Python ile Türkçe Sıralama

May 032020

Python ile Türkçe Sıralama

Videoda ele aldığımığım kaynak kodları aşağıda paylaşıyorum:

import locale

def kucukharfyap(s):
    s1 = s.replace('İ', 'i')
    s1 = s1.replace('I', 'ı')
    return(s1.lower())

def buyukharfyap(s):
    s1 = s.replace('ı', 'I')
    s1 = s1.replace('i', 'İ')
    return(s1.upper())

print(locale.getlocale())
locale.setlocale(locale.LC_ALL, "tr_TR.UTF-8")
print(locale.getlocale())

liste = ['zeytin', 'ıslak', 'şemsiye',
         'Çanakkale', 'çaydanlık', 'ağaç',
         'Öğretmen', 'öcü', 'üzengi',
         'Üsküdar', 'Isparta', 'İstanbul',
         'iğne']

lliste1 = [e.lower() for e in liste]
uliste1 = [e.upper() for e in liste]

lliste = [kucukharfyap(e) for e in liste]
uliste = [buyukharfyap(e) for e in liste]

print("liste  : ", liste)
print()
print("lliste1: ", lliste1)
print("lliste : ", lliste)
print("uliste1: ", uliste1)
print("uliste : ", uliste)

print()
print("sorted() -------------------------")
print(sorted(liste))
print(sorted(lliste))
print(sorted(uliste))
print()
print("sorted(l,key=locale.strxfrm) -----")
print(sorted(liste, key=locale.strxfrm))
print(sorted(lliste, key=locale.strxfrm))
print(sorted(uliste, key=locale.strxfrm))

import locale

def kucukharfyap(s):

s1 = s.replace('İ', 'i')

s1 = s1.replace('I', 'ı')

return(s1.lower())

def buyukharfyap(s):

s1 = s.replace('ı', 'I')

s1 = s1.replace('i', 'İ')

return(s1.upper())

print(locale.getlocale())

locale.setlocale(locale.LC_ALL, "tr_TR.UTF-8")

print(locale.getlocale())

liste = ['zeytin', 'ıslak', 'şemsiye',

'Çanakkale', 'çaydanlık', 'ağaç',

'Öğretmen', 'öcü', 'üzengi',

'Üsküdar', 'Isparta', 'İstanbul',

'iğne']

lliste1 = [e.lower() for e in liste]

uliste1 = [e.upper() for e in liste]

lliste = [kucukharfyap(e) for e in liste]

uliste = [buyukharfyap(e) for e in liste]

print("liste : ", liste)

print()

print("lliste1: ", lliste1)

print("lliste : ", lliste)

print("uliste1: ", uliste1)

print("uliste : ", uliste)

print()

print("sorted() -------------------------")

print(sorted(liste))

print(sorted(lliste))

print(sorted(uliste))

print()

print("sorted(l,key=locale.strxfrm) -----")

print(sorted(liste, key=locale.strxfrm))

print(sorted(lliste, key=locale.strxfrm))

print(sorted(uliste, key=locale.strxfrm))

Ahmet Aksoy

Python ve Fbprophet Kullanarak Zaman Serileriyle Geleceği Tahmin Etmek

python, pythonla mikro projeler, türkçe Yanıt yok »

May 032020

Python ve Fbprophet Kullanarak Zaman Serileriyle Geleceği Tahmin Etmek

adresinde ele aldığım kaynak kodlarını aşağıda bulabilirsiniz.

