İNSAN BİLGİSAYAR ETKİLEŞİMLİ GÖRÜNTÜ İŞLEME UYGULAMALARI

Abstract

Bu tez çalışması gerçek zamanlı görüntüde değişim halinde ön plan nesnesi olan el hareketleri ile bilgisayarı etkileme ve komut verme ile ilgilidir. Tezin amacı gerçek zamanlı bir video görüntüsünden bilgisayara el işareti ile komutlar vermektir. Gerçek zamanlı görüntüde hareket eden ön plan nesnelerini belirlemek için kullanılan yöntemlerin başında arka plan çıkarımı gelir. Arka plan çıkarımı basit olarak düşünüldüğünde ardışık görüntü karelerindeki aynı pikselleri arka plan olarak kabul edip yok ederek, sadece farklı pikselleri ortaya çıkartıp hareketli olan nesneyi tespit etme esasına dayanır. Fakat bu yöntem ile rüzgârın salladığı bir ağaç dahi hareket olarak tespit edileceğinden, arka plan bilgisini sürekli güncelleyen algoritmalar geliştirilmiştir. Bu tez çalışmasında arka plan çıkarım yöntemleri ve açık kaynak kodlu görüntü işleme kütüphanesi olan OpenCV görüntü işleme aracı ile arka plan çıkarım yöntemleri incelenmiştir. Yöntemler incelenmiş ve etkin bellek kullanımı, hızlı sonuç üretimi, dış ortam şartlarında çalışabilmesi ve gerçek zamanlı video görüntülerindeki kullanılabilirliği dolayısıyla yapılan uygulamada arka plan çıkarım metotlarından Kod Çizelgesi (Codebook) metodu uygulanmıştır.

The aim of study is related to giving commands and influence of computer with hand gestures which is the foreground object in real-time image in flux. The aim of the thesis is to give commands to computer with hand marks from a video image in real-time. Background extraction comes to the fore at the top of the most important methods used to determine the moving foreground objects in real time image. When simply considered, background extraction accepts and then exterminates the same pixels in the sequential image captures as the background, detects just different pixels and is based on the detection of the moving object. However, with this method, as even a tree in the wind shaking will be determined as the act, algorithms updating the background information continuously have been developed. In this study, an open source image processing library OpenCV and background extraction methods were examined. After the methods have been examined and due to the efficient use of memory, the production of fast results, its working in ambient conditions, and its application in real-time video displays, the availability of background extraction methods Code Schedule (Codebook) method was applied.