hesabın var mı? giriş yap

  • asıl dalga geçilmesi gerekenler,
    chp insanları kuyruğa mahkum ettirdi diye iktidara gelip, milleti patates, soğan kuyruğuna muhtaç hale getirenler ve bunlara oy veren kesimdir.

  • 1100 tl kazanacaksa zaten hiç boşuna 5 yıl okumasın girsin burger king'e ayda 900 tl kazanıyor zaten boşuna 5 yıl kaybetmez. nitekim ayda 200 tl fazla kazanmak için 5 yıl kaybetmesin. hatta beş yılda terfi bile alır büyük ihtimalle.

  • resmen skandal. tam anlamıyla rezillik. allah'a binlercebin şükürler olsun ki bizim buralarda böyle şeyler yaşanmıyor. bir de çıkmış yetkililer özür dilemiş yüzsüzler... tü sıfatınıza sizin.

  • benim annem babamdır. ücretlerle birlikte 7000 tl'ye varıyor maaşları ve kral gibi daireye 450 tl kira veriyorlar. küçük bir ildeyiz bu yüzden kira düşük. iki haftanın da bir haftası evde geçti kar tatili nedeniyle, bugün de tatil ve birlikte kahve keyfi yapıyoruz.

    ekşi'deki durumdan haberdar ettim onları "çok istiyorlarsa okusunlar öğretmen olsunlar" dediler. selamları var size.

  • teknolojinin tam adi fast motion deblurring yani hizli hareket bulaniksizlastirma. ilgili paper fazlasiyla teknik olarak ele aldigindan, basit orneklerle anlatmaya calisalim.

    oncelikle hizli hareket eden cisim degil, cismi fotograflayan kamera. yani bulanikligin genel olarak fotografa yayilmis olmasi lazim. eger kamera sabit dururken cisim hareket ederse, sadece belirli bolgelerde bulaniklik olur (motion blur) ki bu durumun algoritma tarafindan duzeltilemeyecegi ozellikle belirtilmis. en iyi ornek, gece elle cekilen uzun pozlamali fotograflar.

    simdi diyelim ki gece odanin fotografini cekiyorum, elimde slr kamera var. odada tek bir lamba var ve fazla isik veremiyor. pozlama 2 sn gibi degerlere cikmis ama aldirmiyorum, basiyorum dugmeye perde aciliyor. tabii bu arada ellerim titriyor, psikopat oldugum icin (ve entry'nin gelecegine hizmet ettiginden) ellerim "w" seklinde titriyor. fotograf onizlemesine baktigimda, bulanik bir oda ve koca bir "m" harfi goruyorum.

    titreme odadaki butun esyalarin hatlarini birbirine sokuyor, ama bu titremenin tam olarak nasil gerceklestigini gosteren bir referansim var; odanin ortasindaki lambanin olusturdugu "m" sekli. tabii bu gereken bilgilerden ilki ve kolay olani, esas sorun odadaki cisimlerin sekillerinde. buna gecmeden algoritmanin nasil calistigini gorsel olarak temsil edebilecek guzel bir ornegi inceleyelim.

    vizkozitesi yuksek sivilarin laminer akis ozelligini gosteren deneyde, misir surubunun icine kirmizi, yesil ve mavi renkler enjekte ediliyor ve sonra bir duzenek yardimiyla daireseler hareketlerle karistiriliyor. 3 renk, hareket yonunde uzayarak birbirlerine karisiyorlar.

    deney kabindaki uc renkli sivi yerine, sabit uc renkli isik olsa ve dairesel hareket eden kamera ile uzun pozlamali fotografi cekilse, bahsedilen deneyle cok benzeyen sonuclar elde edilir.

    deneyin devaminda sivilarin bulundugu duzenek dairesel hareketle tam tersi yone cevriliyor ve birbine karismis renkler ayrisarak kirmizi yesil ve mavi kitlelere geri donusuyorlar. peki uc ayri isigin kamera hareketinden dolayi birbirine girdigi uzun pozlama fotografi, ters isleme ile 3 ayri isiga dondurmek mumkun mu? kameranin hareket yonununun dairesel oldugunu biliyoruz. bilmedigimiz ise birbirine giren sekillerin ilk halde neye benzedikleri. kirmizi yesil ve mavi isiklardan birer tane mi yoksa birden fazla mi var, bu isiklarin sekilleri kare mi yoksa ucgen mi?

    gece los isikta cekilen oda fotografina geri donelim. kameranin "w" seklinde sallandigini gosteren "m" seklinde referansimiz var, yani resimdeki diger butun cisimler "m" seklinde hayalet uzantilara sahipler. bu referansi algoritmaya tanittigimizda gerekli olan diger veriyi toplamaya basliyor. renklerdeki keskinlik ve farkliliklardan, cisimlerin genel hatlarini tahmin ederek, ters "m" sureciyle eslestirmeye calisiyor. sonucta en keskin hatlari veren ve hayaletleri en iyi sekilde yok eden goruntuyu seciyor.

    tabii her fotografta parlak isik referansi olamasi beklenmiyor. bunun yerine keskinligi yuksek bir cismin veya fotografin genel akisina bakarak kameranin nasil titredigi hesap etmeye calisiliyor. sitedeki ornek sonuclara bakilirsa oldukca basarili.

    algoritma ilk olarak siggraph asia 2009'da sunulmus, yani aralik 2009'da. adobe'nin surece dahil olmasindan sonra gizmodo'da yayinlanmasi ekim 2011'i bulmus, neredeyse iki yil. su anda photoshop cs6'ya yetistirilmeye calisiliyor fakat bu kesin degil, 6.5'e de kalabilir.

    tum baglantilar:
    paper: http://rosaec.snu.ac.kr/…/id/chle-siggraph-2009.pdf
    universite ozet: http://cg.postech.ac.kr/…ch/fast_motion_deblurring/
    tarihi ve ilginc resimler uzerinde denemeler: http://juew.org/deblurfamousphoto.html
    kaynak algoritma is basinda: http://www.youtube.com/watch?v=uqmw3olelm4

  • türkiye'deki şoförlerin trafiğin en önemli kurallarının birinden habersiz olmaları kazanın tek sebebidir. martı sadece ilk aracın önüne çıkmaktadır.

    (bkz: takip mesafesi)

  • etrafındaki insanlar potansiyellerini asla kullanmamak üzerine anlaşmışsa, ortalama altı kalmak onlara yetiyorsa, -vasat- tanımlanmak hiçbirine dokunmuyorsa, sana da yapacak çok şey kalmıyor.

    sana şans veren, sendeki potansiyeli gören kişi artık yoksa mesela, vazgeçmişse, elinden tutası yoksa artık, ne yapsan da fark etmiyor.

    çevre önemli, iyi bağlantılar, potansiyelini kullanabilmiş insanlarla temasta olmak daha önemli.