Matlab görüntü işleme konusunda da diğer birçok konuda olduğu gibi oldukça gelişmiş araçlara sahip bir programdır. Bu yazıda matlab içinde bulunan bu fonksiyonları kullanarak kameradan gerçek zamanlı nesne takibi yapan bir proje geliştireceğiz. Projenin özellikleri ise şu şekilde olacak.

• Gerçek zamanlı takip
• Birden fazla objenin ayırt edilebilmesi
• Görüntüde tek bir obje varsa hareketinin (engel arkasında görünmeme durumunda) tahmini
• Bulunan objelerin gösterilmesi

Bir nesneyi takip etmek için çeşitli görüntü işleme teknikleri birbiri ardına kullanılarak, görüntüler daha işlenebilir ve anlaşılabilir hale getirilmektedir. Bu kapsamda sırasıyla hangi işlemler yapacağımıza bakalım. Öncelikle kameradan aşağıdaki gibi bir görüntü elde ettiğimizi varsayalım ve buradan mavi renkli objeleri takip etmek istediğimizi düşünelim.

Kameradan bu görüntüyü alabilmek için yazmamız gereken kod şu şekildedir.

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13

hardwareInfo=imaqhwinfo; % Kamera donanımı hakkında gerekli bilgilerin alınması [camera_name, camera_id, format]=cameraInfo(hardwareInfo); % Donanım bilgilerinden kameranın özelliklerinin ayıklanması memoryInfo=imaqmem; % Bilgisayarın bellek bilgisinin alınması imaqmem(memoryInfo.AvailPhys); % Kullanıma müsait bütün belleğin görüntü  işleme işlemleri için kullanılabilir hale getirilmesi video = videoinput(camera_name, camera_id, format); % Kamera özelliklerine göre video objesinin oluşturulması set(video, 'FramesPerTrigger', Inf); % Videonun sürekli frame alması için gerekli düzeltme set(video, 'ReturnedColorspace', 'rgb'); % Videonun rgb uzayda dönmesi için gerekli ayarlama video.FrameGrabInterval = 1; % Videodan ne kadar sıklıkla frame çekileceği. start(video); % Videonun başlatılması data = getsnapshot(video);

 Buradan mavi renkleri ayıklamak için birkaç adım gereklidir. Öncelikle 3 renk katmanından (RGB) oluşan bu resmin mavi katmanını ayıklamak ve gri katmana göre farkına bakmak bize oldukça iyi bir tahmin verecektir. Resmin mavi katmanı aşağıdaki gibidir. Bu katman data değişkeninin 3. boyutunda tutulmaktadır ve erişmek için data(:,:,3) yazılması yeterlidir. Resmin gri renkli hali için ise Matlab içinde bulunan rgb2gray() fonksiyonu kullanılabilir.

Daha sonra bulunan mavi ve gri katmanlar birbirinden imsubtract() fonksiyonu ile çıkartılıp, aşağıdaki fark elde edilir.

Bu resme “Median Filtresi” uygulanarak tuz-biber gürültüsü adı verilen karıncalanmaların giderilmesi sağlanabilir. Bu işlem 2 boyutlu median filtresi fonksiyonu olan medfilt2() fonksiyonu ile yapılabilir.

Daha sonra eşik değerine göre resim içindeki renkler ayırt edilip, resim daha kolay çalışılabilir hale getirilmiştir. Bu işlemler şöyle yapılmaktadır.

1 2	img(img<threshold) = 0; img(img>=threshold) = 255;

Dikkat edilirse burada sol alt köşeye doğru küçük bir obje vardır. Bu objenin görüntüde takip edilmesi istenmemektedir. Bu yüzden resim içindeki bağlı bileşenler bulunarak, alanı belli bir değerin altındaki objeler ayıklanabilir. Bu işlem Matlab içerisindeki bwareaopen() fonksiyonu ile kolaylıkla yapılabilir.

Şimdiye kadar yapılan işlemlerin resim üzerine eklenmesi ile elde edilen sonuç şu haldedir.

