Python ile Görüntü İşleme: Başlangıç Seviyesi İçin 10 Pratik Uygulama

Görüntü İşlemeye Başlarken: Python ile Tanışma

Python, başlangıç seviyesindeki geliştiriciler için en uygun dillerden biridir. Basit söz dizimi ve güçlü kütüphaneleri sayesinde, karmaşık projelere bile hızlıca adım atabilirsiniz. Eğer görsel işleme dünyasına adım atmayı düşünüyorsanız, Python doğru seçim olabilir. Bu yazıda, Python ile görsel işleme konusunda başlangıç seviyesinde 10 pratik uygulama örneğiyle yol alacağız.

1. Resim Yükleme ve Gösterme

İlk adım olarak, görselleri yüklemek ve basitçe göstermek temel bir adımdır. Python’un `PIL` (Pillow) kütüphanesini kullanarak, bir resmin nasıl yüklendiğini ve gösterildiğini öğrenmek, tüm görüntü işleme sürecinin temeli olacaktır.

kopyala
from PIL import Image
img = Image.open('resim.jpg')
img.show()
Python

Bu basit kod, bir resmi yükler ve ekranda gösterir. Ne kadar basit değil mi?

2. Görüntü Boyutlandırma

Görüntü işleme, boyutlandırma gibi işlemleri içerebilir. `resize()` fonksiyonu ile görseli yeniden boyutlandırmak oldukça kolaydır.

kopyala
img_resized = img.resize((800, 600))
img_resized.show()
Python

Bu işlem, görselin boyutunu 800x600 piksele göre değiştirir.

3. Resmi Grayscale (Gri Tonlamaya) Dönüştürme

Görselleri gri tonlara dönüştürmek, genellikle analiz ve işleme adımlarında sıkça yapılan bir işlemdir. `convert()` fonksiyonu sayesinde bu dönüşümü kolayca gerçekleştirebilirsiniz.

kopyala
img_gray = img.convert('L')
img_gray.show()
Python

Bu kod, resmi siyah-beyaz yapacak ve gri tonlamalı bir görsel elde edeceksiniz.

4. Görselleri Döndürme

Bir görseli döndürmek de sıkça ihtiyaç duyulan işlemlerden biridir. `rotate()` fonksiyonu ile resminizi istediğiniz açıyla döndürebilirsiniz.

kopyala
img_rotated = img.rotate(45)
img_rotated.show()
Python

Bu örnekte, resminiz 45 derece dönecektir.

5. Görselle İşlem Uygulama: Kenar Tespiti

Görüntü işleme dünyasında en yaygın kullanılan tekniklerden biri kenar tespitidir. `Canny` algoritmasını kullanarak kenar tespiti yapabilirsiniz. Bunun için `OpenCV` kütüphanesini kullanmak iyi bir seçenek olacaktır.

kopyala
import cv2
img_cv = cv2.imread('resim.jpg', 0)
edges = cv2.Canny(img_cv, 100, 200)
cv2.imshow('Edges', edges)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
Python

Bu işlem, görseldeki kenarları tespit eder ve görüntüyü gösterir.

6. Görsel Üzerine Metin Ekleme

Görseller üzerine metin eklemek, resminize anlam katmanın harika bir yoludur. `ImageDraw` sınıfını kullanarak istediğiniz metni görsele yerleştirebilirsiniz.

kopyala
from PIL import ImageDraw, ImageFont
draw = ImageDraw.Draw(img)
font = ImageFont.load_default()
draw.text((10, 10), "Merhaba Python!", font=font, fill="white")
img.show()
Python

Burada, "Merhaba Python!" yazısını görselin üst kısmına yerleştiriyoruz.

7. Görüntüde Renk Değiştirme

Görselin renklerini değiştirmek de oldukça popüler bir işlemdir. `ImageEnhance` sınıfı sayesinde renk yoğunluğunu artırabilir veya azaltabilirsiniz.

kopyala
from PIL import ImageEnhance
enhancer = ImageEnhance.Color(img)
img_enhanced = enhancer.enhance(2)  # Renk yoğunluğunu iki katına çıkar
img_enhanced.show()
Python

Bu işlem, görselin renk doygunluğunu artırır.

8. Görseli Yansıma Yapma

Görsel üzerinde yansıma efekti uygulamak oldukça ilginç bir işlemdir. Bunu, görselin altına bir yansıma ekleyerek sağlayabilirsiniz.

kopyala
img_reflection = img.transpose(Image.FLIP_TOP_BOTTOM)
img_reflection.show()
Python

Bu basit işlem, görselin yansımasını ters çevirerek görüntülemenizi sağlar.

9. Görselle Filtre Uygulama

Görseller üzerinde çeşitli filtreler uygulamak, görselliği değiştirmek için kullanılır. `ImageFilter` sınıfı ile bulutlu, bulanık veya kenar yumuşatma filtreleri uygulayabilirsiniz.

kopyala
from PIL import ImageFilter
img_filtered = img.filter(ImageFilter.BLUR)
img_filtered.show()
Python

Bu kod, resminize bulanık bir filtre ekler.

10. Resimlerin Birleştirilmesi

Birden fazla resmi birleştirerek yeni görseller oluşturmak oldukça yaygın bir işlemdir. `paste()` fonksiyonu sayesinde bir resmi başka bir görselin üzerine yapıştırabilirsiniz.

kopyala
img2 = Image.open('resim2.jpg')
img.paste(img2, (100, 100))  # img2'yi img'ye 100,100 koordinatında yapıştır
img.show()
Python

Bu işlem, iki farklı görseli birleştirmenizi sağlar.

Sonuç

Python ile görüntü işleme oldukça eğlenceli ve öğretici bir yolculuktur. Bu yazıda, başlangıç seviyesinde 10 pratik uygulama ile Python'un gücünü keşfettik. Her bir adım, Python ile görsel işleme dünyasına adım atmak isteyenler için bir rehber niteliğinde. Eğer bu temel adımları öğrenirseniz, daha karmaşık projelere de adım atmak çok daha kolay olacaktır.