Marifet Kameradaysa

…Cebimizde taşıdığımız, telefon özelliği olan akıllı cihazların diğer yetenekleri, şu an daha çok işe yarayabilir.

 Bu nasıl olacak?

Bu cihazlara akıllı telefon deyip, telefon etrafında şekillenen cihazlarmış gibi davranmak istemiyorum; ancak görüyorum ki Apple’dan başka buna farklı bir kimlik kazandıran marka olmamış.

Geçmişte bir de BlackBerry vardı, onun cihazlarına da Telefonum yerine BlackBerry denilirdi. Neyse, o günleri fazla kurcalamadan asıl konumuza dönelim.

İster Android ister Apple cephesinden bir akıllı telefon kullanın; günümüzde hızla gelişen şekilde etraftan bilgi toplayan becerileri gelişmeye başladı. Cihazın yerleşik algılayıcı sensörleri, görüntü toplamak için optik algılayıcıları ve ses için mikrofonları, bu cihazları büyük bir potansiyele kavuşturuyor. Bu sayede bu makinelerin ruhunu canlandıran yazılım geliştiricileri, daha fazla senaryo üretip, bu senaryoları canlandırabilecekleri yeteneklere sahip olabiliyor. Örnek mi istersiniz? Cihazın ekran parlaklığını ayarlamak için kullandığı saat ve ortam ışığı bilgisini kullanan yazılım geliştirici, uygulamasını açan kişinin uygulamasını gündüz mü yoksa gece mi açtığını anlayarak, daha dinlendirici veya daha canlı müzikler önerebiliyor. Bu beceriler ve bu beceriler üzerine kurulu özellikler, yaygınlaşan ve standartlaşan donanım özellikleri ile gelişmekte ve yayılmaktadır. Bir markanın, sadece bir modelinde denediği ve piyasaya sürdüğü bir fonksiyon sadece o markanın pazarlama stratejisine katkı sağlar. Bunun yerine, bütün üreticilerin benimsediği ortak teknolojiler veya bir markanın tüm modellerine yaygınlaştırdığı özellikler, geliştiriciler tarafından daha fazla kullanılma ihtimaline sahiptir. Bunun nedeni ise, daha az geliştirme eforu ile daha fazla kişiye hizmet vermektir. Peki bu bilgiden yola çıkarsak, bu yazının temelini oluşturan kamera marifetiyle şekillenen yardımcı işlevler ne ola ki?

Cihazın bizim için sağlayabileceği faydaları kestirebilmek için üreticilerin kullandığı teknolojileri ve terimleri biraz tanımak gerekir. Bu anlamda işimize yarayacak temel birkaç bilgiyi yazı sonunda vereceğim. Bu örnekleri bir kör bakışı ile vereceğim için alan profesyonelleri için bilgi tanımları komik olabilir. Gene de amacım anlaşılmasını kolaylaştırmak.

Cihazımızın sahip olduğu kamera dizilimi içerisindeki sensörler ve lens özellikleri o cihazın kaydedebileceği görsel materyalin niteliğini değiştirir. Bu görsel materyali işleyebilecek işlemci gibi diğer sistem kaynakları ile birlikte, o işlenmiş datayı anlamlı bir fonksiyona dönüştürecek yazılımlar için alt yapıyı oluşturur. Burada şu noktaya dikkat çekmeye ihtiyacım var. Bu fonksiyonların en verimli ve gerçekçi olduğu modeller, amiral gemisi veya orta üst seviye modellerdir. Segment olarak aşağı düştükçe, cihazın yetenekleri işin sadece cihazda bitirileceği ve kısıtlı bir alana doğru itilir.

Örneğim, alt segment cihazlarda, fotoğraflama için az miktarda veri toplayıp, cihazın ekranında iyi görünecek şekilde işleme yapılır.

Bu veriyi işlemeye kalkıştığınızda kaydedilen bilgi az olduğu için anlamlı bir bilgi çıkmaz. Bu yüzden iyi fotoğraf çekiyor olarak tanımlanan her cihazın topladığı görsel materyal işimize yaramayabilir.

Yardımcı teknoloji olarak tanımladığımız, kişilerin yetkinliklerini geliştiren veya destekleyen teknolojiler ise cebimizdeki akıllı cihazlar sayesinde daha da ulaşılabilir ve ucuz çözümlerle hayatımıza girmeye başladı.

Günümüzde ucuzlayan internet erişimi ve iyileşen cihaz yetenekleri görüntü tanımaya dayalı yardımcı işlevleri hızla ileri taşımaktadır. Tamda bu noktada, elde edilen datanın niteliği önem kazanmaktadır. Ne kadar hızlı ve doğru görsel veri toplayabilirseniz, o ölçüde doğru bilgiler üretmeniz ve bunu hızlı yapmanız mümkün hale gelir. Tamda bu noktada, En İyi Deneyimdeki bir yazımı alıntılayabilirim buraya.

https://eniyideneyim.com/kameranin-isiginda-gelisen-erisilebilirlik/genel/

Bu yazıda ve içeriğinde kameranın genel çalışma prensibine dair bilgi var.

