Makine görüsü veya bilgisayarla görme, makinelerin gerçek dünyadan alınan görüntüleri veya video dizilerini analiz etmesini ve yorumlamasını sağlayan yöntemler ve teknolojiler bütünüdür. Bu alan, yapay zeka ve sinyal işleme kesişiminde yer alır ve insanın görsel sahneleri anlama yetisini taklit etmeyi amaçlar. Sadece görüntü yakalamakla kalmaz, makine görüsü görsel verilerden anlamlı bilgi çıkararak makinenin karar vermesini veya harekete geçmesini sağlar.
Kullanım alanları ve örnekler
Makine görüsü nesne tanıma, yüz tespiti, otonom sürüş, endüstriyel kalite kontrol, akıllı video gözetimi, otomatik plaka tanıma ve tıbbi görüntüleme teşhisi gibi alanlarda kullanılır. Örneğin, üretimde otomatik ürün denetimi veya sağlıkta tıbbi görüntülerden erken hastalık tespiti mümkündür.
Başlıca yazılım araçları, kütüphaneler ve çerçeveler
En sık kullanılan araçlar arasında açık kaynaklı OpenCV, derin öğrenme için TensorFlow ve PyTorch, ayrıca Detectron2, YOLO ve MMDetection gibi özel çerçeveler bulunur. Endüstride Halcon ve MATLAB gibi kapsamlı yazılımlar da yaygın olarak tercih edilmektedir.
Son gelişmeler, evrimler ve trendler
Makine görüsü, derin öğrenmedeki ilerlemeler sayesinde hızla gelişmekte olup, görüntülerin giderek daha hassas tanınmasını ve anlaşılmasını sağlar. Yayılma (diffusion) modelleri ve transformer mimarileri bağlamsal analizde yeni olanaklar sunar. Makine görüsünün gömülü sistemlerde ve uç bilişimde kullanılması, gerçek zamanlı ve yerinde işlemeyi mümkün kılarak veri güvenliği ile akıllı sistemlerin yanıt hızını artırır.