Pamuk ipliğinden biraz daha sağlam tek bağ: düşünce birliği. O da rüzgarın her an tehdit ettiği bir kandil. Düşünce birliği, düşünen insanlar arasında olur. İnsanların kaçta kaçı düşünür? Düşünenlerin kaçta kaçı karşılaşır ve açılır birbirine. -- Cemil Meriç
Pazar, Nisan 10, 2011
Renk Filitresi
Uzun uzun anlatmaya gerek Değişik Renk uzaylarında, Web kamerasından alacağınız görüntüler üzerine gerçek zamanlı renk filitreleme yapabileceğiniz pratik bir program.
Hatta üzerine Renk filitrelemeyle elde ettiğiniz mask görüntüyle Inpaint uygulama imkanıda var.
Program C# ile yazıldı elbette OpenCvSharp kütüphanesi kullanıldı.
İndirmek için : ColorFilter
Etiketler:
.Net,
C#,
OpenCv,
OpenCvSharp,
programlama
Pazar, Nisan 03, 2011
Plaka Okuma III

Aslında bu konuda tekrar yazacağımı sanmıyordum ama Yoğun ilgi ve ısrarlı sorular ve yoğun indirilmesi fikrimi değiştirmeme sebep oldu.
Soruların Bir kısmı örnek programın çalıştırılamaması üzerine bu sorular için OpenCvSharp Kurulumu üzerine yazdığımız yazı var, cevap orda ordaki söylenenleri dikkatlice uygulayanlar meseleyi hallediyorlar. Konuyu iyi okumadan, anlamadığı halde söylenenlerin bir kısmını farklı yapanlar, yakınmaya devam ediyor,
"Biz orda yazanları yaptık ama olmuyor"
cevap şu orda yazan kuralları dikkatli uygılarsanız olur.
Soruların diğer kısmı ise daha iyi plaka bulma, karekter ayrıştırma, plaka tanıma üzerine felan oluyor. Örneğin iyi olmadığından dem vuranda olmuyor değil, hani.
Evet haklılar elbette örnek çok başarılı bir örnek değil. ama Zaten doğrudan ticari kullanıma uygun bir örnek yayınlıyoruz diye bir iddiamızda olmadı. Bu program bir İskelet içeriyor, üzerinde daha çok emek ve imkan ister.
Madem bu kadar alaka çekiyor ( bu gün itibarıyla 1322 kez indirilmiş ), belki devam etmek isteyen çıkar, belki üzerinde geliştrime yapmış, paylaşmak isteyen insanlar olabilir, yayınlayacak yer olsun diye ayrı bir sayfa açtık. Microsoft'un açık kaynak kodlu projeler için açtığı Codeplex den bir sayfa aldık.
Opos.CodePlex.ComProgramın en son halininide yayınladık. Çok büyük bir gelişme yok aslında yeni bir Ocr ( Puma.Net ) eklendi. Görebildiğim kadarıylada Gocrden daha başarılı gibi.
Fırsat buldukça elimizdeki dökümantasyonlarıda orada yayınlamayı düşünüzyoruz.
bu konuda ilk yazımda
- Açık kaynak kodlu bir sistem yapılabilirmi ?diyerek pek umutlu olmadığımı belirtmişim, ama işte 1300 küsür insandan 3-5 kişi çıksa bu iş yürür diye umutlanıyorum.
- Pek tabiiki mümkün ama esas mesele belli bir düzeye gelmesi için gereken desteği alması
- Açık kaynak kodlu böyle bir sistem sizce gereken desteği alabilirmi ?
- Pek sanmıyorum.
bakıp göreceğiz...
Etiketler:
.Net,
C#,
OpenCv,
OpenCvSharp,
programlama,
yapay zeka
Çarşamba, Mart 09, 2011
Ankara Yazılım Atölyesinde Son durumlar
Epeydir elimiz değipde bir şeyler yazamadık. Aslında yazmak pek çok konu oldu. Ama bu yazı fikirleri tıpkı kuşlar gibi oluyor. Kelimelere döküp kafeslemezseniz uçup gidiyor.
Her ne ise Kronolojik olarak başlayalım. Ankara Yazılım Atölyesi olarak uzun bir aradan sonra OpenCv ağırlıklı bir buluşma . Öncelikle buradan katılanlardan ve katılmaya gelmiş fakat kapı duvar bulamayan kişiler varsa buradan özür diliyorum. Etkinliğin yerini ben ayarlamıştım. Fakat yetkili şahsın rahatsızlığı ve telefonlada ulaşamamam sebebiyle, ortada kalma durumumuz oldu. Neyseki sayımız azdıda, bir şekilde başımızın çaresine baktık.
Önce Volkan kardeş epey emekle hazırladığı, OpenCv sunumunu yaptı;
OpenCv Nedir ? OpenCv ile neler yapılabilir ,Pratik (Ticari ) Uygulamaları, Örnek videolara eşliğinde bir güzel anlatıldı.
Ramazan Kardeş ise OpenCv + YSA + SVM 'li bir karekter tanıma çalışmasını tanıttı.
Sonuç olarak güzel bir toplantı oldu. Hüseyin toplantının Flash! ismi oldu. Epey sorular sordu. Sorularından da anlayabildiğimiz kadarıyla ilginç Web tabanılı OpenCv, projeleri ( yırttık abicim ) var. İnşallah vazgeçmezde bizde görürüz.
Bu arada aradan epey geçtiği halde. Volkan bey OpenCv diplomamızı yollamadı, Bekliyoruz, o kadarda dinledik kardeşim.
Ankara Yazılım Atölyesi Şubat ayı içinde planlama yapıldı fakat malesef uygun bir mekan bulunamadı. Tez zamanda yer sorununu çözülmezse, faliyetler tarihe karışacak. Zaten Ahmet kardeşde "Yaylalar Yaylar" türküsünü çalışmaya başladı, Askerede giderse halimiz harap. Gençler el atında bu faliyet kaybolup gitmesin. Hiç bir şey öğrenmemiş olsakda tanışmamıza vesile oluyor malum Bir birini bilmemek insaf değil....
Her ne ise Kronolojik olarak başlayalım. Ankara Yazılım Atölyesi olarak uzun bir aradan sonra OpenCv ağırlıklı bir buluşma . Öncelikle buradan katılanlardan ve katılmaya gelmiş fakat kapı duvar bulamayan kişiler varsa buradan özür diliyorum. Etkinliğin yerini ben ayarlamıştım. Fakat yetkili şahsın rahatsızlığı ve telefonlada ulaşamamam sebebiyle, ortada kalma durumumuz oldu. Neyseki sayımız azdıda, bir şekilde başımızın çaresine baktık.
Önce Volkan kardeş epey emekle hazırladığı, OpenCv sunumunu yaptı;
OpenCv Nedir ? OpenCv ile neler yapılabilir ,Pratik (Ticari ) Uygulamaları, Örnek videolara eşliğinde bir güzel anlatıldı.
