Akademik Dersler - İçerik

0 : Desteklemiyor 1 : Alt seviyede destekliyor 2 : Orta seviyede destekliyor 3 : Üst seviyede destekliyor

Öğrenme Çıktıları	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10	11	12
OpenCV ve NumPy kullanarak görüntüleri okuyabilir, renk uzayları (RGB, HSV) arasında geçiş yapabilir ve pikselleri doğrudan manipüle edebilir.	3	2	2	1	0	3	2	1	0	1	1	2
Görüntü histogramlarını hesaplayabilir, yorumlayabilir ve Histogram Eşitleme (Equalization) uygulayabilir.	2	3	2	1	0	3	1	3	1	1	1	2
NumPy kullanarak 2D Konvolüsyonu (filtreleme) manuel olarak uygulayabilir (ANN (Sem 5) dersindeki CNN katmanının matematiği).	3	3	3	2	1	2	3	2	1	0	1	2
Farklı gürültü türlerini (Gaussian, Salt-Pepper) ve bunlara yönelik filtreleri (Mean, Median) uygulayabilir.	2	3	3	1	0	3	1	2	1	0	1	2
Sobel ve Canny kenar detektörlerini OpenCV ile uygulayabilir ve parametrelerinin etkisini açıklayabilir.	2	3	3	1	0	3	2	2	1	1	1	2
Basit ve adaptif eşikleme (thresholding) ile görüntü segmentasyonu yapabilir.	2	2	2	2	0	3	1	2	1	0	1	3
Erozyon, genişleme, açma ve kapama gibi morfolojik işlemleri uygulayabilir.	2	3	3	1	0	2	1	2	1	0	1	3