#RANSAC

Bilgisayarlı görü September 7, 2026

Özellik Takibi Temel Bilgileri — Kareler Arasında Aynı Noktayı Kaybetmekten Nasıl Kaçınılır?

Özellik izleme, bir video dizisindeki kareler arasında aynı fiziksel noktayı eşleştirme işlemidir. Bu makale, şablon izleme, Lucas-Kanade optik akışı, tanımlayıcı eşleştirme, RANSAC, aykırı değer reddi ve Kalman tahminini denklemler ve uygulama adımlarıyla düzenlemekte ve Görsel Odometri ve SLAM'ın hangi koşullar altında bozulduğunu ve çözüm yollarını açıklamaktadır.

Fundamentals · 6 min okuma Bilgisayarlı görü September 7, 2026

PnP Temel Bilgileri — Sadece 3B Noktalar ve Bir Görüntüden Kameranın Pozunu Geri Kazanma

Perspektif-n-Nokta (PnP), bilinen 3 boyutlu noktalardan ve bunlara karşılık gelen görüntü noktalarından bir kameranın konumunu ve yönünü tahmin etme geometrik problemidir. Bu makale, projeksiyon denklemi, P3P/AP3P, EPnP, yinelemeli optimizasyon, RANSAC, düzlemsel dejenerasyon ve PnP'nin Görsel SLAM, AR ve ölçme alanlarında nasıl kullanıldığına dair matematiksel açıklamalar ve uygulama kontrol listesiyle birlikte detaylı bir şekilde ele almaktadır.

Fundamentals · 5 min okuma Bilgisayarlı görü September 4, 2026

Homografi Temelleri — Düzlemsel İlişkileri Tek Bir 3x3 Matrisle Tanımlama

Homografi, aynı düzlemdeki noktaları veya tamamen dönen bir kameranın bakış açısını tek bir 3x3 izdüşümsel dönüşüm kullanarak birbirine bağlayan ilişkidir. Bu makale, DLT tabanlı tahmin, RANSAC ile sağlamlaştırma, döndürme, öteleme ve düzlem normaline ayrıştırma ve epipolar geometriye kıyasla ne zaman kullanılacağı konularını, görüntü birleştirme ve AR düzlem takibi gibi uygulamaları denklemler ve diyagramlarla birlikte ele almaktadır.

Fundamentals · 7 min okuma Bilgisayarlı görü September 3, 2026

Epipolar Geometri — İki Görüntüden Derinlik ve Kamera Hareketini Okuma

Epipolar geometri, aynı 3 boyutlu noktanın iki görüntüye nasıl yansıdığını sınırlayan teoridir. Bu makale, Temel Matris ve Esas Matris, 8 noktalı ve 5 noktalı algoritmalar, RANSAC, üçgenleme, epipolar geometri ve homografi arasındaki seçim, kalibrasyon, OpenCV/COLMAP uygulaması, hata koşulları ve son zamanlarda geliştirilen öğrenmeye dayalı tahmin yöntemlerini denklemler ve diyagramlarla sistematik olarak açıklamaktadır.

Fundamentals · 15 min okuma