Blog

Python’da videodan plaka tanıma yapmak için OpenCV, NumPy ve bir plaka tanıma kütüphanesi kullanabilirsiniz. İşte basit bir örnek:

import cv2
import numpy as np
from openalpr import Alpr

# OpenALPR'nin konfigürasyon dosyası
alpr = Alpr("eu", "/path/to/openalpr.conf", "/path/to/runtime_data")

# Plaka tanıma başarılı bir şekilde başlatıldıysa devam edin
if not alpr.is_loaded():
    print("Plaka tanıma başlatılamadı!")
    exit(1)

# Plakaları tanımak için kullanılacak video dosyası veya kamera akışı
video = cv2.VideoCapture("/path/to/video.mp4")

while True:
    # Video akışından bir kare al
    ret, frame = video.read()
    if not ret:
        break

    # Gerekli işlemler için frame'i dönüştür
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # Plakaları tanı
    results = alpr.recognize_ndarray(gray)

    # Tanınan plakaları çerçeve üzerinde göster
    for plate in results['results']:
        for candidate in plate['candidates']:
            plate_str = candidate['plate']
            confidence = candidate['confidence']
            cv2.putText(frame, plate_str, (plate['coordinates'][0]['x'], plate['coordinates'][0]['y']), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 255, 0), 2)
            cv2.putText(frame, f"Confidence: {confidence}", (plate['coordinates'][0]['x'], plate['coordinates'][0]['y'] + 30), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.6, (0, 255, 0), 2)

    # Çıktıyı görüntüle
    cv2.imshow("Plaka Tanıma", frame)

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

# Video akışını ve plaka tanıma nesnesini serbest bırak
video.release()
cv2.destroyAllWindows()
alpr.unload()

Yukarıdaki örnekte, öncelikle OpenALPR kütüphanesini ve gerekli konfigürasyon dosyalarını yüklemeli ve plaka tanıma nesnesini başlatmalısınız. Ardından, belirtilen video dosyasını veya kamera akışını VideoCapture ile okuyabilir ve her bir kare üzerinde plaka tanıma işlemlerini gerçekleştirebilirsiniz.

Tanınan plakalar, results değişkenindeki sonuçlardan elde edilebilir. Bu örnekte, her bir tanınan plakayı çerçeve üzerinde metin olarak ve güvenlik düzeyi ile birlikte görüntüleriz.

Son olarak, cv2.imshow() ile çıktıyı görüntüleyebilir ve ‘q’ tuşuna basıldığında döngüyü sonlandırabilirsiniz.

Python’da MySQL veritabanına veri eklemek için INSERT komutunu kullanabilirsiniz. İşte basit bir örnek:

import mysql.connector

# MySQL bağlantısını oluşturun
db = mysql.connector.connect(
    host="localhost",
    user="kullanici_adi",
    password="parola",
    database="veritabani_adi"
)

# Veritabanı üzerinde bir işlem gerçekleştirecek bir cursor oluşturun
cursor = db.cursor()

# Ekleme sorgusu
sql = "INSERT INTO tablo_adi (sutun1, sutun2) VALUES (%s, %s)"
veriler = ("deger1", "deger2")  # Eklenecek değerler

# Sorguyu çalıştırın
cursor.execute(sql, veriler)

# Değişiklikleri veritabanına kaydedin
db.commit()

# Bağlantıyı kapatın
db.close()

Yukarıdaki örnekte, tablo_adi eklemek istediğiniz tablonun adını, sutun1 ve sutun2 eklemek istediğiniz sütunların adlarını temsil eder. deger1 ve deger2 ise eklemek istediğiniz değerleri temsil eder. Veritabanına bağlandıktan sonra, cursor nesnesi üzerinden execute() yöntemini kullanarak ekleme sorgusunu çalıştırabilirsiniz. Verilerin yerine geçmesi için execute() yöntemine ikinci bir parametre olarak bir demet (tuple) geçmeniz gerekmektedir. Ardından, db.commit() ile değişiklikleri veritabanına kaydedebilirsiniz. Son olarak, db.close() ile bağlantıyı kapatmayı unutmayın.

