Kapı
Latest images
Mesaj Sayısı
Paylaşım Gücü
Kayıt tarihi
Nerden
tarafından Gimp Filtreleri - 2
Gimp filtrelerini tanımakla ilgili ilk yazımızda Bulanıklaştırma ve
Gürültü filtrelerini incelemiştik. Devam niteliğinde olan bu yazıda da
Kenar Tanıma, Birleştirme ve Generic filtreleri üzerinde duracağız. Bu
arada; filtreleri bir resme, katmana ya da sadece seçili bir bölgeye
uygulayabileceğimizi unutmayalım.
Bölüm 3: Kenar Tanıma Filtreleri
Bu bölümde “Difference of Gaussians”, “Edge”, “Laplace”, “Neon” ve
“Sobel” filtreleri bulunmaktadır. Bu filtreler, bir resimdeki farklı
renkler arasındaki sınırları bularak resimde yer alan nesnelerin dış
hatlarını belirlememizi sağlar. Şimdi bu filtreleri teker teker
inceleyelim.
1. Difference of Gaussians:
Resimdeki nesnelerin kenarlarını belirlemede en çok kullanılan
filtrelerden biridir. Resme ya da seçili bölgeye iki farklı yarıçap
değerine sahip bulanıklık filtresini (gaussian blur) uygulayarak bir
sonuç elde eder. Önemli olan bulanıklık yarıçaplarını belirlemektir.
Önizleme seçeneği bu konuda bize yardımcı olur. Küçük yarıçap
değerlerini arttırmak kalın görünümlü kenarlar verirken; büyük çap
değerlerini azaltmak, kenar için tanımladığımız eşik değerinin
artmasına neden olur. Güzel bir netice için yarıçap-2 değerinin
yarıçap-1 değerinden küçük olmasını tercih edin. (Radius 1 > Radius
2). Ayrıca yarıçap değerlerinin yanında bir zincir simgesi vardır. Eğer
zincir birleşik şekilde ise, yarıçap-1 için girdiğiniz değerle orantılı
olarak yarıçap-2 değeri de değişecektir. İsterseniz fare ile üstüne
tıklayarak zinciri ayırabilir ve yarıçap değerlerini ayrı ayrı
girebilirsiniz.
“Normalize” ifadesinin seçili olması resimdeki parlaklığı arttırır.
“Invert” seçimi ise sınırların beyaz arkaplan üstünde görünmesini sağlar, aksi halde resmin arkaplanı siyah olur.
2. Edge: Bu filtre bize farklı kenar belirtme yöntemleri sunar.
Bu yöntemler:
3. Laplace: Bu filtre, ince, geniş kenarlı
pikseller üreten laplacian yöntemini kullanarak resimdeki kenarları
belirginleştirir. Resmin arkaplanı siyah olur.
4. Neon: Resimdeki kenarlara parlak neon efektini
uygulayarak kenarları ortaya çıkarır. Yarıçap (Radius) değeri
kenarların hangi genişlikte belirginleşeceğin ayarlamamızı sağlar.
Miktar değeri ise fitrenin hangi oranda uygulanacağını ayarlar. Örrnek
olarak verilen resimde yarıçap değeri: 5 ve miktar : 0,40 için alınan
sonuç görülmektedir.
5. Sobel: Resim üstünde ayrı ayrı yatay ve düşey
kenarları belirginleştirir. Sobel horizontal (yatay): yakın yatay
sınırlara uygular Sobel vertically (düşey): yakın düşey sınırlara
uygular Keep sign of result: Bu özellik sadece yönlerden biri seçili
olduğunda çalışır. Girinti ve çıkıntılarla resme kabartma görünümü
verir.
Bölüm 4: Birleştirme Filtreleri
İki ya da daha fazla resmi tek resim olarak birleştiren filtrelerdir. “Depth Merge” ve “Film” olmak üzere iki adettirler.
