OpenCV Python Dersleri (A-Z) | YAZGİT

🎓 **Python OpenCV Kütüphanesiyle Görüntü işleme dersleri - Fatih Furkan Ersoy'nun Yazılım Öğrenimi En Yeni ve Tamamlayıcan Ders Serisi 🌟

Kurs Genel Bakış:

Merhaba! Ben Fatih Furkan Ersoy, Elektrik Elektronik Mühendisliği 3. sınıf öğrencisi ve Yapay Zekâ ve Görüntü İşleme Topluluğumuzun lideridir. Topluluk olarak, sizlerin hedeflerinize yaklaşmanızı teşvik edebilmek ve bu konuda istekli arkadaşlarımıza Türkçe kaynak sağlayabilecek kaynağı oluşturmayı kabul ettiğimiz bir zaman kitlesinin ilk üyesi olarak, OpenCV Eğitimi'ni sizlere sunuyoruz. Umarız bu kurs, Python programlama dilini ve OpenCV görüntü işleme kütüphanesi konusunda asıl bir anlayış yapmanızı ve gerçek dünya problemlerini çözme yetenizi artırabilir.

Kurs Neden Öne Çıkıyor?

• Pazar Esnekliği: OpenCV ve Python bilgileriniz yoksa da özenle düzenlenmiş, her seviye için uygun giriş dahilı!
• Pratik Destepleri: Gerçek dünya veri setlerine ve senaryolara hitap eden düzgün örneklerle.
• Eğitici Videolar: Basit ve anlaşılır bir şekilde görüntü işleme temellerinden ita yani, Python OpenCV kullanarak cazip desteklen tüm konulari öğrenin.
• Kaynak Kodları: Tam metin kaynak kodlarını indirerek kendi deneyimlerinizi yapın.
• Sosyal Özyazılım: Toplulukla dille dille sorularınızı sormak ve yardanmı almak için bir çabacağ açın!

Kurs Programı:

1. Giriş ve Temel Konseptler:

   • OpenCV ve Python'in nasıl bir araya geliyor?
   • Görüntü işleme temelleri

2. Görüntü Okuma ve İşleme:

   • Görüntü okuyan temel fonksiyonlar (cv2)
   • Görüntü tonlaması, çevrimsel şekillendirme, filtreleme ve dongusal işlemler

3. Görüntü İşleme Araçları:

   • Histogram Eğilimi Göstergeleri (Histogram Equalization)
   • Kenarlı Miksasyon (Edge Detection)
   • Çerçevelesme ve Ardı Derinlik Analizi (Blob Detection)

4. Yüksek Yoğunluk Filtreleme (High-Boost Filtering):

   • Adaptatif histogram eğilimi filtreleri (Adaptive Histogram Equalization)
   • Kanıt Cezari (Canny Edge Detection)
   • Ardı Derinlik Analizi ve Blob Yönetimi (Depth Analysis and Blob Management)

5. Özne Kabul Edilen Öğeler (Special Topics):

   • Yüksek Yoğunluk Alt Kalites Resme (High-Boost Subsampling)
   • Hem İşçilikli Hem De Gözleşebilir Diziler (Computational and Vision-capable Arrays - CVAs)

6. Sürekli Ağ Bazlı Eğitim (Continuous Learning Resources):

   • Yapay Zekâ ve Görüntü İşleme konularında daha fazla öğrenmek için kaynaklar ve ek bilgiler.

7. Son Kullanım ve Proje Örnekleri:

   • Gerçek dünya senaryolarına uygulamalar
   • Kendi projelerinizi geliştirme

Kurs Sonuçları:

• OpenCV Python kütüphanesiyle görüntü işleme yapabilirsiniz.
• Gelişmiş görüntü işleme tekniklerini ve algoritmaları anlayıp uygulayabilirsiniz.
• Gerçek dünya problemleriyle çalışmak için hazır olduğunuz.

Sizi Güveniren Fikir:

Bu kurs, sadece teorik bilgilerinizin genişletilmesini hedefler, aynı zamanda gerçek dünya problemlerine yönelik çözümler üretme yetenizi artıracaktır. Fatih Furkan Ersoy tarafından yapılan bu kurs, sizin görüntü işleme ve Python programlama becerilerinizin her yönünü geliştirmenize yardımcı olacak. OpenCV ile Python'un kullanımını pekiştirecek, pratik uygulamalarla özellikle görüntü işleme alanında farklı senaryoları döngüleresinize yardımcı olacak bu kurs, eleğitimde yer alan her bir konudaki detaylar ile sizin kariyerleriniz ve projeleriniz için değerli bir ek olacak.

📚 Başlamaya devam etmek için kayıtlarınızda bulunan linki tıklayın! 🚀🌈