Aylin Öztürk

  HEDEFLER 1) Trafik ışıklarını algılayıp o an yanmakta olan ışığın rengine göre dur/geç konusunda karar veren, 2) Önündeki araçla arasındaki mesafeyi koruyabilen, 3) Yol çizgilerine sadık kalan, …(eklenebilir ya da değiştirilebilir hedeflerle) hareket edecek bir araç. AŞAMA -1-     (30.09.2017) İlk aşama olarak Ağustos-Eylül (2017)  süreci daha çok araştırmaya dayalı geçti. OpenCV kütüphanesini projemiz için verimli ve yeterli buldum. Bu süreçte aynı zamanda raspberry pi ile tanıştım. Aklımdaki fikir ikisini bir araya getirmekti. Neden Raspberry Pi? Raspberry Pi, kredi kartı büyüklüğünde ve oldukça uygun fiyata sahip bir bilgisayardır.  “Mini Bilgisayar” kavramı kendisine çeken ilk kavram oldu. Kullanım alanının çokluğu ikinci tercih nedenim. O yüzden temel bilgisayar işlevlerini kullanabilirsiniz. Örneğin tarayıcısını kullanarak internete girebilir, videolar izleyebilir, müzik dinleyebilirsiniz. Raspberry Pi, ...

import math def myDistance(a,b):     myPoint_1=a     myPoint_2=b     a=(myPoint_1[0]-myPoint_2[0])**2     b=(myPoint_1[1]-myPoint_2[1])**2     return math.sqrt(a+b) myDistance(myPoint_2,myPoint_3) #bu noktalar yerine mean point tanımlayabilir miyim?(orta noktasını bulduk) a=myPoint_1[0]+myPoint_2[0]+myPoint_3[0]+myPoint_4[0] b=a=myPoint_1[1]+myPoint_2[1]+myPoint_3[1]+myPoint_4[1] center_Point=[a/4,b/4] center_Point #bunu fonksiyon olarak yazacağız.n tane nokta alacak. def findCenter(List_Of_Points):     a=0     b=0     for point in List_Of_Points:         a=a+point[0]         b=b+point[1]     l=len(List_Of_Points)     return [a/l,b/l] myPoint_1=[0,0]#orijin myPoint_2=[1,0]#1 ile 2 arasındaki benzerlik sıfır derecedir.1 ile 2 arası uzaklık 1 dir myPoint_3=[0,1]#2 ile 3 arasındaki benzerlik 90 derecedir.2 ile 3 arası uzaklık kök 2 bölü 2 dir.(distance...

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np pwd Out[2]: 'C:\\Users\\kübra' ls *. jpg Out[3]: Volume in drive C has no label. Volume Serial Number is 381C-9FAB Directory of C:\Users\k�bra 26.10.2017  11:14             5.700 a1.jpg … img_1 = plt . imread( "test10.jpeg" ) img_1 . ndim img_1 . shape Out[4]: (1536, 2730, 3) img_2 = img_1[ 1 : 768 : 2 , 1 : 1024 : 2 ]   #resim kırpma işlemi img_2 . ndim, img_2 . shape Out[7]: (384, 512, 3) img_3 = np . zeros((img_2 . shape[ 0 : 2 ])) img_3 . shape Out[8]: (384, 512) img_4 = np . zeros((img_2 . shape[ 0 : 2 ])) img_4 . shape Out[9]: (384, 512) threshold =80 for i in range (img_2 . shape[ 0 ]): #384     for j in range (img_2 . shape[ 1 ]): #512        n = img_2[i,j, 0 ] /3+ img_2[i,j, 1 ] /3+ img_2[i,j, 2 ] /3        img_3[i,j] = n    ...