Python’da Selenium ile çoklu iş parçacığı (multi-threading) kullanarak paralel web otomasyonu gerçekleştirebilirsiniz. Bu, aynı anda birden fazla tarayıcı örneği oluşturarak işleri eşzamanlı olarak yürütmenizi sağlar. İşte basit bir örnek:

import threading
from selenium import webdriver

# İş parçacığı işlevi
def thread_func():
    # Tarayıcı örneği oluştur
    driver = webdriver.Chrome()

    # Otomasyon işlemlerini burada gerçekleştir
    # Örnek olarak, bir web sitesini açalım
    driver.get("https://www.example.com")

    # İşlemler tamamlandıktan sonra tarayıcıyı kapat
    driver.quit()

# İş parçacıkları listesi
threads = []

# İstediğiniz kadar iş parçacığı oluşturabilirsiniz
thread_count = 5

# İş parçacıklarını oluştur ve başlat
for _ in range(thread_count):
    thread = threading.Thread(target=thread_func)
    thread.start()
    threads.append(thread)

# Tüm iş parçacıklarının tamamlanmasını bekle
for thread in threads:
    thread.join()

Yukarıdaki örnekte, thread_func() adlı bir iş parçacığı işlevi tanımladık. Bu işlev, her iş parçacığı için ayrı bir tarayıcı örneği oluşturacak ve otomasyon işlemlerini gerçekleştirecektir. İşlemler tamamlandığında, tarayıcıyı kapatır.

Ana programda, istediğiniz sayıda iş parçacığı oluşturabilir ve başlatabilirsiniz. Bu örnekte, thread_count değişkeni 5 olarak ayarlandı. Daha sonra, for döngüsüyle iş parçacıklarını oluşturduk, başlattık ve threads listesine ekledik.

Son olarak, for döngüsüyle oluşturulan tüm iş parçacıklarının tamamlanmasını bekledik (join() yöntemi).

Kodu ihtiyaçlarınıza göre uyarlayabilir ve otomasyon işlemlerini thread_func() içinde gerçekleştirebilirsiniz. Ancak, Selenium’un çoklu iş parçacık desteği sınırlıdır ve bazı durumlarda tarayıcıların eşzamanlı kullanımı sorunlara neden olabilir. Bu nedenle, çoklu iş parçacığı kullanırken dikkatli olmanız ve tarayıcıların doğru şekilde senkronize edildiğinden emin olmanız önemlidir.

Python’da MySQL veritabanında veri güncellemek için UPDATE sorgusunu kullanabilirsiniz. İşte basit bir örnek:

import mysql.connector

# MySQL bağlantısını oluşturun
db = mysql.connector.connect(
    host="localhost",
    user="kullanici_adi",
    password="parola",
    database="veritabani_adi"
)

# Veritabanı üzerinde bir işlem gerçekleştirecek bir cursor oluşturun
cursor = db.cursor()

# Güncelleme sorgusu
sql = "UPDATE tablo_adi SET sutun_adi = %s WHERE kosul = %s"
veriler = ("yeni_deger", "kosul_degeri")  # Güncel değer ve koşul değeri

# Sorguyu çalıştırın
cursor.execute(sql, veriler)

# Değişiklikleri veritabanına kaydedin
db.commit()

# Bağlantıyı kapatın
db.close()

Yukarıdaki örnekte tablo_adi güncellenmek istenen tablonun adını, sutun_adi güncellenecek sütunun adını, kosul ise güncelleme yapılacak kaydı belirlemek için kullanılacak koşulu temsil eder. yeni_deger ise güncellenen değeri temsil eder. Veritabanına bağlandıktan sonra, cursor nesnesi üzerinden execute() yöntemini kullanarak güncelleme sorgusunu çalıştırabilirsiniz. Ardından, db.commit() ile değişiklikleri veritabanına kaydedebilirsiniz. Son olarak, db.close() ile bağlantıyı kapatmayı unutmayın.