"""
Program: Ahmet Aksoy
Yazım tarihi: 20.04.2020
Python: 3.7 (Anaconda)
pandas: 0.25.3
matplotlib: 3.1.2
plotly 4.6.0
fbprophet: 0.6  # conda install -c conda-forge fbprophet
conda: 4.8.0
https://tr.investing.com/currencies/us-dollar-index-historical-data
"""
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import fbprophet

df1 = pd.read_csv('USD_TRY.csv',decimal=',')

# Kullanılacak kolonları seç
df = df1[['Tarih','Şimdi']]

# Prophet  için ds (Tarih) and y (Değer) kolonları gerekiyor
df = df.rename(columns={'Tarih': 'ds', 'Şimdi': 'y'})

# Tarih formatını düzenle
df['ds'] = pd.to_datetime(df['ds'], format='%d.%m.%Y')

# Satırlarımız sadece 2018'den sonrasını içersin
df = df[(df['ds']>='2018-01-01')&(df['ds']<='2020-04-20')]

df = df.sort_values(by=['ds'],ascending=True)

# https://matplotlib.org/3.1.1/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.plot.html
plt.plot(df['ds'], df['y'],'r') # kırmızı renk
plt.title('Gerçek USDTRY Fiyat Değişimi')
plt.ylabel('Fiyat (TRY)')
plt.draw()

# prophet modelini hazırla ve fit metodunu uygula
# https://facebook.github.io/prophet/docs/quick_start.html#python-api
df_prophet = fbprophet.Prophet(changepoint_prior_scale=0.15)
df_prophet.fit(df)

# 12 aylık gelecek tahmini yap
tahmin_suresi=365
df_forecast = df_prophet.make_future_dataframe(periods= tahmin_suresi, freq='D')

# Tahminleri gerçekleştir
df_forecast = df_prophet.predict(df_forecast)

# Sonuçları görselleştir
df_prophet.plot(df_forecast, xlabel = 'Tarih', ylabel = '1 $ karşılığı TRY değeri')
plt.title(f'{tahmin_suresi} günlük USDTRY Tahmin')
plt.title('USDTRY Fiyat Değişimi')
plt.ylabel('Fiyat (TRY)')

plt.show()

# tahmin bileşenlerini grafiğe aktar
df_prophet.plot_components(df_forecast)
plt.show()

# import plotly.tools as tls
# import plotly.plotly as py
# mpl_fig=plt.figure()
# plotly_fig = tls.mpl_to_plotly(mpl_fig)
# unique_url = py.plot(plotly_fig)

"""

Program: Ahmet Aksoy

Yazım tarihi: 20.04.2020

Python: 3.7 (Anaconda)

pandas: 0.25.3

matplotlib: 3.1.2

plotly 4.6.0

fbprophet: 0.6 # conda install -c conda-forge fbprophet

conda: 4.8.0

https://tr.investing.com/currencies/us-dollar-index-historical-data

"""

import pandas as pd

import matplotlib.pyplot as plt

import fbprophet

df1 = pd.read_csv('USD_TRY.csv',decimal=',')

# Kullanılacak kolonları seç

df = df1[['Tarih','Şimdi']]

# Prophet için ds (Tarih) and y (Değer) kolonları gerekiyor

df = df.rename(columns={'Tarih': 'ds', 'Şimdi': 'y'})

# Tarih formatını düzenle

df['ds'] = pd.to_datetime(df['ds'], format='%d.%m.%Y')

# Satırlarımız sadece 2018'den sonrasını içersin

df = df[(df['ds']>='2018-01-01')&(df['ds']<='2020-04-20')]

df = df.sort_values(by=['ds'],ascending=True)

# https://matplotlib.org/3.1.1/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.plot.html

plt.plot(df['ds'], df['y'],'r') # kırmızı renk

plt.title('Gerçek USDTRY Fiyat Değişimi')

plt.ylabel('Fiyat (TRY)')

plt.draw()

# prophet modelini hazırla ve fit metodunu uygula

# https://facebook.github.io/prophet/docs/quick_start.html#python-api

df_prophet = fbprophet.Prophet(changepoint_prior_scale=0.15)

df_prophet.fit(df)

# 12 aylık gelecek tahmini yap

tahmin_suresi=365

df_forecast = df_prophet.make_future_dataframe(periods= tahmin_suresi, freq='D')