Ramazan Kardeş ise OpenCv + YSA + SVM 'li bir karekter tanıma çalışmasını tanıttı.
Sonuç olarak güzel bir toplantı oldu. Hüseyin toplantının Flash! ismi oldu. Epey sorular sordu. Sorularından da anlayabildiğimiz kadarıyla ilginç Web tabanılı OpenCv, projeleri ( yırttık abicim ) var. İnşallah vazgeçmezde bizde görürüz.
Bu arada aradan epey geçtiği halde. Volkan bey OpenCv diplomamızı yollamadı, Bekliyoruz, o kadarda dinledik kardeşim.
Ankara Yazılım Atölyesi Şubat ayı içinde planlama yapıldı fakat malesef uygun bir mekan bulunamadı. Tez zamanda yer sorununu çözülmezse, faliyetler tarihe karışacak. Zaten Ahmet kardeşde "Yaylalar Yaylar" türküsünü çalışmaya başladı, Askerede giderse halimiz harap. Gençler el atında bu faliyet kaybolup gitmesin. Hiç bir şey öğrenmemiş olsakda tanışmamıza vesile oluyor malum Bir birini bilmemek insaf değil....
Cumartesi, Şubat 05, 2011
Yapay Zeka Tıbbın Hizmetinde 5 ( Fetal Cardiotocograms )
Bir Yapay Zeka Tıbbın hizmetinde yazısıyla yine karşınızdayız. İşin açıkçası içindeki tabirler tıbbi terimler olduğundan tercüme etmeğe kalkışmadım. Zaten bizim için sadece Yapay Sinir Ağları ile sınıflandırma işlemiydi
Bütün YSA işlemleri FannTool ile yapıldı. Bir Önceki örneğimizdeki gibi program yazmadık sonuçalrı Excell Dosyasındaki "Full Sonuç-Eğitim" ve "Full Sonuç-Test" sayfalarında görebilirsiniz
Eğitim Verileri için Başarı Oranı : % 98,72 ( 1488 Örnekden 1469 Doğru )
Test Verileri için Başarı Oranı : % 94.2 ( 638 Örnekden 601 Doğru )
Dosyalar İndirmek İçin : CTG.zip
Not : "Yapay Zeka Tıbbın Hizmetinde" serisinin önceki yazıları 1 2 3 4
Orjinal verinin 2 çeşit çıktısı var. İlkinde 10 çeşit FHR tipinden hangisi olduğu, ikincisinde ise üç çeşit Fetal State için (N=normal; S=suspect; P=pathologic) bir sınıflandırma var. Biz Örneğimiz için ikincisini kullandık.
2126 fetal cardiotocograms (CTGs) were automatically processed and the respective diagnostic features measured. The CTGs were also classified by three expert obstetricians and a consensus classification label assigned to each of them. Classification was both with respect to a morphologic pattern (A, B, C. ...) and to a fetal state (N, S, P). Therefore the dataset can be used either for 10-class or 3-class experiments.
Attribute Information:
LB - FHR baseline (beats per minute)
AC - # of accelerations per second
FM - # of fetal movements per second
UC - # of uterine contractions per second
DL - # of light decelerations per second
DS - # of severe decelerations per second
DP - # of prolongued decelerations per second
ASTV - percentage of time with abnormal short term variability
MSTV - mean value of short term variability
ALTV - percentage of time with abnormal long term variability
MLTV - mean value of long term variability
Width - width of FHR histogram
Min - minimum of FHR histogram
Max - Maximum of FHR histogram
Nmax - # of histogram peaks
Nzeros - # of histogram zeros
Mode - histogram mode
Mean - histogram mean
Median - histogram median
Variance - histogram variance
Tendency - histogram tendency
CLASS - FHR pattern class code (1 to 10)
NSP - fetal state class code (N=normal; S=suspect; P=pathologic)
Bütün YSA işlemleri FannTool ile yapıldı. Bir Önceki örneğimizdeki gibi program yazmadık sonuçalrı Excell Dosyasındaki "Full Sonuç-Eğitim" ve "Full Sonuç-Test" sayfalarında görebilirsiniz
Eğitim Verileri için Başarı Oranı : % 98,72 ( 1488 Örnekden 1469 Doğru )
Test Verileri için Başarı Oranı : % 94.2 ( 638 Örnekden 601 Doğru )
Dosyalar İndirmek İçin : CTG.zip
Not : "Yapay Zeka Tıbbın Hizmetinde" serisinin önceki yazıları 1 2 3 4
Etiketler:
FANN,
medical,
yapay sinir ağları,
yapay zeka
Pazar, Ocak 16, 2011
Yazılım Atölyesi Yeniden
Uzun bir aradan sonra nihayet yeniden başlıyor.
23 Ocak Pazar Günü saat 10-12 arasında GaziSEM de olacak. Konusu OpenCv olacak. detaylar için yazılım atölyesinin sitesine bakınız.
Konuyla ilgilenen arkadaşları bekliyoruz...
23 Ocak Pazar Günü saat 10-12 arasında GaziSEM de olacak. Konusu OpenCv olacak. detaylar için yazılım atölyesinin sitesine bakınız.
Konuyla ilgilenen arkadaşları bekliyoruz...
Cumartesi, Ocak 01, 2011
2010 Yılı Muhasebesi
Koca bir yılı daha geride bıraktık ziyaretçi grafiğimize bakarsanız Geçen seneye nazaran bir parça artış varmış gibi görünüyor. Fakat yayınladığımız yazı sayısına bakarsak epey bir düşüş var. nerdeyse yarıya düşmüş,
bu gidiş pekde iyi değil ama hayırlısı artık.
Geçen senin en büyük faaliyetlerinden bir muhakakki Yazılım Atölyesi Çalışmalarıdır. Sanalda tanışıklığımız olan arkadaşlarla gerçek hayattada tanışma ve görüşme imkanına ulaşmış olduk.
Hatta bir konuşmada biz hazırladık. Malesef sonradan nedense arkası kesildi
- Ankara Yazılımcılar Workshop'u 1
- Yazılım Atölyesi 2 ( Handwritten Digit Recognation )
- Yazılım Atölyesi Ankara'da Mart ayı etkinliği
- Yazılım Atölyesi Ankara'da Nisan ayı etkinliği
Başaka neler yaptık diye bakacak olursak
- Plaka Okuma yazımızın ikincisini yayınladık hemde C# örneğiyle, Oldukçada ilgi gördüğünüde eklemeden geçmeyelim
- FannTool'un yeni verisyonunu yayınladık 1 2
- OpenCvSharp örnekleri 1 2 3 4 son olarakda Kurulumu ve Kullanımı üzerine bir yazı
- C# da Bulanık Mantıık Örneği olan yazımız
- C# da YSA örneği olan yazımız aynı Zamanda Yapay Zeka tıbbın Hizmetinde serisininde dördüncüsü, Tıp camiasından gereken ilgiyi bekliyoruz.