Bu işlemlere ek olarak bulunan nesnelerin kenarlarının bulunması için Canny kenar bulma yöntemi ve biraz da makyaj yapmak için bulunan sonucadilation işlemi uygulanabilir. Bu işlemlerin sonucu ise şöyle olmaktadır.

Ancak bu işlemlerin yapılması bilgisayarın performansına bağlı olarak gerçek zamanlı takibi olumsuz kılabilmektedir. Bu yüzden bu kısımlar projede bulunmamaktadır. Bu işlemlerden sonra bulunan objelerin işaretlenmesi, konumlarının ve hızlarının bulunması işlemi gelmektedir. Bu işlem şu şekilde yapılabilir.

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44

stats = regionprops(logical(Label),'BoundingBox','Centroid','FilledImage','Area'); % Bağlı bileşenlerin özelliklerinin çıkarılması     if(exist('stats','var')) % Herhangi bir obje bulunması durumunda         for object = 1:length(stats) % Bulunan her obje için             if(object < 16 && object > 0) % Obje sayısı sınırlaması                 boundingBox{object} = stats(object).BoundingBox; % Objeyi çevreleyen dikdörtgenin koordinatları                 centroid{object} = stats(object).Centroid; % Objenin merkez noktası koordinatları                 area(object,2) = stats(object).Area; % Objenin alanı                 if(area(object,2) >= 0) % Objenin alanının kontrolüne göre önceki alan bilgisinin güncellenmesi                     area(object,1) = area(object,2);                 end                 % Objenin bir önceki konumundan ne kadar uzaklaştığının hesaplanması                 dx=round(objPosition(2,1,object)-objPosition(1,1,object));                 dy=round(objPosition(2,2,object)-objPosition(1,2,object));                 filledImage{object} = stats(object).FilledImage; % Objenin küçük resminin alınması                 rectangle('Position',boundingBox{object},'EdgeColor','r','LineWidth',2,'Parent',hmain) % Objenin etrafına dikdörtgen çizilmesi                 plot(hmain,centroid{object}(1),centroid{object}(2), ' ys','MarkerSize',6,'MarkerFaceColor','y') % Merkez noktasına sarı işaretçi konulması                 imshow(filledImage{object},'Parent',hsub(object)) % Bulunan küçük resimlerin ikinci grafiğe çizilmesi                 title(hsub(object),[num2str(object) '. Obje']); % Objelerin başlıklarının atanması                 objPosition(1,:,object) = objPosition(2,:,object); % Objenin eski konumunun güncellenmesi                 objPosition(2,:,object) = [centroid{object}(1),centroid{object}(2),area(object,2)/imgSize]; % Objenin yeni konumunun bulunması                 if(length(stats) == 1) % Tek obje bulunması durumunda                     % Objenin konumlarının bulunması                     x = boundingBox{object}(1);                     y = boundingBox{object}(2);                     % Gürültüden veya objenin engel arkasına gitmesinden dolayı alandaki değişikliklerin ekarte edilmesi                     if(area(object,2)/area(object,1) >= 0.9 && area(object,2)/area(object,1) <= 1.1)                         theImage = stats(object).FilledImage;                     end                 else % Birden fazla obje olması durumunda                     % Hız, Konum, Alan bilgilerinin kullanıcıya gösterilmesi                     txtInfo = text(centroid{object}(1)+15,centroid{object}(2), [num2str(object)...                         '. X: ' num2str(round(centroid{object}(1))) '   Y: ' num2str(round(centroid{object}(2)))],'Parent',hmain);                     txtSpeed = text(centroid{object}(1),centroid{object}(2)+15, ['   dx: ' num2str(dx)...                         '   dy: ' num2str(dy) '  area: ' num2str(round(area(object,2)/100)*100)],'Parent',hmain);                     set(txtInfo, 'FontName', 'Arial', 'FontWeight', 'bold', 'FontSize', 12, 'Color', 'yellow');                     set(txtSpeed, 'FontName', 'Arial', 'FontWeight', 'bold', 'FontSize', 12, 'Color', 'yellow');                 end             end         end     end

