# Mean Shift Filtering

Bu fonksiyon bloğu, RGB görüntülere mean shift filtresi uygulayarak renk bölgelerini kenarları koruyarak yumuşatır. Gürültü azaltma, renk segmentasyonu ve kontur/lek (blob) analizine hazırlık için uygundur.

## 📥 Girdiler

`ImageRGB`\
İşlenecek RGB görüntü girişi.

(bağlantı noktası burada bir input soketidir)

## 📤 Çıktılar

`ImageRGB`\
Filtrelenmiş RGB görüntü (girdi ile aynı tip).

(bağlantı noktası burada bir output soketidir)

## 🕹️ Kontroller

`Spatial Radius`\
Filtreleme için kullanılan uzamsal komşuluğu kontrol eden kaydırıcı (daha küçük = daha ince detay korunur).\
Aralık: 1 — 3

`Color Window Radius`\
Renk benzerliği penceresini kontrol eden kaydırıcı (daha büyük = daha güçlü renk yumuşatma).\
Aralık: 20 — 100

`Maximum Level Radius`\
İçeride kullanılan piramit seviyelerinin sayısını ayarlayan kaydırıcı (daha yüksek = daha agresif yumuşatma, fakat daha yavaş).\
Aralık: 1 — 5

## ⚙️ Çalışma Mekanizması

Bu blok `ImageRGB` girişinden bir görüntü aldığında, üç kaydırıcıda ayarlı değerleri kullanarak mean shift filtrasyonunu uygular ve işlenmiş görüntüyü `ImageRGB` çıkışından verir. Kaydırıcılarda yapılan değişiklikler bir sonraki değerlendirmede etkili olur; böylece sonuçları önizlerken parametreleri etkileşimli olarak ayarlayabilirsiniz.

## ✨ Özellikler

* Kenarları keskin tutarken renk bölgelerini yumuşatır.
* Gürültü ve küçük doku detaylarını azaltır; bu sayede segmentasyon ve şekil tespiti kolaylaşır.
* Hızlı denemeler için kaydırıcılarla gerçek zamanlı parametre ayarı yapılabilir.

## 📝 Kullanım Önerileri

1. Bir RGB görüntüyü `ImageRGB` girişine bağlayın.
2. Yerel uzamsal yumuşamanın miktarını kontrol etmek için `Spatial Radius` ayarını yapın.
3. Benzer renkleri daha büyük, tek tip bölgelere birleştirmek için `Color Window Radius` değerini artırın.
4. `Maximum Level Radius` değerini dikkatli kullanın — yüksek değerler işlem süresini artırır.
5. Sonucu bir önizleme bloğunda veya görüntü görüntüleyicisinde `ImageRGB` çıkışından kontrol edin.

## 💡 İpuçları ve Püf Noktaları

* Kaynak görüntü çok büyükse ve işlem yavaşsa, bu bloktan önce `Image Resizer` ekleyerek görüntü boyutunu küçültün.
* Gürültülü girişler için, önemli kenarları kaybetmeden sensör gürültüsünü azaltmak amacıyla `Blur` uygulamayı düşünün.
* Mean shift sonrası pürüzsüz renk bölgelerinden temiz nesne şekilleri çıkarmak için `Find Contour` veya `Blob Detector` kullanın.
* İşlemi belirli bir alana odaklamak istiyorsanız önce `Image ROI Select` ile kırpma yapın ve kırpılmış görüntüyü bu bloğa verin.
* Renk tabanlı segmentasyonu daha da iyileştirmek için mean shift sonrası `HSV Filter` veya `Color Quantizer and Clustering` uygulayın.
* Sonuçları `Show Image` ile önizleyin ve ilginizi çeken kareleri `Image Logger` veya `Image Write` ile kaydedin.

(hint: yukarıdakiler sistemde bulunan tamamlayıcı fonksiyon bloklarına referans verir)

## 🛠️ Sorun Giderme

* Yavaş performans: `Color Window Radius` veya `Maximum Level Radius` değerini düşürün ya da görüntü boyutunu `Image Resizer` ile küçültün.
* Aşırı pürüzsüzleşmiş detaylar: ince özellikleri korumak için `Color Window Radius` ve/veya `Spatial Radius` değerlerini azaltın.
* Aydınlatma değişimlerine bağlı düzensiz segmentasyon: `HSV Filter` ile kombinasyon deneyin veya işlemden önce aydınlatma/kayıt ayarlarını düzeltin.
* Beklenmeyen renkler veya artefaktlar: ara adımları `Show Image` ile görselleştirerek girdileri kontrol edin ve gerekirse yukarı akışta `Blur` veya başka gürültü giderme yöntemleri uygulayın.


---

# Agent Instructions: Querying This Documentation

If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question.

Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter:

```
GET https://docs.augelab.com/turkish/fonksiyon-bloklari/image-transformations/transformation-filters/mean-shift-filtering.md?ask=<question>
```

The question should be specific, self-contained, and written in natural language.
The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.

Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.