Python; üst düzey, yorumlanmış ve genel amaçlı bir programlama dilidir. 1980'lerin sonunda oluşturulan Python şu anda dünyanın en popüler programlama dillerinden biridir. Python, web geliştirme, veri analizi, yapay zeka ve daha fazlasını içeren çeşitli görevler için yaygın olarak kullanılır.
Python'da çeşitli amaçlar için yaygın olarak kullanılan birçok kütüphane vardır. En sık kullanılan kütüphaneleri aşağıda görebilirsiniz.
NumPy (Numerical Python): Python'da bilimsel hesaplama, diziler ve matrisler üzerinde sayısal işlemler için kullanılan bir kitaplıktır. NumPy çok büyük boyutlu sayısal veri dizileri ve matrisleri için destek sağlar ve bu diziler üzerinde matematiksel işlemler gerçekleştirmek için fonksiyonlar içerir. NumPy özellikle lineer cebir, rasgele sayı üretimi ve Fourier dönüşümü işlemleri için kullanışlıdır.
C/C++ ve Fortran kodunu entegre etmek için çok boyutlu diziler, hızlı matematiksel işlevler ve araçlar sağlar. NumPy, bilimsel bilgi işlem için temel kütüphanedir ve veri analizi, bilimsel araştırmalarda yaygın olarak kullanılır.
Pandas: Farklı formatlardaki verileri okumak, yazmak ve bu verileri kolay analizi için kullanılan bir kitaplıktır. Büyük veri kümelerini verimli bir şekilde depolamak için veri konteynırların yanı sıra verileri temizleme, dönüştürme ve toplama işlevleri de sağlar.
Pandas, Python'da tablo verileriyle çalışmayı kolaylaştırır ve özellikle zaman serisi verileri ve veri analizi görevleri için kullanışlıdır.
TensorFlow: Makine öğrenimi ve derin öğrenme için kullanılan kütüphanedir. Görüntü sınıflandırma, konuşma tanıma gibi çeşitli görevler için modeller oluşturmak, eğitmek ve deploy etmek için kullanılabılır. Makine öğrenimi modelleri oluşturmak ve eğitmek için esnek ve yüksek performanslı bir platform sağlar. Görüntü sınıflandırma, konuşma tanıma ve doğal dil işleme gibi bir dizi görev için yaygın olarak kullanılır.
Matplotlib: Python'da veri görselleştirme için yaygın olarak kullanılan bir kütüphanedir. Grafikler, çizelgeler ve verilerin diğer görsel temsillerini oluşturmak için kullanılır. Çizgi grafikleri, dağılım grafikleri, histogramlar, çubuk grafikler ve daha fazlasını içeren çok çeşitli grafikler oluşturmak için tercih edilir. Matplotlib, verileri görselleştirmek için güçlü bir araçtır. Keşif amaçlı veri analizi, sunumlar ve raporlar oluşturmak için yaygın olarak kullanılır.
OpenCV (Open Source Computer Vision Library): Açık kaynaklı bir computer vision ve makine öğrenimi kütüphanesidir. Computer vision uygulamaları için ortak bir altyapı ve computer vision algoritmaları için bir aradalık sağlar. OpenCV, görüntü işleme, video analizi, nesne algılama ve makine öğrenimi için kullanılır. C++, Python ve Java dahil olmak üzere birden çok programlama dilini destekler. OpenCV, geniş bir kullanıcı, geliştirici ve katkıda bulunan topluluğuna sahiptir ve hem akademi hem de endüstride çeşitli computer vision görevleri için yaygın olarak kullanılmaktadır.
OpenCv ile neler yapabilirsiniz?
Görüntü işleme: OpenCV ile yeniden boyutlandırma , filtreleme ve hata algılama gibi çeşitli görüntü işleme işlevlerini yapabilirsiniz.
Nesne algılama ve tanıma: OpenCV algoritmalarını nesneleri algılamak, yüzleri, gözleri ve diğer özellikleri tanımak için kullanabilirsiniz.
Video analizi: OpenCV, videolar üzerinde nesne izleme, hareket analizi ve arka plan çıkarma gibi işlemler gerçekleştirebilir.
Makine öğrenimi: OpenCV, nesne sınıflandırması, nesne algılama ve görüntü bölümleme gibi görevler için bir dizi makine öğrenimi algoritması kullanabilir.
Platformlar arası uyumluluk: OpenCV, Windows, Linux ve macOS dahil olmak üzere birden çok işletim sistemiyle uyumludur ve C++, Python ve Java dahil olmak üzere birden çok programlama dilini destekler.
OpenCV, güvenlik ve gözetim sistemleri, sürücü destek sistemleri ve tıbbi görüntüleme dahil olmak üzere çeşitli uygulamalarda yaygın olarak kullanılmaktadır. Geniş yetenekleri nedeniyle OpenCV, computer vision araştırma ve geliştirme için önemli bir araç haline gelmiştir.