← Keşif
GitHub · opencv/opencv

Görüntü işlemenin açık kaynak standardı

Açık kaynak kodlu bilgisayarlı görü kütüphanesi (computer vision library) olan OpenCV, görüntü işleme ve makine öğrenmesi (machine learning) uygulamaları için geniş kapsamlı araçlar sunuyor. C++ diliyle geliştirilen bu kütüphane, gerçek zamanlı görsel veri analizi süreçlerinde standart bir altyapı görevi görüyor.

Güncelleme

  • 7 Kasım 2026: Yıldız 90.258 → 91.476, son sürüm 5.1.0 (6 Kasım 2026).
  • 2 Ağustos 2026: Yıldız 88.274 → 90.258, son sürüm 5.0.0 (6 Haziran 2026).

Ne kazandırır?

  • Gerçek zamanlı görsel veri analizi yapın
  • Görüntü işleme süreçlerini standart altyapıyla yönetin
  • Makine öğrenmesi uygulamaları için geniş araçlara erişin

Kurulum

Python (pip)
pip install opencv-python

Kaynak: Resmî kaynak: https://github.com/opencv/opencv

Kod bilmiyorsanız

Yapay zekâ ajanınıza (Claude Code · Codex · Antigravity) yapıştırın

OpenCV kütüphanesini kullanarak görüntü işleme projeleri geliştirmek istiyorum. Bilgisayarlı görü uygulamalarımda temel görüntü işleme tekniklerini, nesne tespiti veya makine öğrenmesi süreçlerini nasıl kurgulayabilirim? Projelerimde kullanabileceğim temel fonksiyonlar ve bu kütüphanenin sunduğu standart altyapıdan nasıl verim alabileceğim konusunda bana rehberlik et.

Depo: https://github.com/opencv/opencv. Kurulum ve çalıştırmada bu deponun README dosyasındaki resmî talimatları esas al.

Başlamadan önce hangi işletim sisteminde çalıştığımızı ve gerekli araçların (ör. Python, Node.js, Git, Docker) kurulu olup olmadığını kontrol et; eksik olanları bu sisteme göre adım adım kur.

Çalışmak için yeni ve boş bir klasör oluştur. Bu klasörün dışındaki dosyalarıma dokunma, hiçbir şeyi silme. Her komutu çalıştırmadan önce ne yapacağını bir cümleyle söyle.

Her adımın sonunda ekranda ne görmem gerektiğini söyle. Bir hata oluşursa hata mesajını sana olduğu gibi yapıştıracağım, birlikte düzeltelim.

Kimin içinGörüntü işleme ve bilgisayarlı görü projeleri üzerinde çalışan yazılımcılar ve araştırmacılar için uygundur.
LisansApache-2.0

Bağlantılar

TreScout bu aracı geliştirmedi · GitHub trendlerinde keşfedip Türkçe tanıttı. Tanıtım metni deponun kendi belgelerinden yapay zekâ ile hazırlandı. Bu sayfa deponun 2026-06-08 tarihindeki hâlini anlatır: Yıldız sayısı ve yazdığımız metin o güne aittir, depo sonrasında değişmiş olabilir. Güncel durum için depo bağlantısına bakın.

İlgili sözlük terimleri