- Zeki Tahmin Sitemi üzerine yazılarımız 1 2 3 4
- Yarım Kalan Projeler üzerine, yarım kalmış bir yazı dizisi 1 2 2,75
Pazartesi, Aralık 06, 2010
OpenCv 2.2 yayınlandı
OpenCv nin 2.2 versiyonu yayınlanmış
Neler değişmiş diyorsanız buraya
Kuralım bakalım diyorsanız
windows ve VS2010 için kurulum dosyası buraya
yok ben kendim derlerim arkadaş diyorsanız buraya
Linux için mecbur kendiniz derliyeceksiniz zaten buraya
Müracaat edin
Henüz kurmadım, yazılanlara göre konuşursak
Neler değişmiş diyorsanız buraya
Kuralım bakalım diyorsanız
windows ve VS2010 için kurulum dosyası buraya
yok ben kendim derlerim arkadaş diyorsanız buraya
Linux için mecbur kendiniz derliyeceksiniz zaten buraya
Müracaat edin
Henüz kurmadım, yazılanlara göre konuşursak
- Kütüphane komple yeniden organize edilmiş daha küçük parçalara böülünmüş (opencv_core, opencv_imgproc, opencv_highgui, opencv_ml , opencv_features2d, opencv_video, opencv_objdetect, opencv_calib3d , opencv_flann, opencv_contrib, opencv_legacy, opencv_gpu) tabii bu değişiklik link ayarlarını değiştirmemizi gerektirecek gibi
- Android için OpenCv derelenebiliyormuş burada
- Highgui için Qt destekli özellikler eklenmiş ( Bence tamamen saçma birde Qtnin dll lerini felan eklemek gerekecek tavsiye ederim eğer ekstra GUI özelliği lazımsa FLTK kullanın örenkleri bizim programlarımızda var )
- GPU desteği verilmeye çalışılıyor fakat CUDA'lı OpenCv e-mail gurubundada tartışıldığı gibi bencede NVidia'nın CUDA sı yerine OpenCL'i kullanmak daha mantıklıydı fakat geliştiriciler böyle takdir etmişler. ( daha önce benzeri bir mantıksızlık OpenMP nin yerine İntelin TBB sine geçmekle yapılmıştı BSD lisanslı bu popüler kütüphane ticari ürünlere eklemlenerek dolaylıda olsa bizi ücretli ürünlere mecbur etmeye çalışıyor gibi bakalım sonuçda ne olacak... )
Pazartesi, Kasım 15, 2010
Perşembe, Kasım 11, 2010
Bekle Beni Aziz İstanbul....
Bir Fura vesilesiyle Yarın ve ertesigün ( 12 - 13 Kasım ) İstabula gidip geleceğim
Bekle beni Aziz İstanbul....
Bekle beni Aziz İstanbul....
Pazartesi, Kasım 08, 2010
Zeki Tahmin Sistemleri Ve Yapay Zeka
Bir önceki yazımızın sonundaki sorudan başlayalım
Yapay Sinir Ağları :
Sitemizdeki ilgili yazılar ve örneklerden görebelieceğiniz gibi YSA çok esnek bir YZ metodu. Sabit bir Giriş ve Çıkış değişkenleri şekline dönüştürülen hemen her probleme uygulanabilir. Tahmin edilecek değerin Kendisinden önce gelen değerlerle ilişkili olduğu kabulunü düşünürsek zaten basitçe bir uygulamada mümkün. Daha gelişkin bir sistem için geçmiş değerlerin yanında dış etkenlerin de giriş değerlerine eklemek gerekir.
Zeki Optimizasyon Teknikleri :
Zeki Optimizasyon Tekniklerinden kastım arama tipi metodlar yani Genetik, Karınca Kolonisi, Parçacık Sürü optimizasyonları gibi. Bu metodların kullanımı ise ; tahmin edilecek değere ulaştıracak fonksiyon oluşturulması yada ( İstatistik veya Kaos teorisi kaynaklı ) Fonksiyonların parameterelerinin bulunması şeklinde olabilir mesela.
Bulanık Mantık ve Uzman sistemler :
Tahmin konusundaki Uzman insanların tecrübelerini Bulanık mantıkda kullanarak Modellenip Tahminler için kullanmakdan ibaret.
"%b" kadar fazlaysa artmış,
"%b" kadar azalmışsa düşmüş
değilse sabit kalmış şeklinde
Bahsettiğimiz metodların dışında daha adını bile bilmediğimiz metodlarada ( mesela HMM geliyor aklıma ) bakmak gerekebilir. Hatta birlikte kullanımlarıda mümkün elbet. Sonuçda bütün bunlara uygulama ve uygulamadaki ulaşılan sonuçlara göre karar vermek gerekiyor...
Evet Bu yazı dizimiznden sonuna gelmiş bulunuyoruz. Oldukça teorik olduğunun farkındayım fakat şimdilik imkanlarımız ( vakit ve insan gücü ) bu kadar.
Daha sonra neler olur bilemeyiz elbet Nasip artık...
Hangi Yapay Zeka metodlarını, nasıl ne şekilde kullanabiliriz ?Aslında sorunun cevabı öyle bir çırpıda verilecek gibi değil elbet, yinede bir giriş yapmaya çalışacağız.
Yapay Sinir Ağları :
Sitemizdeki ilgili yazılar ve örneklerden görebelieceğiniz gibi YSA çok esnek bir YZ metodu. Sabit bir Giriş ve Çıkış değişkenleri şekline dönüştürülen hemen her probleme uygulanabilir. Tahmin edilecek değerin Kendisinden önce gelen değerlerle ilişkili olduğu kabulunü düşünürsek zaten basitçe bir uygulamada mümkün. Daha gelişkin bir sistem için geçmiş değerlerin yanında dış etkenlerin de giriş değerlerine eklemek gerekir.
Zeki Optimizasyon Tekniklerinden kastım arama tipi metodlar yani Genetik, Karınca Kolonisi, Parçacık Sürü optimizasyonları gibi. Bu metodların kullanımı ise ; tahmin edilecek değere ulaştıracak fonksiyon oluşturulması yada ( İstatistik veya Kaos teorisi kaynaklı ) Fonksiyonların parameterelerinin bulunması şeklinde olabilir mesela.
Bulanık Mantık ve Uzman sistemler :
Tahmin konusundaki Uzman insanların tecrübelerini Bulanık mantıkda kullanarak Modellenip Tahminler için kullanmakdan ibaret.
