İki farklı işleve sahip kod nasıl birleştirilir?

import cv2.
import numpy as np.

cap = cv2.VideoCapture(0) # 0, varsayılan kamerayı kullanır.

# Kontrast artırma (CLAHE) için parametreler.
clahe = cv2.createCLAHE(clipLimit=2.0, tileGridSize=(8, 8))

# Kamera kalibrasyonu için distorsiyon matrisleri (bunları gerçek kalibrasyonla elde edebilirsin)
# Aşağıdaki örnek, kamera distorsiyonunu düzeltmek için kullanılabilir.
# dist_coeffs = np.zeros((5, 1)) # Distorsiyon katsayıları.
# camera_matrix = np.array([[1.0, 0, 0], [0, 1.0, 0], [0, 0, 1.0]]) # Kamera matrisi.

while True:
 ret, frame = cap.read() # Kameradan görüntü al.
 if not ret:
 break.

 # Görüntüyü gri tonlamaya çevir.
 gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

 # CLAHE ile kontrastı artır.
 gray = clahe.apply(gray)

 # Kamera distorsiyon düzeltmesi (Kamera matrisi ve distorsiyon katsayılarını kullan)
 # frame = cv2.undistort(frame, camera_matrix, dist_coeffs)

 # HSV renk uzayına dönüştür.
 hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV)

 # Siyah renkleri filtrele (Siyah çizgiler için)
 lower_black = np.array([0, 0, 0])
 upper_black = np.array([180, 255, 50]) # Siyah için uygun aralık.
 mask = cv2.inRange(hsv, lower_black, upper_black)

 # Maskeyi uygula.
 result = cv2.bitwise_and(frame, frame, mask=mask)

 # Görüntüyü bulanıklaştır (yaklaşırken kenarları netleştirmek için)
 result = cv2.GaussianBlur(result, (5, 5), 0)

 # Canny Edge Detection.
 edges = cv2.Canny(result, 50, 150)

 # Morfolojik işlemler (gürültü temizleme)
 kernel = np.ones((5, 5), np.uint8)
 edges = cv2.morphologyEx(edges, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)

 # Konturları bul.
 contours, _ = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

 if contours:
 # En büyük konturu (çizgiyi) bul.
 largest_contour = max(contours, key=cv2.contourArea)

 # Momentleri hesapla (Merkez noktasını bulmak için)
 M = cv2.moments(largest_contour)
 if M["m00"] != 0:
 cx = int(M["m10"] / M["m00"]) # X koordinatı.
 cy = int(M["m01"] / M["m00"]) # Y koordinatı.

 # Çizginin merkezine bir daire çiz.
 cv2.circle(frame, (cx, cy), 5, (0, 255, 0), -1)

 # Çizginin merkezine göre yön belirle.
 frame_center = frame.shape[1] // 2 # Ekranın ortası.
 if cx < frame_center - 50:
 direction = "SOL" # Çizgi sola kaydı, sola dön.
 elif cx > frame_center + 50:
 direction = "SAG" # Çizgi sağa kaydı, sağa dön.
 else:
 direction = "DUZ İLERLE"

 cv2.putText(frame, f"Yon: {direction}", (50, 50),
 cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 255, 0), 2)

 # Görüntüyü ekranda göster.
 cv2.imshow("Underwater Line Following", frame)
 cv2.imshow("Threshold", mask)

 # 'q' tuşuna basılırsa çık.
 if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
 break.

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

import cv2.
import numpy as np.

framewidth = 640.
frameheight = 480.
cap = cv2.VideoCapture(0)
cap.set(3, framewidth)
cap.set(4, frameheight)

def empty(a):
 pass.

