Etiketleme · veri seti · görüntü işleme

Görsellerini etiketle,
işle, veri setini çıkar.

Görüntü verisiyle yapılan işin tamamı tek yerde ve Türkçe: görselleri ve videoları yükle, kutu veya poligonla işaretle, YOLO formatında dışa aktar. Yapay zekâ istemeyen işler için de klasik görüntü işleme var — eşikle, filtrele, nesneleri say ve ölç. Her şey tarayıcında çalışır.

Format YOLO txt + classes.txt + data.yaml
Depolama bu çalışma alanına bağlı, otomatik kayıt
Örnek proje PCB Hata Tespiti ile hazır geliyor
AI'sız eşikleme, morfoloji, kenar bulma, nesne sayma ve ölçme
Nasıl işliyor

Dört adımda veri seti

Sıra önemli: sınıfları çizmeden önce tanımlamak, sonradan yüzlerce kutuyu yeniden sınıflamaktan ucuzdur.

  1. 01

    Proje aç, sınıfları tanımla

    Her proje kendi sınıf listesini taşır — "Lehim Hatası", "Eksik Bileşen" gibi. Sınıflara renk atarsın, o renk etiketleme ekranında da kutuların rengi olur.

  2. 02

    Görselleri yükle

    PNG, JPEG veya WebP. Görseller bu çalışma alanına kaydedilir; bilgisayarındaki dosyalara dokunulmaz, bir sunucuya da gönderilmez.

  3. 03

    Kutu ya da poligon çiz

    Dikdörtgen kutu nesne tespiti için, poligon ise segmentasyon için. Aynı projede ikisini karıştırabilirsin; dışa aktarırken hangisinin ne anlama geldiği not düşülür.

  4. 04

    Versiyon üret ve indir

    Ön işleme ve augmentasyon ayarlarını belirleyip versiyon üretirsin. Versiyon dondurulmuş bir tariftir: aynı versiyonu ne zaman indirirsen indir aynı veri setini alırsın.

Neler var

Etiketlemenin ötesi

Bir veri setini eğitime hazır hâle getiren şey, kutuları çizmek kadar sonrasında yaptıklarındır.

Kutu ve poligon

Sürükleyerek kutu çiz, köşelerinden yeniden boyutlandır, taşı. Poligonda tek tek nokta koyar, sonra köşeleri istediğin gibi düzeltirsin.

Akıllı seçim

İmleci bir bileşenin üstüne getirdiğinde benzer renkteki bölgeyi otomatik önerir. Yardımcıdır, sihir değil — sınırı sen onaylarsın.

Ön işleme

Yeniden boyutlandırma, gri tonlama, otomatik kontrast. "İşlenmiş hâli" düğmesiyle sonucu indirmeden önce ekranda görürsün.

Augmentasyon

Yatay çevirme, hafif döndürme, parlaklık ve bulanıklık oynatmaları. Etiket koordinatları da birlikte dönüştürülür — kutular görselle beraber gider.

Versiyonlar

Her versiyon kendi ayarlarını ve sınıf listesini dondurur. Sonradan bir sınıfı yeniden adlandırsan bile eski versiyonun etiket indeksleri kaymaz.

Veri seti sağlığı

Etiketsiz görseller, dengesiz sınıflar, üst üste binmiş kutular, silinmiş sınıfa bağlı kalmış etiketler. Eğitime vermeden önce yakalanması gerekenler.

Ne elde edersin

Ultralytics YOLO düzeninde bir klasör

İndirdiğin .zip doğrudan eğitime verilebilecek yapıda gelir.

veri-seti-v1-yolo.zip
├── images/
│   ├── board-014.png
│   └── board-014_aug1.png
├── labels/
│   ├── board-014.txt
│   └── board-014_aug1.txt
├── classes.txt
├── data.yaml
└── README.txt
labels/*.txt

Kutular normalize edilmiş sınıf x_merkez y_merkez genişlik yükseklik satırlarıdır. Poligonlar ise sınıf x1 y1 x2 y2 … — YOLO-seg biçimi.

classes.txt

Sınıf adları, etiket dosyalarındaki indeks sırasıyla. İlk satır sınıf 0'dır.

data.yaml

Ultralytics'in beklediği klasör ve sınıf tanımları. Eğitim komutuna doğrudan bu dosyayı verirsin; README.txt içinde hazır komut satırı da var.

