BIRD-NEST/README.md
Bedir Tuğra Karaabalı d6912e6f23
Update README.md
2025-06-02 09:38:22 +03:00

57 lines
2.0 KiB
Markdown
Raw Permalink Blame History

This file contains ambiguous Unicode characters

This file contains Unicode characters that might be confused with other characters. If you think that this is intentional, you can safely ignore this warning. Use the Escape button to reveal them.

# BirdNest Detector
Python3, YOLOv8 ve PySide5 kullanarak canlı videolarda kuş yuvalarını tespit eden görüntü işleme uygulaması.
---
## Özellikler
- Canlı video akışında gerçek zamanlı kuş yuvası tespiti
- YOLOv8 ile yüksek doğruluklu nesne algılama
- PySide5 tabanlı kullanıcı dostu grafik arayüzü
- Kamera veya video dosyasından görüntü alma desteği
---
## Gereksinimler
- Python 3.8+
- PySide5
- Ultralytics YOLOv8
- OpenCV (cv2)
- NumPy
- GPU destekliyorsa CUDA (opsiyonel, hızlandırma için)
---
![Ekran Görüntüsü](https://private-user-images.githubusercontent.com/69633060/449999647-f8b5e5cb-f625-40a4-a9f1-63e590927a3c.png?jwt=eyJhbGciOiJIUzI1NiIsInR5cCI6IkpXVCJ9.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.bqt8ilBuCmZTXZE40kRrGW1WIX2x6-5B44bXWCuDzMA)
## Kurulum
1. Depoyu klonlayın veya dosyaları indirin:
```bash
git clone https://github.com/kullaniciAdi/BirdNestDetector.git
cd BirdNestDetector
```
2. Sanal Ortam
```bash
python3 -m venv venv
source venv/bin/activate # Linux/macOS
venv\Scripts\activate # Windows
```
3. Gerekli paketler
`pip install -r requirements.txt`
Dikkat Edilmesi Gerekenler
- Kameranızın bilgisayarınıza bağlı ve erişilebilir olduğundan emin olun.
- YOLOv8 modeli büyük olabilir; GPU hızlandırması için CUDA desteği önerilir.
- Gerçek zamanlı performans donanımınıza bağlıdır.
Lisans
MIT Lisansı ile lisanslanmıştır.
@bdrtr