EEM-241 İleri Düzey Programlama

2024-2025 Güz Dönemi

Ders 12 - OpenCV I: Görüntüyü Okuma ve Piksel İşlemleri

1. Kurulum ve çalışma ortamı

Gerekirse terminalde:

pip install opencv-python

import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

Bu derste files/image.jpg kullanılacaktır: örnek görüntü.

cv2.imshow masaüstü penceresi açabildiği ortamlarda çalışır. Jupyter içinde görüntüyü hücre altında göstermek için Matplotlib daha uygundur.

2. Görüntüyü güvenli biçimde okuma

dosya_yolu = "files/image.jpg"
img = cv2.imread(dosya_yolu)

if img is None:
    raise FileNotFoundError(f"Görüntü okunamadı: {dosya_yolu}")

Dosya bulunamazsa cv2.imread istisna üretmek yerine None döndürür. Bu nedenle görüntü kullanılmadan önce kontrol edilmelidir.

Masaüstü penceresinde gösterme:

cv2.imshow("Goruntu", img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

3. Görüntü bir NumPy dizisidir

print(type(img))
print(img.shape)
print(img.ndim)
print(img.size)
print(img.dtype)

Renkli görüntünün şekli genellikle (yükseklik, genişlik, kanal) biçimindedir.

yukseklik, genislik, kanal_sayisi = img.shape
print(yukseklik, genislik, kanal_sayisi)

Standart 8 bit görüntüde her kanal 0–255 arasında değer alır ve veri türü çoğunlukla uint8‘dir.

4. BGR ve RGB farkı

OpenCV renkli görüntüyü BGR kanal sırasıyla okur; Matplotlib ise RGB bekler.

img_rgb = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)

fig, ax = plt.subplots()
ax.imshow(img_rgb)
ax.axis("off")
plt.show()

Dönüşüm yapılmadan Matplotlib ile gösterilen görüntüde kırmızı ve mavi kanallar yer değiştirmiş görünür.

5. Gri tonlamalı görüntü

Doğrudan gri okuma:

img_gray = cv2.imread(dosya_yolu, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
print(img_gray.shape)

Renkli görüntüden dönüştürme:

img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

fig, ax = plt.subplots()
ax.imshow(img_gray, cmap="gray", vmin=0, vmax=255)
ax.axis("off")
plt.show()

Gri görüntü iki boyutlu, renkli görüntü üç boyutludur.

6. Koordinatlar ve piksel erişimi

OpenCV fonksiyonları çoğunlukla (x, y) yani (sütun, satır) kullanır. NumPy indekslemesi ise [y, x] yani [satır, sütun] biçimindedir.

x, y = 116, 255
b, g, r = img[y, x]
gri_deger = img_gray[y, x]

print(b, g, r)
print(gri_deger)

Bir pikseli değiştirme:

duzenlenmis = img.copy()
duzenlenmis[y, x] = (0, 0, 255)  # BGR: kırmızı

7. İlgi bölgesi (ROI)

y1, y2 = 100, 270
x1, x2 = 120, 280
parca = img[y1:y2, x1:x2]

cv2.imshow("Parca", parca)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

Dilim çoğunlukla orijinal görüntünün verisini paylaşır. Bağımsız parça gerektiğinde .copy() kullanılır:

parca = img[y1:y2, x1:x2].copy()
parca[:, :, 1] = 255

Bölgeyi başka konuma yapıştırma

Kaynak ve hedef bölgenin şekilleri aynı olmalıdır.

sonuc = img.copy()
parca = sonuc[100:150, 120:170].copy()
sonuc[50:100, 300:350] = parca

Dikdörtgen bir alanın rengini değiştirme

sonuc = img.copy()
sonuc[50:120, 160:260] = (0, 255, 0)

8. Kanalları ayırma ve birleştirme

b, g, r = cv2.split(img)
yeniden_birlestirilmis = cv2.merge((b, g, r))

print(b.shape, g.shape, r.shape)

Belirli bir renk kanalının etkisini görmek için diğer kanallar sıfırlanabilir:

sifir = np.zeros_like(b)
yalnizca_kirmizi = cv2.merge((sifir, sifir, r))

9. Yeniden boyutlandırma

OpenCV’de hedef boyut (genişlik, yükseklik) sırasıyla verilir.

kucuk = cv2.resize(img, (300, 150), interpolation=cv2.INTER_AREA)

En-boy oranını koruma:

yeni_yukseklik = 200
oran = yeni_yukseklik / img.shape[0]
yeni_genislik = int(img.shape[1] * oran)

boyutlandirilmis = cv2.resize(
    img,
    (yeni_genislik, yeni_yukseklik),
    interpolation=cv2.INTER_AREA
)

Küçültmede INTER_AREA, büyütmede INTER_LINEAR makul başlangıç seçimleridir.

10. Görüntüyü kaydetme

basarili = cv2.imwrite("files/sonuc.png", sonuc)

if not basarili:
    raise OSError("Görüntü dosyaya yazılamadı.")

imwrite başarı durumunu Boolean değer olarak döndürür.

11. Fare olayıyla piksel inceleme

Bu bölüm, temel görüntü işlemleri anlaşıldıktan sonra uygulanmalıdır.

def mouse_event(event, x, y, flags, param):
    if event == cv2.EVENT_LBUTTONDOWN:
        b, g, r = img[y, x]
        print(f"x={x}, y={y}, BGR=({b}, {g}, {r})")


cv2.imshow("Goruntu", img)
cv2.setMouseCallback("Goruntu", mouse_event)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

12. Bütünleştirici uygulama

img = cv2.imread("files/image.jpg")
if img is None:
    raise FileNotFoundError("Görüntü bulunamadı.")

gri = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
yukseklik, genislik = gri.shape

merkez = gri[yukseklik // 4:3 * yukseklik // 4,
             genislik // 4:3 * genislik // 4].copy()

merkez = cv2.resize(merkez, (300, 200), interpolation=cv2.INTER_AREA)
cv2.imwrite("files/merkez_gri.png", merkez)

Ders sonu alıştırmaları

Bir görüntünün boyutunu, kanal sayısını, veri türünü ve bellek kullanımını yazdırın.
Görüntünün sol yarısını gri tonlamalı yapıp sağ yarısını renkli bırakın.
Görüntünün merkezindeki 100 × 100 piksellik alanı çıkarıp ayrı dosyaya kaydedin.
Görüntüyü en-boy oranını koruyarak genişliği 640 piksel olacak şekilde boyutlandırın.
Fareyle tıklanan pikselin koordinatını ve BGR değerini görüntünün üzerine yazdırın.