Kedikodu

import cv2
import numpy as np
from PIL import ImageGrab
from ultralytics import YOLO

# YOLO modelini 'best.pt' dosyasından yükle
model = YOLO('best.pt')

def get_center_half_window_image():
    # Pencerenin ekran görüntüsünü al ve numpy array'ine dönüştür
    bbox = (0, 0, 1920, 1080)  # Tüm ekranı yakalar
    img = np.array(ImageGrab.grab(bbox=bbox))
    return img

def main():
    while True:
        img = get_center_half_window_image()
        if img is not None:
            img_cv2 = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2BGR)
            results = model(img_cv2, stream=True)
            
            for r in results:
                if r.boxes:
                    for box in r.boxes:
                        x1, y1, x2, y2 = map(int, box.xyxy[0])
                        print(f"Koordinatlar: x1={x1}, y1={y1}, x2={x2}, y2={y2}")
                        cv2.rectangle(img_cv2, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), 2)
            
            # Görüntüyü göster
            cv2.imshow("YOLO Detection", img_cv2)
            
            # 'q' tuşuna basıldığında döngüyü kır
            if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
                break

    cv2.destroyAllWindows()

if __name__ == "__main__":
    main()

Şimdi bu kodun her satırını detaylı bir şekilde açıklayalım:

import cv2
import numpy as np
from PIL import ImageGrab
from ultralytics import YOLO

Bu satırlar gerekli kütüphaneleri içe aktarıyor:

• cv2: OpenCV kütüphanesi, görüntü işleme için kullanılır.
• numpy: Numpy kütüphanesi, sayısal işlemler ve array manipülasyonları için kullanılır.
• ImageGrab: PIL kütüphanesinden, ekran görüntüsü almak için kullanılır.
• YOLO: YOLO (You Only Look Once) modelini içeren ultralytics kütüphanesi.

# YOLO modelini 'best.pt' dosyasından yükle
model = YOLO('best.pt')

Bu satır, YOLO modelini 'best.pt' dosyasından yükler.

def get_center_half_window_image():
    # Pencerenin ekran görüntüsünü al ve numpy array'ine dönüştür
    bbox = (0, 0, 1920, 1080)  # Tüm ekranı yakalar
    img = np.array(ImageGrab.grab(bbox=bbox))
    return img

Bu fonksiyon, ekranın belirtilen bbox (bounding box) alanından bir ekran görüntüsü alır ve bunu numpy array'ine dönüştürür. Burada bbox tüm ekranı kapsar (1920x1080 çözünürlük).

def main():

Ana fonksiyonun başlangıcı.

    while True:

Sonsuz bir döngü oluşturur. Bu döngü, görüntülerin sürekli olarak işlenmesini sağlar.

        img = get_center_half_window_image()

Ekrandan bir görüntü alır.

        if img is not None:

Eğer bir görüntü alındıysa (boş değilse) işlemeye devam eder.

            img_cv2 = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2BGR)

Görüntüyü RGB renk uzayından BGR renk uzayına dönüştürür. OpenCV, görüntüleri BGR formatında işler.

            results = model(img_cv2, stream=True)

YOLO modelini kullanarak görüntüdeki nesneleri tespit eder ve sonuçları results değişkenine atar.

            for r in results:
                if r.boxes:
                    for box in r.boxes:
                        x1, y1, x2, y2 = map(int, box.xyxy[0])
                        print(f"Koordinatlar: x1={x1}, y1={y1}, x2={x2}, y2={y2}")
                        cv2.rectangle(img_cv2, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), 2)

Tespit edilen her bir nesne için:

• Eğer nesne kutuları varsa (r.boxes):
  • Her bir kutu için koordinatları x1, y1, x2, y2 olarak alır.
  • Koordinatları konsola yazdırır.
  • Kutunun etrafına yeşil bir dikdörtgen çizer (cv2.rectangle).

            # Görüntüyü göster
            cv2.imshow("YOLO Detection", img_cv2)

Güncellenmiş görüntüyü bir pencerede gösterir.

            # 'q' tuşuna basıldığında döngüyü kır
            if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
                break

Eğer kullanıcı 'q' tuşuna basarsa, döngü kırılır ve program sonlanır.

    cv2.destroyAllWindows()

Tüm OpenCV pencerelerini kapatır.

BULUNAN KORDİNATLARA TIKLAMA VE TOPLAMA İŞLEMLERİ SERVERDAN SERVERA DEĞİŞEBİLİR. YUKARIDAKİ KOD SADECE OYUNDA KUTUNUN KORDİNATLARINI DÖNER :) İYİ ÇALIŞMALAR 🚀