SVM ve benzeri Sınıflandırma Metodları :
Problemin Tahminden sınıflandırmaya dönüştürülmesiyle kullanılabilir. Mesela, "A" ürünün fiyatlarını tahmin etmek istemiş olalım. "A" nın bir "C " kadar zaman sonraki fiyatı şimdiki fiyatından"%b" kadar fazlaysa artmış,
"%b" kadar azalmışsa düşmüş
değilse sabit kalmış şeklinde
Bahsettiğimiz metodların dışında daha adını bile bilmediğimiz metodlarada ( mesela HMM geliyor aklıma ) bakmak gerekebilir. Hatta birlikte kullanımlarıda mümkün elbet. Sonuçda bütün bunlara uygulama ve uygulamadaki ulaşılan sonuçlara göre karar vermek gerekiyor...
Evet Bu yazı dizimiznden sonuna gelmiş bulunuyoruz. Oldukça teorik olduğunun farkındayım fakat şimdilik imkanlarımız ( vakit ve insan gücü ) bu kadar.
Daha sonra neler olur bilemeyiz elbet Nasip artık...
Pazar, Kasım 07, 2010
Zeki Tahmin Sistemleri ve İstatistik
Evet Zeki Tahmin Sistemi yazılarımıza devam ediyoruz. Bir önceki ZTS ve Kaos teorisi yazısından sonra konunun İstatistiki yönüne bakmaya çalışacağız. Bir sondan bir baştan gibi olacak ama ne yapalım. İsmimiyle müsemma olan bir blogdanda daha düzenli yazı beklemeyelim lütfen.
Tahmin Sistemleri ve Özelde Zaman Serisi tahmini için pek çok istatistiki çalışma yapılmış. Zaman serisinin belli bileşenlerden olduğu varsayımıyla bir modelleme yapılıyor. Bileşenlerine şöyle üstünkörü bakacak olursak
1) Tren Bileşeni - Genel Eğim - T : Değerlerin zaman içinde artma yada azalma eğilimi. Bu eğimin doğrusal olduğu gibi eğrisel - nonlineer - olmasıda mümkün pekala
2 ) Mevsimsel Bileşen M : Belli bir zaman periyodundaki iniş ve çıkışlar (dalgalanmalar ) Mesela Meyve sebze fiyatlarının Mevsime göre değişimi
3) Konjektürel Bileşen K : Periyodik olmayan fakat dögüsel olan değişimler. Mesela Bir ekonomik kriz durumunun bütün ekonomik göstergeleri etkileneip düşüşe geçmesi , sonrasında uygulanan tedbirlerle ve zamanla tekrar yükselişe geçmesi gibi
4) Rassal Bileşen R : Düzensiz, rastgele olan değişmeler.
Bu bileşenler ile yapılan modellemelerd iki alternatifimiz varmış.
yt = Zaman serisinin t zaman dönemindeki gözlem değerini,
Tt = Trend bileşeni’nin t zaman dönemindeki etkisini,
Mt = Mevsimsel bileşlenin t zaman dönemindeki etkisini,
Kt = Konjonktürel bileşenin t zaman dönemindeki etkisini,
Rt = Rassal bileşenin t zaman dönemindeki etkisini,
Bundan sonrası elimizdeki verilerle Bileşenlerin hesaplanıp geleceğe doğru tahminlerde kullanılmasından ibaret. Bileşenlerin ayrıştırılıp çıkraılması için de pek çok metod icad edilmiş.
Bütün bunlar aslında Klasik diyebileceğimiz metodlar. Dolaysıyla bizim ZTS için bu metodları doğrudan kullanmanın bir katkısı olmaz. Bence konuyu genel olarak bilip, bu istatistiki çalışmalardan ve Kaos teorisinden faydalanan Yapay Zeka Temelli bir sistem oluşturmak gerekir.
İyide, Hangi Yapay Zeka metodlarını, nasıl ne şekilde kullanabiliriz ?
İşin İçine İstatistiki klasik metodları ve de Kaos terorisini nerde ve nasıl katabiliriz ?
...
Tahmin Sistemleri ve Özelde Zaman Serisi tahmini için pek çok istatistiki çalışma yapılmış. Zaman serisinin belli bileşenlerden olduğu varsayımıyla bir modelleme yapılıyor. Bileşenlerine şöyle üstünkörü bakacak olursak
1) Tren Bileşeni - Genel Eğim - T : Değerlerin zaman içinde artma yada azalma eğilimi. Bu eğimin doğrusal olduğu gibi eğrisel - nonlineer - olmasıda mümkün pekala
2 ) Mevsimsel Bileşen M : Belli bir zaman periyodundaki iniş ve çıkışlar (dalgalanmalar ) Mesela Meyve sebze fiyatlarının Mevsime göre değişimi
3) Konjektürel Bileşen K : Periyodik olmayan fakat dögüsel olan değişimler. Mesela Bir ekonomik kriz durumunun bütün ekonomik göstergeleri etkileneip düşüşe geçmesi , sonrasında uygulanan tedbirlerle ve zamanla tekrar yükselişe geçmesi gibi
4) Rassal Bileşen R : Düzensiz, rastgele olan değişmeler.
Bu bileşenler ile yapılan modellemelerd iki alternatifimiz varmış.
Burada
- yt = Tt * Mt * Kt * Rt
- yt = Tt + Mt + Kt + Rt
yt = Zaman serisinin t zaman dönemindeki gözlem değerini,
Tt = Trend bileşeni’nin t zaman dönemindeki etkisini,
Mt = Mevsimsel bileşlenin t zaman dönemindeki etkisini,
Kt = Konjonktürel bileşenin t zaman dönemindeki etkisini,
Rt = Rassal bileşenin t zaman dönemindeki etkisini,
Bundan sonrası elimizdeki verilerle Bileşenlerin hesaplanıp geleceğe doğru tahminlerde kullanılmasından ibaret. Bileşenlerin ayrıştırılıp çıkraılması için de pek çok metod icad edilmiş.
Bütün bunlar aslında Klasik diyebileceğimiz metodlar. Dolaysıyla bizim ZTS için bu metodları doğrudan kullanmanın bir katkısı olmaz. Bence konuyu genel olarak bilip, bu istatistiki çalışmalardan ve Kaos teorisinden faydalanan Yapay Zeka Temelli bir sistem oluşturmak gerekir.
İyide, Hangi Yapay Zeka metodlarını, nasıl ne şekilde kullanabiliriz ?
İşin İçine İstatistiki klasik metodları ve de Kaos terorisini nerde ve nasıl katabiliriz ?
...
Pazar, Ekim 24, 2010
OpenCvSharp Kurulumu ve Kullanımı
Aslında bu konuya pek de girmeyi istemiyordum, Çünkü C# da ben zaten yeniyim. ama ısrarlı sorular ve Özellikle OPOS programını çalıştıramamaktan şikayetler üzerine açıklama yazmak şart oldu.
