Hacettepe Üniversitesi Hareket Analizi dersinden Serdar Arıtan hocamdan öğrendiğim bazı şeyleri burada yazmayı uygun buldum. Serdar hoca bu konuda deneyimli bir birikime sahip olması ve derste öğrendiğimizi de uygulama imkanı vermesi bu zor dersi eğlenceli hale getirmektedir.

Biyomekanik Laboratuvarı Koordinatörü

1989 yılında Yıldız Teknik Üniversitesi’n den Endüstri Mühendisi olarak mezun oldum. 1994 yılında Hacettepe Üniversitesi’n den Spor Bilimleri Teknolojisi alanında Bilim Uzmanlığını derecesini aldıktan sonra 1998 yılında İngiltere’de the Manchester Metropolitan Üniversitesi’nde Biyomekanik Alanında Doktora öğrenimimi tamamladım. 1991 yılında göreve başladığım Hacettepe Üniversitesi'nde, 1999 yılından beri öğretim üyesi olarak çalışmaktayım. Ayrıca Biyomekanik Laboratuvarının araştırma yöneticiliği görevini yürütmekteyim. Spor Biyomekaniği, İnsan Hareket Analizi ve Benzeşim, Yumuşak Dokunun Biyomekanik Modellemesi, Görüntü İşleme ve Üç Boyutlu Yapılandırma Teknikleri ilgi alanlarımı kapsamaktadır. Yaklaşık 30 yılı aşan bir süredir C/C++/C# ve MATLAB/Python ortamında yazılım geliştirmekteyim.Serdar ARITAN

Matlab kullanarak resim yükleyip üzerinde işlemler gerçekleştireceğiz. resimin her bir pikseli Kırmızı(Red), Yeşil(Green), Mavi(Blue)  ve bunların her biri 0 - 255 arasında değerden oluşmaktadır.

• herhangi bir resim yüklemek için ' imread ' komutu kullanılabilir:

  RGB = imread('resmin_adi.jpg');

• tek bir renk yani sadece gri bir resime dönüştürelim:

  I = rgb2gray(RGB);

•  I < belli_bir_eşik_değeri kullanarak resminizin belli_bir_eşik_değeri altındaki pikselleri sıfırlayabilirsiniz:

  esik_degerli_resim = I < 150; % 150 değerinin altındaki pikseller sıfırlanıyor 

• resmi belli bir piksel topluluğun altındakileri sıfırlayabiliriz:

  resim_temizlenmis_hali = bwareaopen(esik_degerli_resim, 64);

• resmi göstermek için ' imshow ' kullanılabilir:

  imshow(I)

• ' figure,imshow(I) ' komutu her çalıştırıldığında birinci figür penceresi açılır.

  figure,imshow(I)

• ' close all ' komutuyla tüm pencerler kapatılır.

  close all

• figure,imshow(I) komutu her çalıştırıldığında yeni bir figür penceresi açılır.

  figure(1),imshow(I)

• ' imfinfo ' fonksiyonu kullanarak fotoğraf hakkında bilgi alabilirsiniz:

  info = imfinfo('resmin_adi.jpg')

• ' graythresh ' fonksiyonu iki tane eşik değeri vermektedir:

  [level EM] = graythresh(RGB);

• ' im2bw ' fonksiyonu eşik değerine göre resmi beyaz(1) ile siyah(0) olarak yeniden çizer:

  BWlevel = im2bw(RGB,level); imshow(BW) % resimde bulmamız gereken noktalar dışında beyazlıklar var.

  BWem = im2bw(RGB,EM); imshow(BW)  % resimde bulmamız gereken noktalar daha belirgindir.