# Tahminleri gerçekleştir

df_forecast = df_prophet.predict(df_forecast)

# Sonuçları görselleştir

df_prophet.plot(df_forecast, xlabel = 'Tarih', ylabel = '1 $ karşılığı TRY değeri')

plt.title(f'{tahmin_suresi} günlük USDTRY Tahmin')

plt.title('USDTRY Fiyat Değişimi')

plt.ylabel('Fiyat (TRY)')

plt.show()

# tahmin bileşenlerini grafiğe aktar

df_prophet.plot_components(df_forecast)

plt.show()

# import plotly.tools as tls

# import plotly.plotly as py

# mpl_fig=plt.figure()

# plotly_fig = tls.mpl_to_plotly(mpl_fig)

# unique_url = py.plot(plotly_fig)

Ahmet Aksoy

Python ile Matrix Rain Etkisi Yaratmak

Genel, python, pythonla mikro projeler, türkçe Yanıt yok »

Mar 292020

Python ile Matrix Rain Etkisi Yaratmak

İncelediğimiz kod ile Matrix filmlerindeki, düşen harflerle yaratılan etkiyi yeniden oluşturuyoruz.

Orijinal kodları: https://gist.github.com/MrKioZ/c07b9377d20bab53af6ebcdfbdeabb64 adresinde bulabilirsiniz.

Aşağıdaki kodlar kısaltılmış ve bazı eklentiler yapılmış halidir.

Kaynak kodlar:

# Orijinal kod: https://gist.github.com/MrKioZ/c07b9377d20bab53af6ebcdfbdeabb64

import pygame, pygame.font
import random
import os
import sys

# COLOR = (0, 200, 200) #The Color of the Matrix
COLOR = (0, 200, 0) #The Color of the Matrix

TICK = 30   # ekran yenileme hızı
CARPAN = 2.0    # harf yoğunluğu
IZBIRAK = True  # arkaplanın dolu veya boş olması

# def IsWritten():
#     defTemp = True
#     for x in range((lettersOnScreen[0] * CARPAN) , (lettersOnScreen[0] * CARPAN) + 1):
#         if xHeads[x] == -1:
#             defTemp = False
#     return defTemp

def getColor(fx,fy):
    defTemp=xHeads[fx]-fy

    if (maxCol>defTemp>0):
        return defTemp
    else:
        return maxCol-1


# Pygame init
pygame.init()
temp = pygame.display.Info()

# displLength = (temp.current_w, temp.current_h)
# surface = pygame.display.set_mode(displLength, pygame.FULLSCREEN)

# dikkat! tam ekran sistemde kilitlenme yapabiliyor
displLength = (temp.current_w-100, temp.current_h-50)
surface = pygame.display.set_mode(displLength, pygame.DOUBLEBUF)

# Font init
pygame.font.init()
# fontObj = pygame.font.Font(pygame.font.get_default_font(), 14)

# varsayılan yerine bu fontu indirip kullanabilirsiniz
fontObj = pygame.font.Font(os.path.join("matrix_fonts","matrix code nfi.ttf"), 14)
sampleLetter = fontObj.render('_', False, (0, 111, 0))
letterSize = (sampleLetter.get_width(), sampleLetter.get_height())
lettersOnScreen = (int(displLength[0] / letterSize[0]), int(displLength[1] / letterSize[1]))

# color init
colorList = [(255, 255, 255)]
print(colorList)
primeColors = len(colorList)+1
R,G,B = COLOR
colorList += [(R+10, G+10, B+10)] * ((lettersOnScreen[1] - 10))
print(colorList)
endColors = len(colorList)
# colorList += [(R-50 if R else 0, B-50 if B else 0, G-50 if G else 0),(R-100 if R else 0, B-100 if B else 0, G-100 if G else 0),(0, 0, 0)]

if IZBIRAK:
    kuyruk = (0,50,0)   # izi kalsın
else:
    kuyruk = (0, 0, 0)  # izi temizle

colorList += [(20, 20, 20),(10, 10, 10),(4, 4, 4),kuyruk]

endColors = len(colorList) - endColors+1
print(colorList)

maxCol = len(colorList)
print(primeColors, endColors, maxCol);
# exit()

