Bilgisayarlı görü projeleri için araçlar
Roboflow tarafından geliştirilen Supervision, bilgisayarlı görü (computer vision) projeleri için yeniden kullanılabilir yardımcı araçlar ve fonksiyonlar sunuyor. Python tabanlı bu kütüphane, nesne tespiti ve takibi gibi süreçlerdeki standart işlemleri kolaylaştırarak geliştirme iş akışlarını hızlandırıyor.
Güncelleme
- 6 Kasım 2026: Yıldız 51.478 → 51.515, son sürüm 0.31.5 (5 Kasım 2026).
- 4 Kasım 2026: Yıldız 51.417 → 51.478, son sürüm 0.31.4 (3 Kasım 2026).
- 29 Ekim 2026: Yıldız 51.348 → 51.417, son sürüm 0.31.3 (28 Ekim 2026).
- 25 Ekim 2026: Yıldız 51.253 → 51.348, son sürüm 0.31.2 (24 Ekim 2026).
Ne kazandırır?
- Bilgisayarlı görü projelerinde veri yükleme ve işleme süreçlerini hızlandırır.
- Nesne tespiti ve takibi gibi işlemleri standartlaştırarak uygulama geliştirmeyi kolaylaştırır.
- Farklı model kütüphaneleriyle uyumlu çalışarak görselleştirme ve veri seti yönetimi sağlar.
Kurulum
pip install supervisionÇalıştırma
import cv2
import supervision as sv
image = cv2.imread(...)
detections = sv.Detections(...)
box_annotator = sv.BoxAnnotator()
annotated_frame = box_annotator.annotate(scene=image.copy(), detections=detections)Kod bilmiyorsanız
Python 3.9 veya üzeri bir ortamda pip install supervision komutuyla kütüphaneyi kurdum. Bilgisayarlı görü projemde nesne tespiti sonuçlarını görselleştirmek ve veri setimi yönetmek istiyorum. Supervision kütüphanesini kullanarak nesne tespiti sonuçlarını bir görüntü üzerine nasıl işaretleyebilirim ve farklı formatlardaki (COCO, YOLO vb.) veri setlerini nasıl yükleyip dönüştürebilirim? Lütfen kütüphanenin sunduğu annotator ve dataset yardımcı araçlarını kullanarak örnek bir iş akışı oluşturmama yardımcı ol.
Depo: https://github.com/roboflow/supervision. 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.
Bağlantılar
TreScout bu aracı geliştirmedi · GitHub trendlerinde keşfedip Türkçe tanıttı. Tanıtım metni deponun kendi belgelerinden yapay zekâ ile hazırlandı. Bu sayfa deponun 2026-06-09 tarihindeki hâlini anlatır: Yıldız sayısı ve yazdığımız metin o güne aittir, depo sonrasında değişmiş olabilir. Güncel durum için depo bağlantısına bakın.