Baştan başlarsak OpenCv pek yaygın olarak kullanılan bir bilgisayarlı görü (ComputerVision) kütüphanesidir. Bilgisayarlı Görü İşleminide sadece Görüntü işleme zannetmemek lazım, bakan değil gören bilgisayar meselesi aslında.
İşte Bu kütüphane (OpenCv) C / C++ da yazıldığında öyle doğrudan DotNet dilleriyle kullanamazsınız. Bazı metodlarla çağrırmanız lazım. Bu noktada bir kolaylık var, bahsi geçen metodlarla OpenCv ye ulaşmamızı sağlayan ara kütüphaneler (wrappers) hazırlanmış. Onlardan biri ve de bizim tercihimiz olan OpenCvSharp dır.
Meseleyi böylece özetlediğimize göre yapacaklarımızı anlatalım. OpenCvSharp'ı kullanmak için
OpenCv yi kurmanız lazım. Şu anki kullanılabilir sürüm OpenCv 2.1 İndirme adresinden Windows için hazırlanmış kurulumlu paketini (OpenCV-2.1.0-win32-vs2008.exe ) indirin ve kurun.
OpenCvSharp ın OpenCv 2.1 için hazırlanmış olan paketini indirin ve Bilgisayarınızda uygun bir yere açın.
İndirecekleriniz
Visual C# 'ı çalıştırıp, yeni bir proje oluşturun Konsol yada Winform Farketmez. Sonrasında kullanacğımız kütüphaneleri eklememiz gerekiyor. Solution Explorer da Reference kısmına sağ tıklayıp Add Reference deyip
Browse tabından OpenCvSharpı açtığımız dizine gidip
OpenCv nin Machine learning kısmı ve cvblob kütüphanesi C++ ile yazıldığından onlarıda kullanmak istediğinizde "OpenCvSharpExtern.dll" dosyasının da programınızla aynı yere koymanız lazım.
Bundan sonrası için yapmanız gereken şey OpenCv programınızı yazıp derlemek
Örnekden de görebileceğiniz gibi OpenCv biliyorsanız kolaylıkla OpenCvSharpda da program yazabilirsiniz. OpenCvSharp'ın örnek programlarını yada bizim yayınladığımız programları incelemenizi tavsiye ederiz.
Yazı epey bir uzamış ama DLL Cehenneminden ( DLL Hell ) bahsetmeden geçmeyelim. Bizim yayınladığımız programı indirdiniz ve çalıştırmaya kalktınız. OpenCv yi OpenCvSharp 'ı kurduğunuz halde OpenCv dll hatası veriyorsa. İsimleri aynı olmuş olsada versiyonu farklı olan dll ler yüzünden kaynaklanıyordur problem. Yapmanız gereken
Örnek programla birlikte gelen DLL leri ve çalıştırılabilir programı silin.
Programın proje dosyasını açın ve OpenCvSharp referanslarını silin
Kendi sisteminizdeki OpenCv referanslarını ekleyin
Programı tekrar derleyin.
Probleminiz - umuyorum - Çözülmüş olacaktır.
Çözülmemişse de biz buralardayız, Sıkça Sorulan Sorular kısmını da açtık, sorularınızı bekleriz...
Baştan başlarsak OpenCv pek yaygın olarak kullanılan bir bilgisayarlı görü (ComputerVision) kütüphanesidir. Bilgisayarlı Görü İşleminide sadece Görüntü işleme zannetmemek lazım, bakan değil gören bilgisayar meselesi aslında.
İşte Bu kütüphane (OpenCv) C / C++ da yazıldığında öyle doğrudan DotNet dilleriyle kullanamazsınız. Bazı metodlarla çağrırmanız lazım. Bu noktada bir kolaylık var, bahsi geçen metodlarla OpenCv ye ulaşmamızı sağlayan ara kütüphaneler (wrappers) hazırlanmış. Onlardan biri ve de bizim tercihimiz olan OpenCvSharp dır.
Meseleyi böylece özetlediğimize göre yapacaklarımızı anlatalım. OpenCvSharp'ı kullanmak için
OpenCv yi kurmanız lazım. Şu anki kullanılabilir sürüm OpenCv 2.1 İndirme adresinden Windows için hazırlanmış kurulumlu paketini (OpenCV-2.1.0-win32-vs2008.exe ) indirin ve kurun.
OpenCvSharp ın OpenCv 2.1 için hazırlanmış olan paketini indirin ve Bilgisayarınızda uygun bir yere açın.
İndirecekleriniz
- Paketin kendisi : OpenCvSharp-2.1-x86-20100808.zip
- Dökümantasyonu : Documentation-En-2.1-20100508.zip
- Örnek programları : Sample-2.1-20100808.zip
Visual C# 'ı çalıştırıp, yeni bir proje oluşturun Konsol yada Winform Farketmez. Sonrasında kullanacğımız kütüphaneleri eklememiz gerekiyor. Solution Explorer da Reference kısmına sağ tıklayıp Add Reference deyip
Browse tabından OpenCvSharpı açtığımız dizine gidip
- OpenCvSharp.Blob.dll
- OpenCvSharp.CPlusPlus.dll
- OpenCvSharp.dll
- OpenCvSharp.Extensions.dll
- OpenCvSharp.MachineLearning.dll
- OpenCvSharp.UserInterface.dll
OpenCv nin Machine learning kısmı ve cvblob kütüphanesi C++ ile yazıldığından onlarıda kullanmak istediğinizde "OpenCvSharpExtern.dll" dosyasının da programınızla aynı yere koymanız lazım.
Bundan sonrası için yapmanız gereken şey OpenCv programınızı yazıp derlemek
using System;
using OpenCvSharp;
class Program
{
static void Main()
{
IplImage src = Cv.LoadImage("lenna.png", LoadMode.GrayScale);
IplImage dst = Cv.CreateImage(new CvSize(src.Width, src.Height), BitDepth.U8, 1);
Cv.Canny(src, dst, 50, 200);
Cv.NamedWindow("src image");
Cv.ShowImage("src image", src);
Cv.NamedWindow("dst image");
Cv.ShowImage("dst image", dst);
Cv.WaitKey();
Cv.DestroyAllWindows();
Cv.ReleaseImage(src);
Cv.ReleaseImage(dst);
}
}
Örnekden de görebileceğiniz gibi OpenCv biliyorsanız kolaylıkla OpenCvSharpda da program yazabilirsiniz. OpenCvSharp'ın örnek programlarını yada bizim yayınladığımız programları incelemenizi tavsiye ederiz.
Yazı epey bir uzamış ama DLL Cehenneminden ( DLL Hell ) bahsetmeden geçmeyelim. Bizim yayınladığımız programı indirdiniz ve çalıştırmaya kalktınız. OpenCv yi OpenCvSharp 'ı kurduğunuz halde OpenCv dll hatası veriyorsa. İsimleri aynı olmuş olsada versiyonu farklı olan dll ler yüzünden kaynaklanıyordur problem. Yapmanız gereken
Örnek programla birlikte gelen DLL leri ve çalıştırılabilir programı silin.