# char generator
letters = [[0 for _ in range(lettersOnScreen[1] + 1)] for _ in range(lettersOnScreen[0])]
char = chr(random.randint(32, 126))

for y in range(lettersOnScreen[1] + 1):
    for x in range(lettersOnScreen[0]):
        letters[x][y] = [fontObj.render(char, False, colorList[col]) for col in range(maxCol)]
        char = chr(random.randint(32, 126))


xHeads = [0 for _ in range(lettersOnScreen[0] + 1)]


# 1st loop - word write, no char switch
notDone = True
ticksLeft = lettersOnScreen[1] + maxCol

strLen = int((lettersOnScreen[0] * CARPAN))

# main matrix, has char switch
while notDone:
    for event in pygame.event.get():
        if event.type == pygame.QUIT:
            notDone = False
        if event.type == pygame.KEYDOWN:
            notDone = False
    if random.randint(1, 2) == 1:
        randomInt = random.randint(0, lettersOnScreen[0])
        if xHeads[randomInt] <= 0:
            xHeads[randomInt] = 1
    for x in range(lettersOnScreen[0]):
        col = 0
        counter = xHeads[x]
        # main loop for redraw
        while (counter > 0) and (col < maxCol):
            if (counter < lettersOnScreen[1] + 2) and (col < primeColors or
                                    col > (maxCol - endColors)):
                surface.blit(letters[x][counter - 1][col], (x * letterSize[0],
                                                            (counter - 1) * letterSize[1]))
            col += 1
            counter -= 1

        # charswitch
        randomInt = random.randint(1, maxCol - 1)
        charPosY = xHeads[x] - randomInt

        if (lettersOnScreen[1] - 1 > charPosY > 0):
            temp = letters[x][charPosY]
            randomX = random.randint(1, lettersOnScreen[0] - 1)
            randomY = random.randint(1,lettersOnScreen[1] - 1)

            surface.blit(letters[x][charPosY][maxCol - 1], (x * letterSize[0],
                                                            charPosY * letterSize[1]))
            surface.blit(letters[randomX][randomY][maxCol - 1], (randomX * letterSize[0],
                                                            randomY * letterSize[1]))
            # char swap
            letters[x][charPosY] = letters[randomX][randomY]
            letters[randomX][randomY] = temp

            surface.blit(letters[x][charPosY][randomInt], (x * letterSize[0], charPosY * letterSize[1]))
            surface.blit(letters[randomX][randomY][getColor(randomX,randomY)],
                         (randomX * letterSize[0], randomY * letterSize[1]))

        # check if is out of screen
        if xHeads[x] > 0:
            xHeads[x] += 1
        if xHeads[x] - maxCol > lettersOnScreen[1]:
            xHeads[x] = 0

    pygame.display.update()
    clock = pygame.time.Clock()
    clock.tick(TICK)

sys.exit()

100

101

102

103

104

105

106

107

108

109

110

111

112

113

114

115

116

117

118

119

120

121

122

123

124

125

126

127

128

129

130

131

132

133

134

135

136

137

138

139

140

141

142

143

144

145

146

147

148

149

# Orijinal kod: https://gist.github.com/MrKioZ/c07b9377d20bab53af6ebcdfbdeabb64

import pygame, pygame.font

import random

import os

import sys

# COLOR = (0, 200, 200) #The Color of the Matrix

COLOR = (0, 200, 0) #The Color of the Matrix

TICK = 30 # ekran yenileme hızı

CARPAN = 2.0 # harf yoğunluğu

IZBIRAK = True # arkaplanın dolu veya boş olması

# def IsWritten():

# defTemp = True

# for x in range((lettersOnScreen[0] * CARPAN) , (lettersOnScreen[0] * CARPAN) + 1):

# if xHeads[x] == -1:

# defTemp = False

# return defTemp

def getColor(fx,fy):

defTemp=xHeads[fx]-fy

if (maxCol>defTemp>0):

return defTemp

else:

return maxCol-1

# Pygame init

pygame.init()

temp = pygame.display.Info()

