Bu resim Deniz mi, Orman mı, İnsan mı, Gün batımı mı?

[Asri]

100 binlerce resimlerinizin olduğunu düşünün. Bunların içlerinde gün batımı, deniz, orman, insan gibi resimler karışık halde ve bunların dosya isimleri resimXXX.jpg şeklinde olduğunu düşünün.

Bu resimleri yaklaşık da olsa kategorilendirebilmek mümkün mü?

Ben şöyle bir program düşünüyorum.
Belli resimlerin belli alanlarını işaretleyerek diğer resimlerde işaretlenen
o alanın renklerine yakın renkleri içeren resimleri bir araya getirmesi.

Örneğin : Deniz resimlerini bir araya getirmek istiyorsak denizden bir alan
işaretleyip ona yakın renkleri (mavi nin tonları gibi) içeren resimleri bir
araya getirmek gibi.

Bu tür bir program varmı yada bunu yazabilmek için ne tür aşamaları uygulamamız gerekir.

1- Denizden 50 pixel karelik bir alanı seçtiğimizi düşünelim.
Her pixel in desimal değerlerini alıp karşılaştırılacak resimlerden 50
pixel karelik parçalar alıp % toleransına göre bu değerlere yakın olanı
bulduğumuzda doğru resim mi diyelim. Bu işlemi nasıl yaparız.

2- İki resmi karşılaştıran bir algoritma varsa bunu resimden alınan
parçalara içinde kullanabiliriz.

Benim aklıma gelenler bunlar. Sizler neler önerebilirsiniz.

Bu işlemler için hangi yolları takip edebilirim.


İyi çalışmalar.

Asri

[rsimsek]

Nasa veya pentagonun resimlerdeki nesneleri tanıyan bir projesini duymuştum fakat akibeti hakkında bilgim yok.

[Asri]

@rsimsek,

Benim yapmak istediğim resimlerdeki nesleri tanımaktan ziyade belli bir renk alanı referans alınarak ona yakın renkleri içeren resimleri bir araya getirmek.

İnsan örneğini vermem deki amaç ise ten renginden ayrılabilir diye düşündüm.

Bu pek mantıklı görünmeyebilir. Ancak yine de 100 binlerce yada 10 binlerce resimden baya bir miktar elenmiş olucaktır.

teşekkür ederim.

[gkimirti]

Image Processing uzerine yapılan calısmalara bir goz atmak lazım,
en basitin den kendin bir mantık olusturup resmi karelere bolup en kucuk kareler yontemi miydi neydi onunla ortalama bir hata degeri elde edip
bu deger belli esik degerlerinde ise referans aldıgın resmin kodunu bu resme atarsın yada ismini degistirirsin.
"en kucuk kareler yontemi"
http://analiz.ibsyazilim.com/egitim/kk.html bu adreste tarif edilmis ama ben bir sey anlamadım
hatırladıgım kadarıyla ben soyle kullanmıstım
yaptıgım proje resimlerin bir birlerine ne kadar benzer olduklarını yani resim uzerinde ki 8x8 lik pixellerin bir sonraki karede ne kadar yer degistirdigini bulmaktı (bu mpeg kodlamanın bir asaması.)
8x8 boyutunda iki resim oldugunu dusun bunları matris gibi ele alarak birbbirine karsılık gelen elemanları birbirinden cıkartıp karesini alıyorsun
(a(n,m)-b(n,m))^2 bu ifadeyi matrisin tum elemanları icin yapıp degerleri topluyorusn. sonucta elinde sayısal bir deger oluyor.
diger resimnleri de referans resim ile karsılastırıp bu deger etrafında +-bir esik degeeri ciinde olanları ayrıstırabilirsin...
vesselam biraz uzattım galiba

[Asri]

"en kucuk kareler yontemi"
http://analiz.ibsyazilim.com/egitim/kk.html bu adreste tarif edilmis ama ben bir sey anlamadım

@gkimirti,

Abe bu ne yaaa ben bunu anlicak durumda olsaydım mühendislik okurdum. Tutup da iki yıllık okumazdım : ))

Ama diğer yöntem için araştırma yaparım.

Teşekkür ederim.