Burada yapılan işlemleri kısaca özeltemek gerekirse, öncelikle regionprops() fonksiyonu ile bağlı bileşenlerin ve bu bileşenlerin istenen özelliklerinin elde edilmesi sağlanmaktadır. Daha sonra bulunan bu özelliklere göre her bir objenin alanını çevreleyen bir sınır çizilip, merkez noktası belirlenerek bu noktanın yanında cisimle ilgili bilgiler gösterilmektedir. Bu işlemlerin sonucu aşağıdaki gibidir.

Sahnede tek bir obje olması durumunda eğer obje bir engelin arkasına giriyorsa çalışan kod şu şekildedir.

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

% Objenin bilgileri varsa fakat ekranda hiç obje yoksa cismin % hareketinin tahmini if(exist('object','var') && exist('x','var') && exist('y','var') && length(stats) <= 1) % Cismin sabit hızla aynı yönde gittiği tahmin edilerek bir sonraki % konumunun hesaplanması x=x+dx; y=y+dy; % Bulunan konuma küçük resmin çizilmesi image(x,y,theImage*255,'Parent',hmain); end

Böylece cismin konumu ve hızı tahmin edilmekte, bulunan değerlere göre tahmini rotası çizilmektedir.

Bulunan bütün objeler ise ek bir pencerede gösterilmektedir.

Son olarak ise performans sağlamak için alınan verilerin bellekten silinmesi işlemi vardır.

1 2 3

if mod(video.FramesAcquired,100)==0     flushdata(video); end

Döngü bittikten sonra verilerin tamamen silinmesi ise şu kodlar ile sağlanmaktadır.

1 2	stop(video); flushdata(video);

Projenin bütün kodlarına ulaşmak için aşağıdaki bağlantıyı kullanabilirsiniz.

Windows 10 internet hız sınırlamasını kaldırmak

Sadece Windows Xp professional için Windows xp prof. sadece 80 % internet hızını kullanıyor. İnternetinizin hızını %20 coğaltabilirsiniz.
Bunun için : Başlat >çalıştır >gpedit.msc >bilgisayar yapılandırıcısı >yönetim şablonları >ağ >Qus paket zamanlayıcısı >ayarlanabilen bant genişliğini sınırla >etkin >bant genişlik sınırı = 0 >uygula >tamam yapmanız yeterli. 

ALTIN KELEBEK ÖDÜLLERİNİ KAZANANLAR

RISING STAR

“Rising Star” ödülleri Miray Daner, Melisa Şenolsun ve Hazal Filiz Küçükköse’nin oldu. Genç yıldızlar ödüllerini Neslihan Atagül Doğulu’nun elinden aldı.

‘EN İYİ SENARİST’

‘En iyi senarist’ ödülü, Kanal D’de yayınlanan ‘Vatanım Sensin’ dizisi ile Nuran Everen Şit’in oldu. Nuran Everen Şit’e ödülünü ünlü yönetmen Osman Sınav verdi.

EN İYİ SPOR PROGRAMI

En iyi spor programı ödülü Stadyum’a gitti.Ödülü teknik direktör Yılmaz Vural aldı.

EN İYİ KLİP

En iyi klip ödülü Ya bu işler ne Mabel Matiz Anıl Can’a gitti.

EN İYİ DİZİ

En iyi dizi ödülü Kanal D ekranlarında yayınlanan ‘Vatanım Sensin’e gitti. Ödülü dizinin yapımcısı Onur Güvenatam aldı

YILIN ŞARKISI

Yılın şarkısı ‘Beni çok sev- Tarkan!’

EN İYİ POP MÜZİK ERKEK SANATÇISI

En iyi pop müzik erkek sanatçısı ödülü Tarkan’a gitti. Tarkan’a ödülünü Cem Yılmaz verdi.