# displLength = (temp.current_w, temp.current_h)

# surface = pygame.display.set_mode(displLength, pygame.FULLSCREEN)

# dikkat! tam ekran sistemde kilitlenme yapabiliyor

displLength = (temp.current_w-100, temp.current_h-50)

surface = pygame.display.set_mode(displLength, pygame.DOUBLEBUF)

# Font init

pygame.font.init()

# fontObj = pygame.font.Font(pygame.font.get_default_font(), 14)

# varsayılan yerine bu fontu indirip kullanabilirsiniz

fontObj = pygame.font.Font(os.path.join("matrix_fonts","matrix code nfi.ttf"), 14)

sampleLetter = fontObj.render('_', False, (0, 111, 0))

letterSize = (sampleLetter.get_width(), sampleLetter.get_height())

lettersOnScreen = (int(displLength[0] / letterSize[0]), int(displLength[1] / letterSize[1]))

# color init

colorList = [(255, 255, 255)]

print(colorList)

primeColors = len(colorList)+1

R,G,B = COLOR

colorList += [(R+10, G+10, B+10)] * ((lettersOnScreen[1] - 10))

print(colorList)

endColors = len(colorList)

# colorList += [(R-50 if R else 0, B-50 if B else 0, G-50 if G else 0),(R-100 if R else 0, B-100 if B else 0, G-100 if G else 0),(0, 0, 0)]

if IZBIRAK:

kuyruk = (0,50,0) # izi kalsın

else:

kuyruk = (0, 0, 0) # izi temizle

colorList += [(20, 20, 20),(10, 10, 10),(4, 4, 4),kuyruk]

endColors = len(colorList) - endColors+1

print(colorList)

maxCol = len(colorList)

print(primeColors, endColors, maxCol);

# exit()

# char generator

letters = [[0 for _ in range(lettersOnScreen[1] + 1)] for _ in range(lettersOnScreen[0])]

char = chr(random.randint(32, 126))

for y in range(lettersOnScreen[1] + 1):

for x in range(lettersOnScreen[0]):

letters[x][y] = [fontObj.render(char, False, colorList[col]) for col in range(maxCol)]

char = chr(random.randint(32, 126))

xHeads = [0 for _ in range(lettersOnScreen[0] + 1)]

# 1st loop - word write, no char switch

notDone = True

ticksLeft = lettersOnScreen[1] + maxCol

strLen = int((lettersOnScreen[0] * CARPAN))

# main matrix, has char switch

while notDone:

for event in pygame.event.get():

if event.type == pygame.QUIT:

notDone = False

if event.type == pygame.KEYDOWN:

notDone = False

if random.randint(1, 2) == 1:

randomInt = random.randint(0, lettersOnScreen[0])

if xHeads[randomInt] <= 0:

xHeads[randomInt] = 1

for x in range(lettersOnScreen[0]):

col = 0

counter = xHeads[x]

# main loop for redraw

while (counter > 0) and (col < maxCol):

if (counter < lettersOnScreen[1] + 2) and (col < primeColors or

col > (maxCol - endColors)):

surface.blit(letters[x][counter - 1][col], (x * letterSize[0],

(counter - 1) * letterSize[1]))

col += 1

counter -= 1

# charswitch

randomInt = random.randint(1, maxCol - 1)

charPosY = xHeads[x] - randomInt

if (lettersOnScreen[1] - 1 > charPosY > 0):

temp = letters[x][charPosY]

randomX = random.randint(1, lettersOnScreen[0] - 1)

randomY = random.randint(1,lettersOnScreen[1] - 1)

surface.blit(letters[x][charPosY][maxCol - 1], (x * letterSize[0],

charPosY * letterSize[1]))

surface.blit(letters[randomX][randomY][maxCol - 1], (randomX * letterSize[0],

randomY * letterSize[1]))

