# Nesne Sayımı (Object Counting)

Nesneleri saymak, bilgisayarla görme alanında yaygın bir sorunla karşılaşılır. Bu eğitimde, geleneksel bilgisayarla görme algoritmalarını kullanarak belirli bir alandaki dairesel nesneleri nasıl sayacağınızı öğreneceksiniz.

Örnek görüntü, AugeLab Studio'da örnek görüntüler klasöründe **coins2.jpg** dosyası olarak sağlanmıştır.

Aşağıda gösterilen örnek görüntü ile boş bir senaryoda [Load Image](/turkish/fonksiyon-bloklari/input-output/image-inputs/load-image.md) bloğunu oluşturun:

<figure><img src="/files/qIY6HKqmtuyfLyNFv0VM" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

İlk adım olarak, paraları arka plandan ayırmak için [Image Threshold](/turkish/fonksiyon-bloklari/image-transformations/color-filters/image-threshold.md) bloğunu kullanmamız gerekecek. Bu işlem [HSV Filter](/turkish/fonksiyon-bloklari/image-transformations/color-filters/hsv-filter.md) veya [RGB Mask](/turkish/fonksiyon-bloklari/image-transformations/color-filters/rgb-mask.md) ile de yapılabilir; ancak renk alanlarını ayırmak ve ikili bir görüntü elde etmek yeterli olacaktır. Aşağıdaki mantığı oluşturun:

<figure><img src="/files/bnqqeLKWNmz72juUkAOa" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

Beyaz alanların kaç tane olduğunu saymak için [Find Contour](/turkish/fonksiyon-bloklari/detections-shapes/shape-analysis/find-contour.md) bloğunu kullanacağımız için, resmi filtrelemek ve arka planı ayarlamak için **THRESH\_BINARY\_INV** seçeneğini seçeceğiz.

Ancak, beyaz alanların birbirinden tam olarak ayrılmadığını görebilirsiniz. Find Contour bloğunu kullanmak yanlış bir sonuç verecektir:

<figure><img src="/files/MIsZIMoovlWbGOnGoZUg" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

Görüldüğü gibi, sağlanan görüntüde 14 adet blok para yok. Beyaz alanları ayırmak veya küçültmek için bir algoritmaya ihtiyacımız var. Bunun için [Distance Transformation](https://github.com/AugelabTech/AugeLab-Studio-Gitbook-Docs/blob/main/turkce/function-blocks-filters/distance-transform.md) bloğunu kullanacağız:

<figure><img src="/files/kGeA9DXVIuLDbsX44wX8" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

Distance transformation, her pikselin beyaz renk yoğunluğuna ne kadar uzak olduğunu hesaplar. Tekrar [Image Threshold](/turkish/fonksiyon-bloklari/image-transformations/color-filters/image-threshold.md) kullanmak, her biri için belirgin beyaz alanlar elde edecektir:

<figure><img src="/files/bzQdBYX6o7sfI2eN6Nbz" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

Artık find contour bloğunu kullanarak referans görüntüsünde kaç adet para olduğunu saymalıyız:

<figure><img src="/files/UIxYf6VfcEKkB8TgoCCu" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

Hepsi bu kadar! Artık AugeLab Studio ile belirli bir alandaki her nesneyi nasıl sayacağınızı biliyorsunuz!


---

# 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/ornek-projeler/object-counting.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.