1. Depth Merge:
İki resim ya da katmanı birleştirmek için kullanılır. Her resmin hangi
bölümlerinin görüneceğini belirleyebilirsiniz. Resimlerin her biri
maske olarak çalışan bir haritayla eşleştirilir. Resme uygulandığı
zaman, maskenin koyu kısımları alttaki resmi gösterir ve parlak
kısımlar da resmi maskeler. Bu filtre ile çalışmak için resim ve
haritalar aynı büyüklükte olmalıdır. Çok katmanlı bir resme de bu
filtreyi uygulayabilirsiniz. Bu durumda seçim yapabilmek için bütün
katmanlar bir listede sunulur.
2. Film: Birçok resmi bir fotoğraf filmi içinde
birleştirir. Resimlerde renk ya da herhangi başka bir özelliği
değiştirmez. Filtreyi seçtiğimizde açılan menünün “Selection” bölümünde
yer alan ifadeleri incelersek;
Start Index: Resimler için kullanılacak başlangıç numarasını belirler.
Yazı Tipi: Sayıların yazı tipini belirler.
Renk: Sayılar için kullanılacak rengi belirler.
At Top, At Bottom: Sayıların film şeridi üzerindeki yerini belirler. (at top: üstte, at bottom: altta)
Available Images: Birleştirme için kullanılabilecek resimleri gösterir.
On Film: Birleştirmek için kullanılan resimleri gösterir.
Ekle: Birleştirilmesini istediğimiz resimleri film şeridine ekler.
Kaldır: Film şeridinde kullanmak istemediğimiz resimleri kaldırmak için kullanılır.
“Advanced” bölümünde yer alan ifadeleri incelersek;
Bölüm 5: Generic Filtreleri
1. Convolution Matrix: Basit bir filtre
oluşturmanıza yardımcı olur. 5x5 piksel kutu içinde bulunan renk
değerlerini, matristen aldığı değere uygun olarak çevredeki bütün
piksellere ekler. Böylece matrise ekleyeceğiniz sayısal değerlerle çok
değişik filtre efektleri elde etmeniz mümkün olur. Eksi sayı
değerlerini de kullanabilirsiniz. Açılan filtre penceresindeki
ifadeleri incelersek;
Kanallar: Bir ya da daha fazla kanal seçilebilir.
Alpha Weighting: Bu özellik seçili değilse filtre uygulanırken şeffaflık hesaba katılmaz.
Filtrenin işleyişi aslında bir dizi matematiksel işlemdir. Bu
uygulamayı, biri resime ait olan, diğerini bizim belirlediğimiz iki
matrisin çarpımı ve elde edilen sonucun resime uygulanması şeklinde
özetleyebiliriz.
2. Dilate: Resimdeki koyu bölgeleri resme yayar, böylece resimdeki parlaklık azalırken koyuluk artar.
3. Erode: Resimdeki parlak bölgeleri resme yayar, böylece resimdeki parlaklık artarken koyuluk azalır.
Alıntıdır..
Gimp filtrelerini tanımakla ilgili ilk yazımızda Bulanıklaştırma ve
Gürültü filtrelerini incelemiştik. Devam niteliğinde olan bu yazıda da
Kenar Tanıma, Birleştirme ve Generic filtreleri üzerinde duracağız. Bu
arada; filtreleri bir resme, katmana ya da sadece seçili bir bölgeye
uygulayabileceğimizi unutmayalım.
Bölüm 3: Kenar Tanıma Filtreleri
Bu bölümde “Difference of Gaussians”, “Edge”, “Laplace”, “Neon” ve
“Sobel” filtreleri bulunmaktadır. Bu filtreler, bir resimdeki farklı
renkler arasındaki sınırları bularak resimde yer alan nesnelerin dış
hatlarını belirlememizi sağlar. Şimdi bu filtreleri teker teker
inceleyelim.
1. Difference of Gaussians:
Resimdeki nesnelerin kenarlarını belirlemede en çok kullanılan
filtrelerden biridir. Resme ya da seçili bölgeye iki farklı yarıçap
değerine sahip bulanıklık filtresini (gaussian blur) uygulayarak bir
sonuç elde eder. Önemli olan bulanıklık yarıçaplarını belirlemektir.