Programın proje dosyasını açın ve OpenCvSharp referanslarını silin
Kendi sisteminizdeki OpenCv referanslarını ekleyin
Programı tekrar derleyin.
Probleminiz - umuyorum - Çözülmüş olacaktır.
Çözülmemişse de biz buralardayız, Sıkça Sorulan Sorular kısmını da açtık, sorularınızı bekleriz...
Israrlı Sorular Üzerine Ek:
- OpenCv nin her yeni versiyonunu kurupda denem yapma imkanım ve zamanım yok.
- İlk aşamada bir şeyi öğrenirken var olanı aynen uygulmak lazımdır.
- Genelde oluşan problem OpenCv ve OpenCvSharp'ın yeni versiyonlarını kullanmaya kalkılıyor fakat uyumlu olmayanları kullanıyorsunuz mesela Siz OpenCv 2.4.3'ü kurmuşsunuz ve OpenCVsharp 2.4.0 ile çalıştırmaya çalışıyorsunuz...
- Versiyon uyumunu sağladığınız halde çalışmıyorsa eğer OpenCvSharp'a bir bug raporu yazın. ve hali hazırda çalışan örneği yani yukardaki versiyonları kullanarak aynen uygulayın....
Etiketler:
.Net,
C#,
OpenCv,
OpenCvSharp,
programlama
Pazar, Ekim 10, 2010
Zeki Tahmin Sistemleri ve Kaos teorisi.
Zeki tahmin sistemiyle kast ettiğim şey geleceğe dönük ekonomik göstergelerin, ticari manada bir getiri kazandıracak başarıda hesaplanması. peki nasıl olacak bu...
Kainatta biz bilelim bilmeyelim bir düzen vardır. Bilim dediğimiz şeyde bu düzenin keşfi üzerine kurulu. Her yerde bir düzen varsa ve her şey bir şablona uygun davranış gösteriyorsa, ekonomik sistemlerde de bir düzen vardır. hem ne demişler "Kainatta tesadüfe tesadüf edilmezmiş"
Zeki tahmin sistemlerine giriş yaptığımız "YSA ile Basit bir Zaman Serisi Analizi" yazımızda tahminlerin kaos teorisindeki "Kelebek etkisi" sebebiyle ileri doğru gittikçe belirsizleşeceğinden bahsetmiştik. Fakat yine kaos teorisine göre düzensizliklerinde bir düzeni var. Garip çekiciler bu düzenin belkide görebileceğiniz bir yüzünü gösteriyor. Mesela ülke ekonomisi üzerine kurulmuş bir çekici var "Tamari attractor". hatta birde simulatör yapılmış "Economic simulator". Benzeri çalışmalar içine girilebilebilir
...
Zeki Tahmin sistemi nin uygulana bilmesi için İstatistiki ve Yapay zeka metodlarının yanında Kaos teorisi ilede uğraşmak gerekecek. Pek tabii ki bütün bunlar Fikir aşamasındaki konular, tek başıma nereye kadar yürütebilirim bilmem.
Pazar, Eylül 19, 2010
Yaşamayı Bileydim Yazarmıydım Hiç...
Yaşamayı bileydim yazar mıydım hiç şiir?Epeydir yazmıyorum / yazamıyorum.
Yaşamayabileydim yazar mıydım hiç şiir?
-Yaşama!
-Ya bileydim?
Yazar: Mıydım
Hiç: Şiir.
İsmet Özel
Aslında yazmak / yapmak istediğim istediğim pek çok konu var...
Öncelikle aktif projelerimizden başlayalım, FannTool en son 1.1 versiyonunu yayınladık. Aslında epey bir ilgide var, Tabii buda yeniliklere teşvik ediyor insanı. Fakat kolayda değil hani; Ana kütüphanede epeydir bir gelişme yok. Steffen Nissen sanırım bu işle uğraşmaz olmuş. En son GSOC 2007 de bazı çalışmalar yapıldı, onlarında eksiklikleri var. Bir türlü derlenip toplanıp ana kütüphaneye eklenemedi. İyi haber Bazı münferit çalışmalar oluyor. Mesela Seth Price'ın GPU destekli bir FANN çalışması var
FANN forumdaki ilgili başlık OpenCL Enhanced FANN ve kod ( Unutmadan OpenCL konusunuda araştırmaya başlayın size tavsiye. ) Birde Softmax aktivasyon fonksiyon eklemesi var. Daniel Oebrhoff'un çalışması ve kod Sonuçda bu tarz çalışmalar ana kütüphaneye eklenip FannTool'a dahil edilebilir. Yada benim bazı planlarım var YSA eğitimi için Genetik Algroritma ve / veya Yapay Arı Kolonisi Algoritmasının kullanımı.
Bir Diğer aktif projemiz cvPreProcessor. Bu proje aslında umduğum kadar ilgi göremedi. Tanıtımını iyi yapamadığım kanaatindeyim. Hali hazırdaki haliyle temel görüntü işleme fonksiyonlarının çoğunu kapsıyor. Bazı eksikliklerin sebebi Kod üretici olarakda çalışması. Kod üretim kısmını askıya alıp, daha rahat eklemeler yapabileceğim yönünde fikirlerim var. yapılacak eklemelere gelirsek;
- Doğrudan Kameradan yada Video dosyasından görüntü alma.
- Yatay ve dikey histogram çıkarma
- Doğru Bulma
- Çember Bulma
- Dış Kenar ( Contour ) Bulma
- Blob Bulma
- Nesne Bulma ( Haar )
- Nesne Bulma ( Hog )
- ...
Sanayide işlerde epey bir artış var. Eskisine göre çok daha yoğun geçiyor. Hatta işteki bazı değişiklikler sebebiyle çok daha sıkıntılı , bunaltıcı ve yıpratıcı geçiyor. Akşamları yorgunluk ve tembellik sebebiyle pek bir şey yapamaz oldum. Cumartesileri de çalışıyoruz artık. Pazar günleri ise kırk derede kırk iş çıkıyor...
Bütün bunlar elbette mazeret. Üzerimdeki yılgınlığı, bıkkınlığı atabilirsem, etkisinin azalacağı da aşikar. Atamazsam, bilemiyorum artık...
Seyreyle Güzel Kudret-İ Mevla Neler Eyler
Allaha Sığın Adl-İ Teala Neler Eyler
Pazar, Ağustos 01, 2010
Yarım Kalmış Projeler 2,75
SetEnaniyetKafDağı();
Avrupalı bir Terlik firması afrikanın iki değişik alanına pazar araştırması için iki personel yollar.
bir süre sonra cevaplar gelir firmaya;
İlki “Burada malaesef hiç bir şansımız yok herkes çıplak ayakla geziyor.” şeklinde bir rapor gönderir firmasına
ikincinin cevabıysa ilginçtir;
“Burda müthiş bir pazar var kimsenin ayağında terlik yok “
Gelelim üçüncü aşamamıza : Pazarlama Tanıtım.