EN İYİ POP MÜZİK KADIN SANATÇISI

En iyi kadın pop sanatçısı ödülü Sezen Aksu’ya gitti. Sezen Aksu’nun videolu mesajının ardından ödülü, Sezen Aksu adına Tarkan aldı.

Ödülü Günay Çoban ve Serkan İzzet Özdoğan aldı

MUCİZE YARATANLAR ÖDÜLÜ

Ödülün sahipleri Tuğba Büyüküstün, Kenan İmirzalıoğlu, Songül Öden, Erkan Petekkaya, Cansu Dere, Engin Akyürek’in oldu. Kazananlar ödüllerini Vuslat Doğan Sabancı’nın elinden aldılar.

EN İYİ KADIN SUNUCU

En iyi kadın sunucu ödülü Evrim Akın – Çocuktan al haberi oldu. Akın ödülünü Merve Boluğur’un elinden aldı.

EN İYİ ERKEK SUNUCU

Ali İhsan Varol, en iyi erkek sunucu ödülüne layık görüldü. Ödülünü Selçuk Yöntem’in elinden aldı.

EN İYİ KOMEDİ DİZİSİ

En iyi komedi dizisi GÜldür Güldür Şov.

EN İYİ KOMEDİ KADIN OYUNCU ÖDÜLÜ

Hande Erçel- Aşk laftan anlamaz.

EN İYİ KOMEDİ ERKEK OYUNCU ÖDÜLÜ

Çağlar Çorumlu- Güldür Güldür Show

EN İYİ ÇIKIŞ YAPAN

En iyi çıkış yapan ödülünü Aleyna Tilki aldı.

AZERBAYCAN’IN EN PARLAK YILDIZI

Ödülün sahibi Roya Ayxan oldu.

EN İYİ DİZİ MÜZİĞİ ÖDÜLÜ

En iyi dizi müziği ödülünün sahibi Söz- Atakan Ilgazdağ oldu.

EN İYİ YÖNETMEN 

En iyi yönetmen ödülünü Yağız Alp Akaydın- Söz dizisi. Akaydın ödülü Osman Sınav’ın elinden aldı.

EN İYİ KADIN HABER SUNUCUSU

En iyi kadın haber sunucusu ödülünü Star TV’den Nazlı Çelik aldı.

EN İYİ HABER PROGRAMI

CNN Türk’ten 5N1K- Cüneyt Özdemir ödüle layık görülen isim.

EN İYİ GÜNDÜZ KUŞAĞI

Müge Anlı ile Tatlı Sert programı ödüle layık görüldü.

EN İYİ YARIŞMA PROGRAMI

Survivor- Acun Ilıcalı ödülün sahibi oldu.

EN İYİ PROJE ÖDÜLÜ

En iyi proje ödülü Çeyrek Asır projesiyle Harun Koçak’ın oldu. Merhum sanatçının ödülünü babası Eşref Kolçak aldı.

EN İYİ MÜZİK GRUBU

En iyi müzik grubu ödülünün sahibi Athena oldu.

EN İYİ KADIN OYUNCU ÖDÜLÜ

En iyi kadın oyuncu ödülüne İstanbullu Gelin’deki rolüyle  Aslı Enver layık görüldü

EN İYİ ERKEK OYUNCU ÖDÜLÜ

Ödülün sahibi Söz dizisindeki performansıyla Tolga Sarıtaş oldu.

EN İYİ DİZİ ÇİFTİ

En iyi dizi çifti ödülünü KAlp Atışı dizisindeki rolleriyle Öykü Karayel ve Gökhan Alkan aldı.

EN İYİ YOUTUBER-INSTAGRAMMER ÖDÜLÜ

Ödülün sahibi Enes Batur oldu. Batur ödülünü Şeyma Subaşı’nın elinden aldı

MİLLİ PİYANGO YILBAŞI ÇEKİLİŞİNDE

1 : 8
2 : 10
3 : 17
4 : 4
5 : 7
6 : 4
7 : 9
8 : 8
9 : 6

EN ŞANSLI İL HANGİSİ?