Önizleme seçeneği bu konuda bize yardımcı olur. Küçük yarıçap
değerlerini arttırmak kalın görünümlü kenarlar verirken; büyük çap
değerlerini azaltmak, kenar için tanımladığımız eşik değerinin
artmasına neden olur. Güzel bir netice için yarıçap-2 değerinin
yarıçap-1 değerinden küçük olmasını tercih edin. (Radius 1 > Radius
2). Ayrıca yarıçap değerlerinin yanında bir zincir simgesi vardır. Eğer
zincir birleşik şekilde ise, yarıçap-1 için girdiğiniz değerle orantılı
olarak yarıçap-2 değeri de değişecektir. İsterseniz fare ile üstüne
tıklayarak zinciri ayırabilir ve yarıçap değerlerini ayrı ayrı
girebilirsiniz.
“Normalize” ifadesinin seçili olması resimdeki parlaklığı arttırır.
“Invert” seçimi ise sınırların beyaz arkaplan üstünde görünmesini sağlar, aksi halde resmin arkaplanı siyah olur.
2. Edge: Bu filtre bize farklı kenar belirtme yöntemleri sunar.
Bu yöntemler:
- Sobel: Asıl Sobel filtresi kadar seçeneği olmadığı
için özel bir yanı yoktur. Arkaplanı koyulaştırarak sınırları farklı
renkle belirgin hale getirir. - Prewitt: Sobel’den farklı bir görünümü yoktur.
- Gradient: Kenarlar daha ince, renk karşıtlığı (kontrast) az ve sobel’den daha bulanık olur.
- Roberts: Sobel’den belirgin bir farkı yoktur.
- Differential: Kenar parlaklığı daha azdır.
- Laplace: Kendi özel filtresinden farklı bir yanı
yoktur.Filtre penceresinde yer alan “amount” küçük değerlerde ince
siyah kenarlı yüksek kontraslı resimler; büyük değerlerde ise
kenarların yoğun olduğu düşük kontrastlı, koyu bölgelerin çok renkle
gösterildiği resimler ortaya çıkarır. Wrap, Smear, Black seçeneklerinin
ise bir işlevi yoktur.
3. Laplace: Bu filtre, ince, geniş kenarlı
pikseller üreten laplacian yöntemini kullanarak resimdeki kenarları
belirginleştirir. Resmin arkaplanı siyah olur.
4. Neon: Resimdeki kenarlara parlak neon efektini
uygulayarak kenarları ortaya çıkarır. Yarıçap (Radius) değeri
kenarların hangi genişlikte belirginleşeceğin ayarlamamızı sağlar.
Miktar değeri ise fitrenin hangi oranda uygulanacağını ayarlar. Örrnek
olarak verilen resimde yarıçap değeri: 5 ve miktar : 0,40 için alınan
sonuç görülmektedir.
5. Sobel: Resim üstünde ayrı ayrı yatay ve düşey
kenarları belirginleştirir. Sobel horizontal (yatay): yakın yatay
sınırlara uygular Sobel vertically (düşey): yakın düşey sınırlara
uygular Keep sign of result: Bu özellik sadece yönlerden biri seçili
olduğunda çalışır. Girinti ve çıkıntılarla resme kabartma görünümü
verir.
Bölüm 4: Birleştirme Filtreleri
İki ya da daha fazla resmi tek resim olarak birleştiren filtrelerdir. “Depth Merge” ve “Film” olmak üzere iki adettirler.
1. Depth Merge:
İki resim ya da katmanı birleştirmek için kullanılır. Her resmin hangi
bölümlerinin görüneceğini belirleyebilirsiniz. Resimlerin her biri
maske olarak çalışan bir haritayla eşleştirilir. Resme uygulandığı
zaman, maskenin koyu kısımları alttaki resmi gösterir ve parlak
kısımlar da resmi maskeler. Bu filtre ile çalışmak için resim ve
haritalar aynı büyüklükte olmalıdır. Çok katmanlı bir resme de bu
filtreyi uygulayabilirsiniz. Bu durumda seçim yapabilmek için bütün
katmanlar bir listede sunulur.
- Source 1, Source 2: Birleşmede kullanılacak kaynak resimleri tanımlar.