cv2.namedWindow("Parameters")
cv2.resizeWindow("Parameters", 640, 240)
cv2.createTrackbar("Threshold1", "Parameters", 150, 255, empty)
cv2.createTrackbar("Threshold2", "Parameters", 150, 255, empty)
cv2.createTrackbar("Area", "Parameters", 5000, 30000, empty)

def stackImages(scale, imgArray):
 rows = len(imgArray)
 cols = len(imgArray[0])
 rowsAvailable = isinstance(imgArray[0], list)
 width = imgArray[0][0].shape[1]
 height = imgArray[0][0].shape[0]
 if rowsAvailable:
 for x in range(rows):
 for y in range(cols):
 if imgArray[x][y].shape[:2] == imgArray[0][0].shape[:2]:
 imgArray[x][y] = cv2.resize(imgArray[x][y], (0, 0), None, scale, scale)
 else:
 imgArray[x][y] = cv2.resize(imgArray[x][y], (imgArray[0][0].shape[1], imgArray[0][0].shape[0]), None, scale, scale)
 if len(imgArray[x][y].shape) == 2:
 imgArray[x][y] = cv2.cvtColor(imgArray[x][y], cv2.COLOR_GRAY2BGR)
 imageBlank = np.zeros((height, width, 3), np.uint8)
 hor = [imageBlank] * rows.
 for x in range(rows):
 hor[x] = np.hstack(imgArray[x])
 ver = np.vstack(hor)
 else:
 for x in range(rows):
 if imgArray[x].shape[:2] == imgArray[0].shape[:2]:
 imgArray[x] = cv2.resize(imgArray[x], (0, 0), None, scale, scale)
 else:
 imgArray[x] = cv2.resize(imgArray[x], (imgArray[0].shape[1], imgArray[0].shape[0]), None, scale, scale)
 if len(imgArray[x].shape) == 2:
 imgArray[x] = cv2.cvtColor(imgArray[x], cv2.COLOR_GRAY2BGR)
 hor = np.hstack(imgArray)
 ver = hor.
 return ver.

def getContours(img, imgContour):
 contours, _ = cv2.findContours(img, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)
 for cnt in contours:
 area = cv2.contourArea(cnt)
 areaMin = cv2.getTrackbarPos("Area", "Parameters")
 if area > areaMin:
 cv2.drawContours(imgContour, contours, -1, (255, 0, 255), 2)
 perimeter = cv2.arcLength(cnt, True)
 approx = cv2.approxPolyDP(cnt, 0.02 * perimeter, True)
 x, y, w, h = cv2.boundingRect(approx)
 cv2.rectangle(imgContour, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)

 shape = "Bilinmiyor"
 sides = len(approx)
 if sides == 3:
 shape = "Ucgen"
 elif sides == 4:
 aspectRatio = w / float(h)
 if 0.95 < aspectRatio < 1.05:
 shape = "Kare"
 else:
 shape = "Dikdortgen"
 elif sides == 5:
 shape = "Besgen"
 elif sides == 6:
 shape = "Altigen"
 elif sides > 6:
 shape = "Daire"

 cv2.putText(imgContour, f"{shape}", (x, y - 10), cv2.FONT_HERSHEY_COMPLEX, 0.7, (0, 255, 0), 2)
 cv2.putText(imgContour, f"Points: {sides}", (x + w + 20, y + 20), cv2.FONT_HERSHEY_COMPLEX, 0.7, (0, 255, 0), 2)
 cv2.putText(imgContour, f"Area: {int(area)}", (x + w + 20, y + 45), cv2.FONT_HERSHEY_COMPLEX, 0.7, (0, 255, 0), 2)

while True:
 success, img = cap.read()
 if not success:
 break.
 imgContour = img.copy()
 imgBlur = cv2.GaussianBlur(img, (7, 7), 1)
 imgGray = cv2.cvtColor(imgBlur, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

 threshold1 = cv2.getTrackbarPos("Threshold1", "Parameters")
 threshold2 = cv2.getTrackbarPos("Threshold2", "Parameters")
 imgCanny = cv2.Canny(imgGray, threshold1, threshold2)
 kernel = np.ones((5, 5))
 imgDil = cv2.dilate(imgCanny, kernel, iterations=1)

 getContours(imgDil, imgContour)

 imgStack = stackImages(0.8, ([img, imgBlur, imgCanny],
 [imgDil, imgContour, imgContour]))
 cv2.imshow("Result", imgStack)
 if cv2.waitKey(1) & 0xFF == 27: # Escape key.
 break.

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()