Nesne tespit eden web uygulaması nasıl yapılır?

Feyza Nur dedi:

Bir web uygulaması yapmak istiyorum. Belirli bir alan içerisine giren nesneleri tespit eden. Bunu nasıl yapabilirim?

Genişletmek için tıkla...

Feyza Nur dedi:

Bir web uygulaması yapmak istiyorum. Belirli bir alan içerisine giren nesneleri tespit eden. Bunu nasıl yapabilirim?

Genişletmek için tıkla...

SmyRnex dedi:

Bu dediğini yapmak için gerçek hayatta radar lazım dostum.

Genişletmek için tıkla...

Karşıt Madde dedi:

Kullandığın programlama dilinin Grafik kütüphanesi ve o kütüphanin de en azında Rectangel ve Rentangel tespit metotları olması gerekir.

Genişletmek için tıkla...

Feyza Nur dedi:

Ya mesela bir video üzerinde bir alan belirleyip oradaki örneğin insanları tespit etmek gibi.
Ben bunu yapıyorum ama web ugulaması nasıl yaparım?

O kısım tamam amaweb de nasıl yapacağım

Genişletmek için tıkla...

1. TensorFlow veya PyTorch gibi bir derin öğrenme kütüphanesi seçin.
2. YOLO, SSD veya Faster R-CNN gibi bir nesne algılama modeli seçin.
3. Büyük bir görüntü veri kümesinde önceden eğitilmiş bir modeli kullanın veya kendi modelinizi eğitin.
4. Flask veya Django gibi bir web çatısı kullanarak modeli web uygulamanıza entegre edin.(Node JS de olur hangisi kolayınıza gelirse)
5. JavaScript ve tarayıcının medya API'leri aracılığıyla kameradan gerçek zamanlı olarak görüntü veya video çerçeveleri yakalayın.
6. Yakalanan görüntüleri veya çerçeveleri web sunucusuna gönderin ve nesne algılama işlemini gerçekleştirin.
7. JavaScript ve HTML/CSS kullanarak web sayfasında sonuçları görüntüleyin.

Feyza Nur dedi:

o kısım tamam amaweb de nasıl yapacağım

Genişletmek için tıkla...

PHP: imagerectangle - Manual

www.php.net

mrhouse dedi:

Bu konuda bayağı araştırma yapmıştım fakat yazmam vakit alır ChatGPT'ye sordum diyeceğim şeyin benzerini yazdı. Sadece web kısmıyla çözmeniz pek mümkün değil kameradan nesne tespiti için yapay zeka modeli çalıştırmanız lazım onun içinde bir sunucu kullanmanız lazım. Model eğitmek için Google colab kullanabilirsiniz.

"Yaygın bir yöntem, TensorFlow veya PyTorch gibi popüler derin öğrenme kütüphaneleri içinde bulunan YOLO, SSD veya Faster R-CNN gibi önceden eğitilmiş nesne algılama modellerini kullanmaktır. Bu modeller, kameradan yakalanan görüntüler veya video çerçeveleri üzerinde gerçek zamanlı olarak nesne algılama yapabilirler.

Nesne algılama modelini web uygulamanıza entegre etmek için Flask veya Django gibi bir web çatısı kullanabilirsiniz. Bu çatılar, kameradan alınan görüntüleri işlemek ve nesne algılama sonuçlarını web sayfasında görüntülemek için bir web sunucusu oluşturmanıza olanak tanır.

Aşağıdaki adımları takip ederek bir nesne algılama web uygulaması oluşturabilirsiniz:

1. TensorFlow veya PyTorch gibi bir derin öğrenme kütüphanesi seçin.
2. YOLO, SSD veya Faster R-CNN gibi bir nesne algılama modeli seçin.
3. Büyük bir görüntü veri kümesinde önceden eğitilmiş bir modeli kullanın veya kendi modelinizi eğitin.
4. Flask veya Django gibi bir web çatısı kullanarak modeli web uygulamanıza entegre edin.(Node JS de olur hangisi kolayınıza gelirse)
5. JavaScript ve tarayıcının medya API'leri aracılığıyla kameradan gerçek zamanlı olarak görüntü veya video çerçeveleri yakalayın.
6. Yakalanan görüntüleri veya çerçeveleri web sunucusuna gönderin ve nesne algılama işlemini gerçekleştirin.
7. JavaScript ve HTML/CSS kullanarak web sayfasında sonuçları görüntüleyin.

Nesne algılama web uygulaması oluşturmak zorlayıcı olabilir, özellikle derin öğrenme ve bilgisayar görüşü konularında yeniyseniz. Bu işlem için Python programlama dili, derin öğrenme ve web geliştirme gibi yeni beceriler öğrenmeniz gerekebilir ve uygulamanız için en iyi çözümü bulmak için farklı modeller ve çatılar deneyebilirsiniz."

Genişletmek için tıkla...