İlgili teknolojinin kamera ile görsel veri toplamak için akıllı cihazlara nasıl bir atılım getirdiğini de göreceksiniz. Profesyonel sistemlerde ve laboratuvar ortamı teknolojilerinde bu kadar hassas cihazlar ve veriler üretmek mümkündür; ancak herkese ulaşan bir çözüm için herkese ulaşan bir cihazı kullanmak gerekir. İşletim sistemi ve cihazdan bağımsız olarak, teknolojinin standartlaşması ve yaygınlaşması durumunda, yardımcı teknolojilerin bu teknolojilerden faydalandığını görebiliriz.

“Anlık olarak metin okumak, görüntüleme alanındaki bir nesneyi tanımak veya görüntüleme alanındaki görsel olaylardan haberdar olabilmek için fazla ve anlamlı veri toplayabilmek gerekir.

Tabi bunu kabul edilebilir bir sürede yapmak da tekraren vurgulamak istediğim bir öneme sahip. Hadi o zaman, Günümüz akıllı telefonlarındaki kamera terimlerini tanımlayalım.

MegaPixel:
Görsel nesne örneklenirken, nesnenin çizimi milyonlarca Nokta’dan oluşan parçacıklarla yapılır. Bu parçacıklar ise nesnenin sahip olduğu görsel bilgiyi taşır (renk gibi). Braille çizim tabletiyle oluşturulmuş grafikleri hatırlar mısınız? Noktaları farklı şekillerde bir araya getirerek çizim oluşturulur. İşte, görsel nesne, aşağı yukarı böyle bir yöntemle örneklenir; Kaydedilir diyebiliriz. Milyonlarca kat daha fazla noktayı bir araya getirerek nesne kaydedilir. Bu noktaları Excel hücrelerine benzetebilirsiniz. Algılanan tüm bilgileri tutan milyarlarca hücre. Her bir MegaPixel, 1 milyon Pixel içeren bir taneciktir. Her bir MegaPixel’in 4’er olarak gruplanarak tek bir tane olarak ele alındığı işleme teknolojisine ise quatPixel adı verir. Bu noktaların fazla olması, daha fazla görsel bilgi toplanmasını sağlar. Pixeller üzerindeki görsel bilgi yorumlanarak daha fazla ayrıntı veya daha az ayrıntıdan daha net görüntü oluşturulur.

Objektif: Görüntüyü kaydeden sensöre, görsel bilgiyi ileten aparattır. Günümüz cihazlarında farklı görsel bilgileri toplamak için birden fazla sensör ve objektif tipi bulunur. Profesyonel kameralarda ise çok daha büyük ve yetenekli bir sensör bulunur ve farklı işler için özelleştirilebilen mekanik veya sabit objektif (lens) takılabilir.

Sensör: Görsel bilgiyi kaydedebilen donanımdır. Bu donanım sahip olduğu boyut ve megapixel alanı gibi yetenekleri, kaydedilen görsel veriyi doğrudan etkiler.

Mikro, PerisCope ve diğer lens türleri: Micro lens, nesneye mümkün olduğunca yaklaşıp, pixellerden gelen bilgiyi birden fazla ayrıntı çıkarmak için değil, tek bir nesneye yönelik daha fazla bilgiyi toplamak için kullanmayı sağlayan objektif türüdür. Mikroskop ile aynı teknolojidir. Geniş açı ise daha fazla ayrındı toplamak için çalışır. PerisCope lens ise, fiziksel olarak yatay olarak değil, dikey düzlemde bilgi toplayarak daha uzaktaki nesnelere odaklanır.

Enstantane: Deplanser’in kapanma süresidir. Bu sayı yüksek olduğunda, daha kısa süre süre bilgi toplanırken, düşük hızda kare için daha uzun süre bilgi toplanır. Işığın çok fazla olduğu zamanlarda yüksek hızda mümkün olduğunca fazla bilgi toplanabilirken, ışığın az olduğu ortamda daha doğru bilgi için uzun süre pozlama gerekir.

İSO: Kameraya gelen ışığa karşı duyarlılıktır. Yüksek duyarlılıkta daha fazla ışık bilgisi toplanırken, görüntüdeki kirlilik oranı artabilir. Bu rüzgârlı bir ortamda ses kaydetmeye çalışmak gibidir. Mikrofon hassasiyetini artırarak daha fazla veri toplayabilirsiniz ama tabi ki kaydedilen sesin kirlenme olasılığı yüksektir. Bunun yerine düşük İSO ile ışık hassasiyeti düşürülür, ancak ayrıntıların zaten et olduğu bir ortamda kirli datanın toplanmasını engelleyebilirsiniz. Bu ortama göre otomatik ayarlanan bir değerdir; ancak el ile fotoğraflama yapıyorsanız, cihazınızın yeteneklerini ve fotoğraf çektiğiniz ortamı iyi bilmelisiniz.

Bu bilgiler kör geliştiriciler için işe yarayacaktır. Bir görsel datayı işlemeye kalkıştığınızda, onun sahip olabileceği parametreleri ve bu datayı toplayabileceğiniz koşulları iyi bilmelisiniz. Bununla birlikte, sahip olmayı hayal ettiğiniz cihazın diğerlerine olan kamera becerilerini anlamak; kullanacağınız yardımcı teknolojiden bekleyeceğiniz performansı da bilmenizi sağlayacaktır.