C++ - OpenCV Nesne Takip Modülleri

Bu yazı kapsamında sizlere OpenCV içerisindeki nesne takip modüllerinden bahsedeceğim. 

Deep Learning based object detection REST API

Learn how to develop a REST API listening http requests to find objects in the image. 

GPU destekli Tensorflow kurulumu (NVIDIA CUDA ile)

Bu yazı kapsamında GPU destekli tensorflow kurulumu için izlenecek yol anlatılacaktır. Bunun için NVIDIA'nın GPU (grafik işlem birimi) gücünü kullanmak için geliştirmiş olduğu paralel hesaplama mimarisi olan CUDA'yı kullanacağız. İlk olarak bilgisayarınızdaki grafik kartının CUDA'yı destekleyip desteklemediğini öğrenmek için aşağıdaki linkten kontrol ediniz;

Tesseract versiyon 4 ile OCR (optik karakter tanıma) uygulaması

Daha önceki bir yazımda tesseract OCR kurulumundan bahsetmiştim. Bu yazı kapsamında aradan geçen zaman zarfında Tesseract kütüphanesinde ne gibi gelişmeler olduğundan bahsedip, örnek uygulama geliştireceğiz. 

Java ve Spring ile JSON-RPC Sunucu

Python, C++, Görüntü işleme, Derin öğrenme vs. derken, yazılım alanında Türkçe kaynak oluşmasına katkıda bulunma adına bir projemizde aktif kullandığımız Java ile JSON-RPC kullanımına dair bir blog yazısı hazırladım. Bu yazı kapsamında size, Spring ve jsonrpc4j kullanarak "Java ile nasıl ve en kolay(hızlı) JSON-RPC sunucu uygulaması geliştirebiliriz" sorusunun cevabını vermeye çalışacağım. Ve her ne kadar bu yazının konusu Java diye belirlediysek de, JSON-RPC sunucumuza istek gönderen uygulamamızı yine Python ile geliştireceğiz.

Learn Computer Vision with OpenCV and Python

I have prepared a course to teach computer vision & image processing from scratch. In this course, you will find special examples beside the fundamental topics. I preferred to use OpenCV which is an open source computer vision library used and supported by many people!. And I have used OpenCV with Python, because Python allows us to focus on the problem easily without spending time for programming syntax/complex codes.

C++ - Dizide lokal maksimum/minimum değerlerinin bulunması

Bu yazı kapsamında bir dizi içerisindeki değerlerin lokal maksimum/minimum noktalarını bulan algoritmayı açıklayıp, C++ ile implementasyonunu gerçekleştireceğiz. OpenCV ile hareket tespiti, takibi ve yapılan hareketin tanınmasına yönelik hobi amaçlı gerçekleştirdiğim bir proje dahilinde böyle bir ihtiyaç ortaya çıktı ve ben de projenin bu kısmını paylaşmak istedim. Örneğin şöyle bir dizimiz olduğunu farzedelim ve bu dizinin değerlerini grafik üzerinde gösterelim.

RabbitMQ C++ ve Python uygulamaları

RabbitMQ, kendi sitesindeki ifadeye göre en yaygın kullanılan açık kaynak mesaj aracısıdır. Birçok işletim sisteminde ve popüler tüm programlama dillerinde çalışabilir. Faklı uygulamalar arasında asenkron iletişim kurulmasını sağlar. ApacheQPid, ActiveMQ, ZeroMQ gibi farklı alternatif sistemler olduğunu da belirtelim. Temel mantık şu şekildedir: Bir üretici(producer) iletilecek mesajı örneğin postayı kargo firmasına bırakır. Kargo firması yani RabbitMQ ise bu mesajın ilgili alıcı(consumer) tarafından alınmasını sağlar. 

Python - Selective Search Segmentation

Segmentasyonda amaç bir görüntüdeki farklı nesneleri ayırt edebilmek için her bir piksele bir sınıf değeri atamaktır. Yani görüntüdeki şekil ya da renk olarak birbirlerinden ayrılan her bir kapalı alan içerisindeki piksellere aynı sınıf değeri atama işlemidir. Nesne tanıma ise bir görüntüde aranan bir nesneyi bulma işlemidir. 

Keras LSTM ile Zaman Serisi Tahmini

Daha önceki bir yazımda ARIMA ile zaman serisi tahminine dair bir örnek paylaşmıştım. Bu yazı kapsamında ise Keras LSTM katmanı kullanarak zaman serisi tahmini yapan bir uygulama gerçekleştireceğim. LSTM ile ilgili daha ayrıntılı bilgi almak için, benim de bu yazıya referans olarak kullandığım derindelimavi adresindeki yazıyı okuyabilirsiniz. 

Keras ile Derin Öğrenmeye Giriş - Sınıflama Örneği

Keras Tensorflow ya da Theano kütüphaneleri üzerinde çalışan Python ile yazılmış yüksek seviye bir API'dir. Kullanıcıyı daha düşük seviyedeki bu kütüphanelerin karmaşıklığından kurtararak, daha basit şekilde yapay sinir ağı modellerinin oluşturulması ve eğitilmesine olanak sağlar. Keras kurulumunu daha önceki bir yazımda anlatmıştım, kurulum için bu yazıyı inceleyebilirsiniz.