• ' medfilt2 ' resimde bulunan parazit görüntüleri yok etmek için kullanılır, matris değeri büyüdükçe hassaslık azalır:

  BW = medfilt2(BWem, [3 3]);

• ' bwlabel ' fonksiyonu kullanarak kaç tane cisim olduğunu ve bu cizimlerin bir dizisini döndürür:

  [etiketli_resimler, sayisi] = bwlabel(BW); 

  imshow(etiketli_resimler == 2) % etiket matrisinde değeri 2 olan elemanları göster

• ' regionprops ' kullanarak bu etiketlenmiş nesnelerin konumunu belirtiyoruz.

  merkez_isaretleri  = regionprops(BW, 'centroid');

• ' cat ' kullanarak tek hücrede bulunan  veriyi iki hücreye ayırabiliriz:

  merkez_isaretleri_x_y = cat(1,merkez_isaretleri.Centroid);

• ' hold on ' gösterilen resmin üzerine bir şey yazıldığında eskisinin kaybolmaması için kullanılır:

  hold on

• ' plot ' ile çizim yaplır:

  plot(merkez_isaretleri_x_y(:,1),merkez_isaretleri_x_y(:,2), 'b+')

yukarıdaki öğrendiğimiz matlab fonksiyonlarıyla aşağıda bulunan resimdeki topun merkezini işaretleyelim:

•  Yukaridaki  resmi sağ tıklayıp farklı kaydetle indirin ve matlab dizinin içine kopyalayın
• rgb = imread('topisaretleme.jpg'); komutuyla resmi sayısal olarak ' rgb ' adında bir değişkene attalım ( 3 tane 0 ile 255 arasında değer alan resim.
• I = rgb2gray(rgb); komutuyla resmi sayısal olarak siyah ve beyazdan oluşacak şekilde ' I ' değişkenine atalım( 1 tane 0 ile 255 arasında değer alan resim.
• [level EM] = graythresh(I); komutuyla resmin iki önemli eşik değerini buluyoruz.
• BWem = im2bw(I, EM); komutuyla ' BWem ' değişkenine sadece topun olan yerlerin beyaz(1) diğeri siyah(0) olan resmi atıyoruz.
• imshow(BWem) ile resmi açtığımızda top dışında bazı küçük noktaların da beyaz olduğu gözlemeyebilirsiniz.
• BW = medfilt2(BWem, [3 3]); komutuyla küçük noktaları temiz olarak ' BW ' değişkenine atıyoruz.
• imshow(BW) komutuyla sadece topun beyaz olduğu görülecektir.
• işaretleme konusunda 'regionprops'  komutunu kullanıyoruz. merkez_isaretleri  = regionprops(BW, 'centroid'); komutuyla merkezi işaretliyoruz. Bu X ve Y kordinatlarındaki yerini ' merkez_isaretleri ' değişkenine atar.
• merkez_isaretleri_x_y = cat(1,merkez_isaretleri.Centroid); komutu kullanarak ' merkez_isaretleri_x_y ' değişkenini X ve Y kordinat değerlirini bir dizi olarak attık.
• imshow(BW) komutuyla resmi açıyoruz.
• hold on komutuyla resmi sabitliyoruz ki daha sonraki çizimlerimiz resmin kaybolmasına neden olmasın.
• plot(merkez_isaretleri_x_y (:,1),merkez_isaretleri_x_y (:,2), 'b+') komutuyla merkezi çiziyoruz.
• Sonuç olarak resime baktığınızda aşağıdaki gibi topun merkezi işaretlenmiş bir sonuç çıkacaktır:

Tüm bu kodları bir fonksiyon olarak tanımlarsak (topun_merkezini_bulma olarak fonksiyonunuzu kaydedin):

function topun_merkezini_bulma(resim_yolu)
    rgb = imread(resim_yolu);
    I = rgb2gray(rgb); 
    [level EM] = graythresh(I); 
    BWem = im2bw(I, EM);
    BW = medfilt2(BWem, [3 3]);
    merkez_isaretleri  = regionprops(BW, 'centroid'); 
    merkez_isaretleri_x_y = cat(1,merkez_isaretleri.Centroid);
    imshow(BW);
    hold on;
    plot(merkez_isaretleri_x_y (:,1),merkez_isaretleri_x_y (:,2), 'b+');
end

' Command Window ' penceresine  şunu yazıp çalıştırın:

topun_merkezini_bulma('topisaretleme.jpg')

Kodu: topun merkezini bulma kodunu indirmek için tıklayınız.