Yıllar yıllar evvel yazmış olduğu programın pazarlamasını yapamayarak. Programlama camiasından boynu bükük ayrılıp, sanayi de burun sürtmeye devam benim için ayrı bir önemi var konunun. yukarda geçen kıssamızın ise ana fikri gayet açık, işi ehline verin.
Fikri bulan ve Uygulamayı yapan kişiler, işin satış ( pazarlama, tanıtım ) aşamasını küçük görüyor, önemsemiyor. İşin ehli olan kişilerin isteyecekleri payı yüksek görüp, Ya kendisi uğraşıyor bu işlerle, yada işin ehli olmayan kişilere havale ediyorlar. Oysa bu aşamada en az diğerleri kadar önemli. Ve belki de pek çok projenin adı sanı pek duyulmadan bir kenarda unutulup gitmelerinin asıl sebebi oluyor. Uğraşıp didinip uygulamanızı yapıyorsunuz ve sıra karşılığını almaya geldiğinde acemilik yapıyorsunuz. Böyle olmaz, bütün emeğinizi heba etmektense paylaşmak iyidir.
ReleaseEnaniyet();
NefisMuhasebesi.Enabled();
Gelelim “Ya bu işler niye böyle yarım yamalak kalıyor ?” sorumuzun cevabına
aslında serinin son yazısınında böylecek yarım yamalak kalmasından belli...
Bırakın ekip kurmayı, açık kaynak kodlu projesi için beta testi yapacak insan bile bulamayan birinin, Projelerinin, ve Yazılarının yarım kalmasına şaşmamak gerekir....
NefisMuhasebesi.Disabled();
Not : Bu günlerde babamın sağlık problemleri var. Hayır dualarınızı bekleriz....
Pazar, Temmuz 18, 2010
Yarım Kalmış Projeler 2
SetEnaniyetKafDağı();
İkinci aşamamız Uygulama:
bu aşamayla zora girmiş bulunuyoruz. Bir önceki aşamada tatlı tatlı hayaller kurmayı bırakıp kolları sıvamak gerekiyor.
Bence bu aşamanın ana noktası insan. hemen şimdi blogun künyesine bir bakın.
Pamuk ipliğinden biraz daha sağlam tek bağ: düşünce birliği. O da rüzgarın her an tehdit ettiği bir kandil. Düşünce birliği, düşünen insanlar arasında olur. İnsanların kaçta kaçı düşünür? Düşünenlerin kaçta kaçı karşılaşır ve açılır birbirine
Evet, projenin değişik kısımları için değişik niteliklere ( bilgi, tecrübe, para, vakit ) sahip düşünce birliği yapmış insanlar lazım. Biz buna ekip kurmak diyoruz.
Ekipsiz olmaz mı ?.
Bence olmaz;
Mesela Açık kaynak kodlu, Önüne Geleni Vur tipi bir oyunda bilgisayarla yönetilen düşmanların daha zeki oynamalarını sağlamak istiyoruz. Ekip için; Oyunun geliştiricilerinden biri lazım, Yapay Zekadan anlayan birisi lazım. O Oyunu iyi oynayan değişik insanlar lazım. Hepsini ben yapıyorum deseniz test için yine başka insanlar lazım...
Zor da olsa bu niteliklere sahip insanlar olarak bir araya geldik, ve bir ekip kurduk diyelim. Bütün problemler bitti mi ?
Hayır daha yeni başlıyor. Kıssamıza bakalım;
Bir Acem bir Türk bir de Rum ortaklaşa bir işte çalışmışlar gün bitip de parayı aldıktan sonra ne alınacağına karar vermeleri gerekmiş. hepsi de kendi dilinde üzüm istemişler sonrada başlamışlar kavgaya benim istediğim alınacak diye...Evet ekibi bekleyen ana tehlike anlaşamamazlık, değişik şekillerde başa gelebiliyor.
Mesela yukarıdaki kıssanın tersi bir durum var. aynı şeyi istiyoruz diyerek bir araya gelmişiz ama aslında birimiz çekirdeksiz üzüm birimiz hasan dede üzümü bir diğerimizde kuru üzüm istiyor . Yani aslında ekip kuramamışız, kurduğumuzu sanıyoruz.
Ekibi gerçekten kurabilmişsek bu sefer de kıssadaki gibi bir duruma düşmemek için aynı dili konuşmak lazım, yoksa yok yere anlaşmazlığa düşebiliriz.
Başka ?
Ekip üyelerinin belli bir disiplinde, sürekli ve irtibatlı olarak projede çalışmaları lazım.
Bir zamanlar benim bir Elektronik mühendisi olan arkadaşım, aynı iş yerinden diğer arkadaşlarıyla birlikte bir iş dışında projeye başladılar. Projede yapacakları iş aslında işte yaptıklarıyla aynıydı, fakat yapamadılar. Yapamayışları yapamayacaklarından değildi, irtibat, disiplin ve süreklilik eksikliğindendi...
Başka ?
“İyi bazen en iyiden daha iyidir” düsturuna uymamak da anlaşmazlık problemini doğurur. Bizce yapılması gereken en doğru seçenek vardır, fakat ekibin diğer üyelerinin de başka başka en doğru seçenek kanaatleri olabilir. Ekip arkadaşlarımızla ortaklaşa kabul edeceğimiz doğru seçenek, ittifak edemeyeceğimiz en doğru seçenekten daha iyidir.
Başka
...
ReleaseEnaniyet();
Çarşamba, Temmuz 14, 2010
Yarım Kalmış Projeler 1
SetEnaniyetKafDağı();
Yarım kalmış projeler külliyatımıza, ha bire ekleme yapmaktan sıkıldığımızdan. Ya bu işler niye böyle yarım yamalak kalıyor ? diyerek bir iki adım geri çekilip mevzuya bakmaya çalışıyoruz
Projeler zannımca 3 aşama veya kısımdan oluşuyor
İlk aşamamız Fikir. Temel bir aşamadır ve diğer aşamalarında etkiler. İyi bir fikir vasat uygulama ve vasat pazarlamayla başarılı olabilirken. Kötü bir fikrin iyi uygulama ve iyi pazarlamayla da olsa başarılı olma ihtimali düşüktür.
- Fikir
- Uygulama
- Pazarlama / Tanıtım / Yaygınlaştırma
İyide zaten kim kötü bir fikirle yoluna devam eder ki ?
hiç kimse. Her kötü fikirde aslında iyi olduğu zannıyla yürütülür.
Peki fikrimizin gerçekten iyi mi kötü mü olduğunu nasıl bilebiliriz ?
