNN, bir görüntüdeki her nesne için iki parça veri kullanır, sınırlayıcı kutu koordinatları ve nesnenin sınıfı. Mask R-CNN ile bu süreçte ek bir bölüm elde edersiniz. Maske R-CNN, segmentasyonu gerçekleştirdikten sonra nesne maskesinin çıktısını verir.

Bu süreçte, ilk olarak girdi görüntüsünü, görüntü için özellik haritasını oluşturan ConvNet'e iletirsiniz. Ardından sistem, özellik haritaları üzerinde bölge teklif ağını (RPN) uygular ve nesne tekliflerini nesnellik puanlarıyla oluşturur.

Bundan sonra, teklifleri bir boyuta indirmek için Roi havuzlama katmanı uygulanır. Son aşamada sistem, sınıflandırma için önerileri bağlı katmana iletir ve her nesne için sınırlayıcı kutularla çıktı üretir.

Görüntü İşlemede Segmentasyon Hakkında Daha Fazla Bilgi Edinin

Görüntü işlemede segmentasyon, kesinlikle birçok alt bölümü olan geniş bir konudur. Çeşitli görüntü segmentasyon tekniklerinden algoritmalara kadar bu disiplinde öğrenilecek çok şey var. Örtecek çok yer varken kolayca kaybolabilir ve kafanız karışabilir.

Bu nedenle, bu sorunların üstesinden gelmek için makine öğrenimi ve yapay zeka konusunda bir kurs almanızı öneririz. Bu konudaki bir kurs size görüntü segmentasyonu ve ilgili sektörlerin temelleri kadar ileri düzey kavramlarını da öğretecektir. Görüntü işleme, görüntü bölütleme ve bilgisayarla görme ile ilgili farklı makine öğrenimi kavramlarını öğreneceksiniz.

AI ve ML Kursları, çalışmak için yapılandırılmış bir müfredat alacağınız için ilgili tüm kavramları öğrenmenizi kolaylaştıracaktır. upGrad'da makine öğrenimi konusunda birden fazla kurs sunuyoruz.

Makine öğrenimi ve yapay zeka konusunda sunduğumuz başlıca kurslar şunlardır:

• Makine Öğrenimi ve Yapay Zekada Bilim Ustası
• Makine Öğrenimi ve Yapay Zeka Alanında Yönetici Yüksek Lisans Programı
• Makine Öğrenimi ve Yapay Zeka Bilim Ustası
• Makine Öğrenimi ve Derin Öğrenmede PG Sertifikasyonu
• Makine Öğrenimi ve NLP'de PG Sertifikasyonu

Bu kursların tümü, canlı oturumlarda şüphelerinizi gideren ve sorularınızı yanıtlayan sektör uzmanlarından öğrenmenize olanak tanır. Online eğitim alacaksınız, yani bu kursları alırken hiçbir yere gitmenize veya işinizi bozmanıza gerek kalmayacak.

Bu kurslar, kişiselleştirilmiş özgeçmiş geri bildirimi, mülakat hazırlığı ve kariyer danışmanlığı gibi birçok ek avantaj sunan upGrad'ın Öğrenci Başarı Köşesine erişmenizi sağlar. Kursun sonunda, gerekli tüm yumuşak ve zor becerilerle donatılmış, işe hazır bir AI/ML profesyoneli olacaksınız.

Çözüm

Görüntü segmentasyonu kesinlikle karmaşık ve gelişmiş bir konudur. Bu makalede tartıştığımız tüm çeşitli görüntü segmentasyon tekniklerinin kendine özgü avantajları ve sınırlamaları vardır. Onlara aşina olarak, birini nerede kullanmanız ve diğerini nerede kullanmaktan kaçınmanız gerektiği konusunda bir fikir edineceksiniz.

Öğrenilen tüm becerilerle, becerilerinizi test etmek ve daha fazla uygulamalı olmak için diğer rekabetçi platformlarda da aktif olabilirsiniz.