Örnek proje hazır bekliyor

Atölyede PCB Hata Tespiti adlı örnek proje, etiketlenmiş iki kartla birlikte geliyor. Kendi görsellerini yüklemeden önce üzerinde deneyebilirsin.

Atölye

Soldan bir proje seç, görsel yükle, kutu çiz — sınıfını ata. Değişiklikler anında kaydedilir.

—

Görüntü İşleme

Yapay zekâ yok, klasik görüntü işleme. Ne yapmak istediğini seç, gerisini ayarlayayım — sonucu anında görürsün, tek görselde de tüm projede de çalıştırabilirsin.

Ayarlar

İşlem zinciri

önce
sonra

Zincirin sonuna “bağlı bileşenler” eklersen ölçüm tablosu burada çıkar.

Algoritma

Yapay zekânın bulduklarıyla ne yapılacağını bloklarla kur: say, karşılaştır, karar ver, ekrana ya da sesli uyar, kaydet, tabloya yaz, Arduino'ya sinyal gönder. Kod yazmak gerekmez; akış diyagramı mantığı. Hazır bir örnekle başlayabilirsin.

Girdi: girdi yok

Yazdığını yapay zekâ bloklara çevirir; sonra kontrol edip düzeltebilirsin.
Bildirim ve Arduino ayarları

Telegram

Telegram'da @BotFather'a /newbot yaz, verdiği anahtarı buraya yapıştır. Sonra botuna bir mesaj at ve "Sohbet kimliğini bul"a bas. Mesajlar doğrudan Telegram'a gider; anahtar Ethiket sunucusuna gitmez.

E-posta

"E-posta gönder" bloğu yalnız Ethiket sunucusunda (worker) tanımlı senin adresine gönderir; başka bir adrese gönderilemez. Kurulum: Cloudflare'de alan adında Email Routing açık, hedef adresin doğrulanmış ve worker'a EPOSTA adlı "Send Email" bağlantısı eklenmiş olmalı.

Web isteği

"Web isteği gönder" bloğu verilen adrese JSON gönderir (Make, Zapier, n8n, Home Assistant ya da kendi programın).

MQTT

Tarayıcı MQTT sunucusuna WebSocket ile bağlanır (ör. wss://broker.example.com:8884/mqtt). Saha çalıştırıcısı mqtt:// da kullanabilir.

bağlı değil

Modbus TCP (PLC)

Yalnız Windows uygulamasında ve sahada.

Modeller

İkinci model: "ikinci modelle bak" bloğu için (ör. birinci model kartı, ikincisi lehimi bulur).

ikinci model yok

Referans görseller: "referansa benzerlik" bloğu bunlarla karşılaştırır (ör. doğru parçanın 2–5 fotoğrafı).

referans yok

Yazı modeli: "metnin sınıfı" blokları için, Ses · Yazı sayfasında tarayıcıda eğittiğin model.

Ses girdisinde model, Ses · Yazı sayfasından eğitilen spektrogram (sınıflandırma) modelidir: "Model seç" ile aç.

Arduino

Karta bu kodu yükle: PIN 13 1 (pin aç/kapa), SERVO 9 90 komutlarını anlar ve A0–A3 değerlerini gönderir ("Arduino'dan gelen A0 değeri").

Çıktı

    Değişkenler

    Çalıştırınca görünür.

    Ses ve Yazı

    Ses kayıtlarını ve metinleri etiketle, modelini eğit. Ses: bütün kayda ya da seçtiğin aralığa sınıf ver ("arızalı makine", "öksürük"), konuşmayı yazıya dök. Yazı: metne sınıf ver ("şikâyet / öneri"), içindeki kişi, tarih, ürün gibi varlıkları işaretle. Her şey bu tarayıcıda saklanır.

    Henüz proje yok. "Yeni proje" ile bir ses ya da yazı projesi aç.

    Model Kütüphanesi

    Hugging Face'teki öne çıkan açık modeller. Ne yapmak istediğini seç, ona uygun olanlar öne gelsin. Modeller Hugging Face'te duruyor: buradan sayfasına gidip indirirsin, lisansını orada görürsün.