Aslıda bu sorunun cevabı her halde bilemeyiz.
Fakat şöyle bir şey yapılabilir gibi geliyor bana. bu konuda fikrin sahibi olarak kendimize güvenemeyiz. malum “Kargaya yavrusu şahin görünürmüş “ Yapılacak olan ; işin ehli, güvenilir ve dost ( acı söyleyeninden ) birisine, o bizim yerlere göklere sığdıramadığımız, muhteşem ötesi fikrimizi anlatmaktır. Zaten anlatmaya başlayınca aslında o kadarda muhteşem olmadığının farkına varırız. Sonra Dostta acı konuşmasını yapınca, ayaklarımız daha bir yere basarak fikrimizi değerlendirebiliriz. Bütün bunlardan sonra hala fikirimizin iyi olduğunu düşünüyorsak çare yok devam edeceğiz. fani adamın güzel sözündeki gibi “Hak bellediğin yolda yalnız gideceksin!”
Fikirimiz iyiyse fakat orijinal değilse ne olur ?
Bu durumda Projenin başarısı sonraki aşamaların başarısına bağlıdır. Rakiplerinden daha iyi uygulama ve pazarlama gerektirir.
Bir sonraki safhaya geçmeden not edelim Fikir ile Hayal’i ayıran şey ikinci ve üçüncü aşamalardaki yeteneğimiz yada bilgimizdir. Fikrin nasıl uygulanacağını bilmiyorsak, yaptığımız şey aslında sadece hayal kurmakdır. Hayal ilede en fazla ulaşacağınız paye olada başka birisi benzeri bir fikri hayata geçirirse "Ya ben bunu düşünmüştüm " diyerek kendinize bir övünme vesilesi çıkarmanızdır...
ReleaseEnaniyet();
Çarşamba, Temmuz 07, 2010
Farkındamıyız ?
Göklerin ve yerin mülkü Allah'ındır. Allah, herşeye güç yetirendir.
Şüphesiz göklerin ve yerin yaratılışında, gece ile gündüzün art arda gelişinde temiz akıl sahipleri için gerçekten ayetler vardır.
Onlar, ayakta iken, otururken, yan yatarken Allah'ı zikrederler ve göklerin ve yerin yaratılışı konusunda düşünürler.
(Ve derler ki:) "Rabbimiz, Sen bunu boşuna yaratmadın. Sen pek Yücesin, bizi ateşin azabından koru."
Al-i İmran 189 - 191
Üç Aylar geçiyor
Fırsatlar kaçıyor
Ömür tükeniyor
Farkındamıyız ?
....
Ya Müheymin!
Sensin gariplerin sığınağı
Sensin kimsesizlerin dayanağı
Sensin hakkı himaye eden
Sensin aklımı aldanışlardan kollayan
Sensin ayağımı tuzaklardan kurtaran
Sen ki zayıfları kuvvetlilerin şerrinden himaye edersin
Mazlumların hakkını zalimlerden almayı vaat edersin
Sen ki benim en küçük¸ en önemsiz¸
En gizli arzularımı da bilir bana merhamet edersin
Nefsimin aldatmalarına kanmaktan koru beni
Aşağıların aşağısına yuvarlanmaktan koru beni
Ya Hafiz!
Hıfzının hazinesinde alem bir noktadan ibarettir
Hıfzının ayinesinde ay ve güneş sönük bir parıltıdan ibarettir
Bahar kışa döner bir gün gün akşama çıkar
Sabahlar sendendir koru beni sabaha eriştir
Yıldızlar söner bir gün dağlar yerinden oynar
Gökler senindir koru beni kapına yetiştir
Göklerde ölür bir gün yer yerinden oynar
Her yer senindir koru beni menzile eriştir
Kuşlar dağılır bir gün denizler kaynar ufuklar senindir
Koru beni ötelere eriştir
İsmim unutulur bir gün sesim boşlukta çınlar
Yakınlıklar sendendir
Koru beni yakınlığına eriştir
Defterim açılır bir gün günahlarım çok tutar
Takdir senindir koru beni affını yetiştir
Sözüm biter bir gün sessizlik uzar kelam senindir
Koru beni müjdeni yetiştir
Bütün soruların cevapları Esma’ul Hüsnada gizleniyor
Üç Aylar geçiyor
Fırsatlar kaçıyor
Ömür tükeniyor
Farkındamıyız ?
....
Pazar, Haziran 27, 2010
Kameralı Ölçüm Sistemi
Sanayide üretimin önemli bir aşamasıda Kalite kontroldür. Kalite kontrol de ürünlerin pek çok kıstasla sınanması lazım gelebilir. İşte onlardan biride ürünün istenen hassasiyette ebatlara sahip olmasıdır. İşte bu veya benzeri pek çok amaç için basit bir Kameralı ölçüm sistem programı hazırladık
Ve Örnek ölçüm görüntülerimiz
Ben Bunları basit bir kumpaslada ölçerim demeyin.
Kameranızı mikroskopa bağlayıp neler ölçebileceğinizi de düşünün...
Programımız C# ile yazıldı ve OpenCvSharp kütüphanesi kullanıldı
Indirmek için : Cetvel
Ve Örnek ölçüm görüntülerimiz
Ben Bunları basit bir kumpaslada ölçerim demeyin.
Kameranızı mikroskopa bağlayıp neler ölçebileceğinizi de düşünün...
Programımız C# ile yazıldı ve OpenCvSharp kütüphanesi kullanıldı
Indirmek için : Cetvel
Etiketler:
.Net,
C#,
OpenCv,
OpenCvSharp,
programlama
Pazar, Haziran 13, 2010
FannTool 1.1 Released
Evet FannTool 1.1 Betayı yayınlıyalı 4 hafta olmuş, ve 161 kişi indirmiş. Her zaman olduğu gibi süper ! yazmışım, hata bildirimi felan olmadı. Bir dahaki sefere - tabii ki bir dahaki sefer olursa - direk yayınlarım, nasıl olsa hata felan çıkmıyor...
Aslında bu kadar da beklemeyecektimde, "Run as Classifier" diye bir kısım da ekleyeyim diye bekledim ama olmadı. Bu aralar üstümde bir tutukluk var, bir türlü elim varıpda ekleyemedim, kısmet.
Neyse lafı uzatmayayım İndirmek için aşağıdaki linklere müracaat edin.
Download :
Olmazya hani belki diyorum bir ihtimal; Görüş, öneri veya eleştirlieriniz varsa bekleriz duymakdanda menuniyet duyarız. Yardıma ihtiyacınız olursada elmizden geldiğince ve bildiğimiz kadarıyla yardımcı olmayada çalışırız. duyrulur...
Etiketler:
FANN,
FLTK,
programlama,
yapay sinir ağları,
yapay zeka
Kaydol:
Kayıtlar (Atom)