- Depth Map: Kaynaklar için dönüşüm haritası olarak kullanılacak resimleri tanımlar.
- Overlap: Resimler arasındaki yumuşak geçişi sağlar.
- Offset: Bu özellik resimlerin birleşme oranını ayarlar. Resimlerden birinin diğerine
- göre daha çok ya da daha az ön planda olmasını sağlar.
- Scale 1, Scale 2: Offset özelliğine benzer. Farkı
daha hassas olması ve her bir haritayı ayrı ayrı işlemesidir. Ölçeği
daha düşük değere getirdiğinizde resmi daha koyu yapacak, böylece
birleştirmede siyah renk ön plana çıkarak resmin daha fazla kısmının
görünmesini sağlayacaktır.
2. Film: Birçok resmi bir fotoğraf filmi içinde
birleştirir. Resimlerde renk ya da herhangi başka bir özelliği
değiştirmez. Filtreyi seçtiğimizde açılan menünün “Selection” bölümünde
yer alan ifadeleri incelersek;
- Fit Height to Images: Elde edilecek film şeridinin yüksekliğini ana resimlerin yüksekliğine uydurur.
- Yükseklik: Elde edilecek resmin yüksekliğini ayarlamamızı sağlar.
Eğer ana resimlerin yükseklikleri farklı ise belirtilen değere uygun
hale getirir. - Renk: Resimlerin çevresinde kullanılacak rengi belirler.
“Advanced” bölümünde yer alan ifadeleri incelersek;
- Image Height: Film şeridinde yer alan her bir resmin yüksekliğini ayarlar.
- Image Spacing: Film şeridinde yer alan resimler arası boşluğu ayarlar.
- Hole Offset: Film şeridinde yer alan deliklerin yerini ayarlar.
- Hole Width: Film şeridinde yer alan deliklerin enini ayarlar.
- Hole Height: Film şeridinde yer alan delikler arası boşluğun yüksekliğini ayarlar.
- Hole Spacing: Film şeridinde yer alan delikler arası mesafeyi ayarlar.
- Number Height: Sayıların yüksekliklerini, resmin yüksekliğiyle orantılı olarak ayarlar.
Bölüm 5: Generic Filtreleri
1. Convolution Matrix: Basit bir filtre
oluşturmanıza yardımcı olur. 5x5 piksel kutu içinde bulunan renk
değerlerini, matristen aldığı değere uygun olarak çevredeki bütün
piksellere ekler. Böylece matrise ekleyeceğiniz sayısal değerlerle çok
değişik filtre efektleri elde etmeniz mümkün olur. Eksi sayı
değerlerini de kullanabilirsiniz. Açılan filtre penceresindeki
ifadeleri incelersek;
- Matrix: İstediğimiz değerleri kutulara gireceğimiz 5x5 matrisdir.
- Divisor: İlk hesaplamadan elde edilecek sonuç bu değere bölünecektir.Genelde “1” kullanılır böylece sonucu etkilemez.
- Offset: Bölme sonucuna eklenecek değerdir. Olumsuz sonuçları önlemek için kullanışlıdır. Negatif değer kullanılabilir.
- Border: İlk piksel kenara geldiğinde resimden atılır. Bu durumda hangi filtrenin seçileceği önemlidir :
- Extend: Bahsedilen bölüm hesaba katılmaz.
- Wrap: Bahsedilen bölüm karşı taraftaki piksellere geçer, böylece pikseller bir taraftan kaybolur ve öteki tarafa taşınır.
- Crop: Bahsedilen taraftaki piksellere herhangi bir şey yapılmadan resimden kesilip atılır.
Filtrenin işleyişi aslında bir dizi matematiksel işlemdir. Bu
uygulamayı, biri resime ait olan, diğerini bizim belirlediğimiz iki
matrisin çarpımı ve elde edilen sonucun resime uygulanması şeklinde
özetleyebiliriz.
2. Dilate: Resimdeki koyu bölgeleri resme yayar, böylece resimdeki parlaklık azalırken koyuluk artar.
3. Erode: Resimdeki parlak bölgeleri resme yayar, böylece resimdeki parlaklık artarken koyuluk azalır.
Alıntıdır..