[deltas]

Hocam bu dediğin olayı YSA (yapay Sinir Ağları)(neural Network) ile yapabilirsinki... Yukarıda verilende buna bir örnek teşkil ediyor. Bu dediğin olayı daha önce birinde benzerini gördüm. Bi üniversitenin Teknik Eğitim Fak. Elektronik bölümünde Asistandı. Demir paradaki Resmi ayrıştırıyordu. Bu dediğinide ancak bu şekilde yapabilirsin. Sonuçta Sen Yapay zekadan söz ediyorsun. Başakada bir şekilde yapabileceğini sanmıyorum. YSA ile ilgili delphi iel yapılmış bi türkçe örnekte vardı. Bir sitede görmüştüm. İstersen delphi ile ilgili türkçe sitelerden bi arattır.
Ayrıca @gkimirti hocam verdiğin link için teşekkür ederim. Çok işime yaradı...
Muhabbetle...

[mucar]

mouse down ve mouse up eventlarıyla image1'in içindeki alanı seçtirirsin seçilen bölgenin koordinatlarını değişkenlerde tutup bir fonksiyon ile image1.canvas.pixels[i,j] değerlerini for döngüsüyle ortalamasını buldurursun sanırım tcolor döndürüyor. sonra mevcut resimlerin tamamının bütün piksellerinin aynı şekilde renk ortalamasını buldurursun ve belli bir tolerans verip seçilen bölgeyle uyuşup uyuşmadığını denersin. bu bir yol. ama for döngüleri binlerce işlem yapacağından program çok yavaş çalışacaktır. If'lerle de toleransları ve hangi renk aralıklarında hangi tür resimlerin olacağını belirlersin, bu aşamada kural tabanını iyi belirlemek gerekir. Bu bir yol ama biraz zahmetli. YSA daha hızlı olabilir ama nasıl yapılabileceği hakkında pek bilgim yok.

[bluekid]

arkadaşların da belirttiği gibi basit bir yolu yok yapay zeka ile ilgilenmen gerekiyor...
aşağıdaki makaleyi bir incele
Self Organizing Map AI for Pictures

[Kuri_YJ]

Selamlar,

Bu baya kasıntılı bir iş, bazı örneklemeler yapmışsın belli bir bölümünü kesip oradaki renkleri kontrol edeyim filan diye

Kesip kontrol ettiğin bölüm için söylüyorum;

Örneğin bir salon resmi düşün, ve salonun duvarında çeşitli tablolar olduğunu düşün (tablo resimler) senin kestiğin bölüm duvardaki resim tablosuna denk gelsin ve denk gelen bölümde de deniz resmedilsin

Bu bir deniz resmi midir, yoksa salon resmi midir? Çözebilecek misin?

Bu baya kasıntılı bir iş kolay değil

Kolay Gelsin

[Ali Erdoğan]

Abi bu gerçekten zor bir iş.Yapılması imkansız olmasa da eğer kullanımı tatmin edecekse uğraşılmalı.Bunun yanında farklı kriterler göze alınmalı.Örneğin gece çekilmiş bir deniz fotoğrafı siyahtır,gündüz genellikle koyu mavi,güneş doğarken ve batarken kızıldır.Eğer yanında ağaçlar varsa turkuaz gözükür....Çünkü deniz rengini atmosferden alır.Bunun gibi pek çok ayrıntı var.Beyaz,sarı ve siyah tenli insanlar gibi....

[rsimsek]

Bu birazda el yordamıyla yoklayıp etrafındaki nesneler tanımaya çalışan ama insanları kabiliyetlerini kopyalamaya benzer.. Tabiki ilişkileri kurmak için de yapay zeka olayı

[deltas]

Üstadlar zaten YSA %100 verimle çalışmaz. Ne kadar çok eğitim datası yollarsanız veriminizde o kadar yüksek olur. Zaten %50-%55 arası çok yüksek verim kabul ediliyor. Sonunçta bu bilgisayar. Arkadaşın dediği gbi %100 bi olay için bence hiç kasmayın. Mesela şu anda kullanılan OCR yazılımları dahi bazı karekterlerde sapıtabiliyor. O yüzden böle bir iş yapsanız dahi kesin çalışacak diye umutlanmayın. Ama bu şekilde bilgisayara bazı şeyleri (netlik olan, duvardaki tablo değil) -mesela metal para gibi- bilgisayara tanımlayabilirsiniz.
Ki regresyon yöntemi ile şu anda denklem takımlarını buluyoruz.. Ve çak yokın sonuçlar elde ettiğimizde oldu... Aslında site kod yarışması düzenliyordu. bu şeklide YSA olayı ile ilgi bir olaya girseydi bayağı ii olurdu.
Muhabbetle...