OpenCV ve YOLO ile Görüntü İşleme Eğitimi
Eğitim Hakkında
OpenCV ve YOLO ile Görüntü İşleme Eğitimi, 6 hafta boyunca her Pazartesi canlı oturumlarla temel kavramlardan ileri seviye nesne tespitine kadar pratik örnekler sunar. Her iki haftada birebir mentörlük oturumlarıyla projelerinizi kişiselleştirirken, örnek veri setleriyle model eğitimi ve performans değerlendirmesini adım adım deneyimleyeceksiniz. Kurs sonunda, canlı demo ve GUI uygulamanızla yapay zekâ destekli görüntü işleme becerilerinizi gösteren güçlü bir portföy oluşturacaksınız.
Eğitim Hakkında
OpenCV ve YOLO ile Görüntü İşleme Eğitimi, 6 hafta boyunca her Pazartesi gerçekleşecek 2’er saatlik canlı oturumlarla sizi bilgisayarla görme dünyasına adım attırıyor.
İlk haftadan itibaren OpenCV’nin temel kavramlarını öğrenip pratik örnekler üzerinde çalışırken; sonraki haftalarda kenar algılama, segmentasyon ve gerçek zamanlı video işleme gibi ileri seviye tekniklere geçeceksiniz.
Her iki haftada bir düzenlenen birebir mentörlük oturumları ise sorularınıza doğrudan yanıt almanızı ve proje fikirlerinizi özelleştirmenizi mümkün kılacak.
6. hafta sonunda canlı demo ve sunumlarla öğrendiklerinizi paylaşarak yapay zeka destekli görüntü işleme alanında güçlü bir portföy oluşturmuş olacaksınız. Yoğun ve uygulama odaklı bu program sayesinde hem teorik altyapınızı sağlamlaştıracak hem de kendi bilgisayarla görme projelerinizi hayata geçirmek için gereken tüm becerileri kazanacaksınız.
Süre ve Format
- Başlangıç Tarihi: 5 Mayıs 2025
- Eğitim Süresi: 6 Hafta
- Haftalık Oturumlar: 1 gün (Toplam 6 oturum)
- Her Oturum Süresi: 2 saat
- Platform: Google Meet, Google Classrom, Telegram
Eğitimden Kazanımlar
OpenCV kurulumunu yapıp temel görüntü işleme işlevlerini (okuma, gösterme, kaydetme) uygulama
Görüntü yeniden boyutlandırma, kırpma ve renk uzaylarında maskeleme tekniklerini kullanabilme
Kenar algılama (Sobel, Laplacian, Canny) ve segmentasyon (eşikleme, Otsu) yöntemlerini uygulama
Kontur ve şekil algılama ile gerçek zamanlı video akışından veri çıkarma becerisi
YOLO algoritmasının temel kavramlarını (anchor box, IoU, one-stage detector) kavrayarak model yükleme ve tespit yapma
LabelImg gibi araçlarla veri seti etiketleyip kendi veri seti üzerinde YOLO eğitimi gerçekleştirme
Eğitim ve hiperparametre ayarlarını yaparak model performansını (Precision, Recall, mAP) değerlendirme
OpenCV DNN modülü ile YOLO tespitini entegre ederek canlı kamera ve video üzerinde nesne algılama uygulamaları geliştirme
Tkinter veya PyQt kullanarak basit bir GUI arayüzü tasarlayıp “calib + detection” iş akışı oluşturma
Kendi projelerini birebir mentörlük desteğiyle şekillendirip canlı demo ve sunum yapma yetkinliği
Eğitim İçeriği
Hafta 1: OpenCV ve Görüntü İşlemenin Temelleri
- Tanışma ve modül tanıtımı (eğitimin akışı, beklentiler, kaynaklar)
- OpenCV kurulumu ve temel kavramlar
- Görüntü okuma, gösterme ve kaydetme yöntemleri
- Görüntü yeniden boyutlandırma ve kırpma (ROI tanımlama)
- Maskeleme ve renk uzaylarında temel işlemler
- Ödev: Farklı filtreleri kullanarak basit bir iş akışı hazırlama
Hafta 2: İleri Düzey Görüntü İşleme
- Hafta 1’in üzerinden hızlı tekrar ve açık soruların çözümü
- Kenar algılama yöntemleri (Sobel, Laplacian, Canny) ve parametrelerin etkisi
- Görüntü segmentasyonu (global/adaptif eşikleme, Otsu yöntemi)
- Kontur ve şekil algılama (alan, çevre, şekil eşleştirme)
- Gerçek zamanlı video akışına giriş
- Ödev: Proje fikri taslağını hazırlama (scope, input/output)
- Mentörlük Oturumu 1
- Proje fikirlerinin sunumu ve tartışılması
- Geri bildirim ve kaynak önerileri
- Sonraki adımların netleştirilmesi
Hafta 3: YOLO'ya Giriş
- Ödev sunumları
- YOLO algoritmasının teorik altyapısı (one-stage detector, anchor box, IoU)
- OpenCV DNN modülü ile hazır YOLO modellerinin yüklenmesi
- Veri setleri ve etiket formatları (COCO, Pascal VOC; TXT/JSON)
- LabelImg ile örnek veri etiketleme
- Ödev: Seçilen küçük bir veri setini etiketleme
Hafta 4: YOLO ile Nesne Algılama ve Eğitim
- Hafta 3’ün üzerinden kısa tekrar
- Canlı video akışında nesne tespiti uygulaması
- Model eğitimi için konfigürasyon dosyaları hazırlanması
- Eğitim ve hiperparametre ayarları (epoch, batch size, öğrenme oranı)
- Model performans ölçümü (Precision, Recall, mAP)
- Ödev: Kendi veri setiyle eğitim çalıştırıp sonuçları raporlama
- Mentörlük Oturumu 2
- Karşılaşılan yaygın sorunların belirlenmesi
- Küçük gruplarda problem çözme çalışmaları
- Çözümlerin ve kod örneklerinin paylaşılması
- Sonraki adımların planlanması
Hafta 5: OpenCV ve YOLO Entegrasyonu
- Ödev sunumları
- OpenCV DNN ile YOLO tespitini birleştirme
- Canlı kamera ve video dosyası testleri
- Basit GUI geliştirme (Tkinter veya PyQt ile pencere, buton, görüntü alanı, FPS göstergesi)
- Ödev: Kendi arayüzünüzü hazırlayıp bir “calib + detection” uygulaması geliştirme
Hafta 6: Proje Geliştirme - Kapanış
- Proje sunumları ve canlı demolar
- Geri bildirim
- Kapanış konuşması, ileri kaynak önerileri
The latest courses
İlgili ürünler
₺5.400,00
OpenCV ve YOLO ile Görüntü İşleme Eğitimi için 2 değerlendirme
Henüz değerlendirme yapılmadı.