Kayıtlar

Git Nedir? - What is Git?

-
Resim
Git , bir versiyon kontrol sistemidir. Yapacağınız projelerin adım adım kopyalarını alarak ilerleyen süreçlerde aldığınız bu versiyonların kopyalarına rahatlıkla dönebilirsiniz.  Git sistemi daha çok yazılım geliştiriciler tarafından kullanılır. Ancak bilgisayar üzerinde yapacağınız herhangi bir proje, tez, makale (...vb)'de de kullanabilirsiniz. Çünkü kullanım alanı oldukça geniştir.  Git sistemi Linux çekirdeğini yazan Linus Torvalds tarafından yazılmıştır. Açık kaynak kodlu bir özgür yazılım ürünüdür.  Diyelim ki bir proje oluşturuyoruz. Öncelikle bir proje dizini içerisinde projemizle ilgili dökümanları eklemeye başlarız. Dökümanlarımız herhangi bir formatta olabilir. Git sistemi hemen hemen bütün dosya formatlarını destekler. Daha sonra git yazılımını proje dizinine yüklediğimiz zaman, git sistemi projenizdeki tüm dosyaları takip eder. Dilediğiniz bir anda projenin o anlık bir kopyasını alabilecek durumda olursunuz. Aldığınız dosyalar kabaca git sisteminde şu...
Yorum Gönder
Devamı

intensity

-
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np def rgbToGrayLevel ( img ): img3 = np.zeros((img.shape[ 0 ], img.shape[ 1 ])) for i in range (img.shape[ 0 ]): for j in range (img.shape[ 1 ]): img3[i,j] = sum (img[i,j,:]) / 3 return img3 def redIntensity ( img ): # rgb - 012 img2 = np.zeros((img.shape[ 0 ], img.shape[ 1 ], 3 ), dtype = np.uint8) for i in range (img.shape[ 0 ]): for j in range (img.shape[ 1 ]): if (img[i,j, 0 ] + 50 > 255 ): img2[i,j, 0 ] = 255 else : img2[i,j, 0 ] = img[i,j, 0 ] + 50 img2[i,j, 1 ] = img[i,j, 1 ] img2[i,j, 2 ] = img[i,j, 2 ] return img2 def grayLevelIntensity ( img ): # 255'e yaklaştıkça beyazlaşır img4 = np.zeros((img.shape[ 0 ], img.shape[ 1 ])) for i in range (img.shape[ 0 ]): for j in range (img.shape[ 1 ]): if (img[i,j] - 75 < 0 ): img4[i,j] = 0 else : img4[i,j] = img[i,j] - 75 return img4 img1 = plt.imread( ' test4.jpg ' ) redIntensityImg = redIntensity(i...
Yorum Gönder
Devamı

sparse Matrix

-
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np class MyMatrix (): def __init__ ( self , _d , _f ): self .D = _d self .f = _f def rgbToBW ( img , threshold = 120 ): bw = np.zeros((img.shape[ 0 ], img.shape[ 1 ])) for i in range (img.shape[ 0 ]): for j in range (img.shape[ 1 ]): if ( sum (img[i,j,:]) / 3 > threshold): bw[i,j] = 1 else : bw[i,j] = 0 return bw def createDF ( img ): d = set () for i in range (img.shape[ 0 ]): for j in range (img.shape[ 1 ]): if img[i,j] == 1 : d.add((i,j)) f = {} for i,j in d: f[(i,j)] = 1 return MyMatrix(d,f) img1 = plt.imread( ' test3.jpg ' ) bwImg = rgbToBW(img1) sparseImg = createDF(bwImg) plt.subplot( 1 , 2 , 1 ), plt.imshow(img1) plt.subplot( 1 , 2 , 2 ), plt.imshow(bwImg, plt.cm.binary) plt.show() ...
Yorum Gönder
Devamı

Python'da Dilatron & Erosion

-
import   matplotlib.pyplot   as   plt import   numpy   as   np def   convert_RGB_to_monochrome_BW (image_1,threshold =100 ):     img_1 = plt . imread(image_1)     img_2 = np . zeros((img_1 . shape[ 0 ],img_1 . shape[ 1 ]))      for  i  in   range (img_2 . shape[ 0 ]):          for  j  in   range (img_2 . shape[ 1 ]):              if (img_1[i,j, 0 ] /3+ img_1[i,j, 1 ] /3+ img_1[i,j, 1 ] /3 ) > threshold:                 img_2[i,j] =0              else :                 img_2[i,j] =1      return  img_2 def   define_mask_1 (...
Yorum Gönder
Devamı