10 yıldır yapılan yılbaşı özel çekilişlerinde dörde bölünen büyük ikramiyeyi en çok kazanan il İstanbul oldu. 14 kez büyük ikramiyeye ortak olan İstanbul'u, 4'er kez ikramiye çıkan Ankara ve Adana ile 3 kez ikramiye çıkan İzmir takip etti.

2017 YILBAŞI ÖZEL ÇEKİLİŞİNDE BÜYÜK İKRAMİYE NE KADAR?

Milli Piyango İdaresi tarafından 31 Aralık 2016 Cumartesi günü yapılacak yılbaşı özel çekilişinde sahip ya da sahiplerini bulacak 60 milyon liralık büyük ikramiye, 300 bin adet 200 lira, 600 bin adet 100 lira ve 1,2 milyon adet 50 liralık banknotlarla verilebiliyor.

2015 YILINDA KAZANDIRAN NUMARA: 0556013
2014 YILINDA KAZANDIRAN NUMARA: 2692160
2013 YILINDA KAZANDIRAN NUMARA: 2174451
2012 YILINDA KAZANDIRAN NUMARA: 6718374
2011 YILINDA KAZANDIRAN NUMARA: 4336149
2010 YILINDA KAZANDIRAN NUMARA: 8821270
2009 YILINDA KAZANDIRAN NUMARA: 9025160
2008 YILINDA KAZANDIRAN NUMARA: 3326924
2007 YILINDA KAZANDIRAN NUMARA: 1121383
2006 YILINDA KAZANDIRAN NUMARA: 5503833
2005 YILINDA KAZANDIRAN NUMARA: 2138345
2004 YILINDA KAZANDIRAN NUMARA : 3786127
2003 YILINDA KAZANDIRAN NUMARA: 5196322
2002 YILINDA KAZANDIRAN NUMARA: 3387202
2001 YILINDA KAZANDIRAN NUMARA: 6357990
2000 YILINDA KAZANDIRAN NUMARA: 4758783
1999 YILINDA KAZANDIRAN NUMARA: 2074891
1998 YILINDA KAZANDIRAN NUMARA: 519377

SON 10 YILDA ÇIKAN AMORTİ RAKAMLAR

Milli Piyango yılbaşı özel çekilişlerinde biletlerin son iki rakamına göre de dağıtılan ve halk arasında "amorti" olarak bilinen ikramiyede 10 - 50 TL arasında bir ikramiye dağıtılıyor. Son 10 yıl içerisinde en çok amorti çıkan rakamlar 2 ve 8 oldu. 8 rakamı, 10 yıl içerisinde 5 kez çıkarak en çok çıkan amorti rakamı unvanına sahip. Ardından 4 kez de 2 rakamı amorti olarak seçildi.

İşte son 10 yılda çıkan amorti rakamları;

2016: 2, 8
2015: 2, 6
2014: 0, 8
2013: 4, 5
2012: 3, 9
2011: 2, 8
2010: 1, 7
2009: 2, 8
2008: 0, 8
2007: 0, 7

İnternetsiz WhatsApp nasıl kullanılır?

İNTERNETSİZ WHATSAPP İÇİN YAPILMASI GEREKENLER

1. Adım: Android cihazınızdan Ayarlar>Bağlantılar>Mobil Ağlar bölümüne girin.
2. Adım: Mobil Ağlar bölümünden ise Erişim Noktası Adları seçeneğine tıklayın.
3. Adım: Erişim Noktası Adları ekranında sağ üst bölümde yer alan “ekle” seçeneğine tıklayın.
4. Adım: Açılan ekranı aşağıdaki bilgilere göre doldurun.
İsim: WhatsApp
APN: internet
Proxy: 127.0.0.01
Bağlantı noktası: 8080
5. Adım: Bu işlemleri yaptıktan sonra profili kaydedin ve Erişim Noktası Adları bölümünden WhatsApp'ı seçin.