# char swap

letters[x][charPosY] = letters[randomX][randomY]

letters[randomX][randomY] = temp

surface.blit(letters[x][charPosY][randomInt], (x * letterSize[0], charPosY * letterSize[1]))

surface.blit(letters[randomX][randomY][getColor(randomX,randomY)],

(randomX * letterSize[0], randomY * letterSize[1]))

# check if is out of screen

if xHeads[x] > 0:

xHeads[x] += 1

if xHeads[x] - maxCol > lettersOnScreen[1]:

xHeads[x] = 0

pygame.display.update()

clock = pygame.time.Clock()

clock.tick(TICK)

sys.exit()

Ahmet Aksoy

PYTHON VE OPENCV İLE YÜZ TANIMA

makine öğrenmesi, opencv, python, türkçe 6 Yanıt »

Mar 232020

PYTHON VE OPENCV İLE YÜZ TANIMA

Aşağıdaki kodların orijinal halini https://www.hackster.io/mjrobot/real-time-face-recognition-an-end-to-end-project-a10826 adresinde bulabilirsiniz.

Mevcut kodları ve açıklamalarını kısmen Türkçeleştirdim.

Ortam bilgileri

İşletim sistemi: Ubuntu 18.04
Python 3.7
OpenCV: 4.0
Numpy: 1.17.2
PIL (Pillow): 6.2.1

1- Verilerin elde edilmesi : 01_yuz_veriseti.py

# Original code from https://www.hackster.io/mjrobot/real-time-face-recognition-an-end-to-end-project-a10826

import cv2

kamera = cv2.VideoCapture(0)
kamera.set(3, 640) # video genişliğini belirle
kamera.set(4, 480) # video yüksekliğini belirle
face_detector = cv2.CascadeClassifier('Cascades/haarcascade_frontalface_default.xml')
# Her farklı kişi için farklı bir yüz tamsayısı ata
# face_id = input('\n enter user id end press <return> ==>  ')
MAXFOTOSAY = 50 # Her bir yüz için kullanılacak imaj sayısı
face_id = 1
print("\n [INFO] Kayıtlar başlıyor. Kameraya bak ve bekle ...")

say = 0

while(True):
    ret, img = kamera.read()
    # img = cv2.flip(img, -1) # gerekiyorsa kullan
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    yuzler = face_detector.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)
    for (x,y,w,h) in yuzler:
        cv2.rectangle(img, (x,y), (x+w,y+h), (255,0,0), 2)
        say += 1
        # Yakalanan imajı veriseti klasörüne kaydet
        cv2.imwrite("veriseti/" + str(face_id) + '.' + str(say) + ".jpg", gray[y:y+h,x:x+w])
        cv2.imshow('imaj', img)
        print("Kayıt no: ",say)
    k = cv2.waitKey(100) & 0xff
    if k == 27:
        break
    elif say >= MAXFOTOSAY:
         break
# Belleği temizle
print("\n [INFO] Program sonlanıyor ve bellek temizleniyor.")
kamera.release()
cv2.destroyAllWindows()

# Original code from https://www.hackster.io/mjrobot/real-time-face-recognition-an-end-to-end-project-a10826

import cv2

kamera = cv2.VideoCapture(0)

kamera.set(3, 640) # video genişliğini belirle

kamera.set(4, 480) # video yüksekliğini belirle

face_detector = cv2.CascadeClassifier('Cascades/haarcascade_frontalface_default.xml')

# Her farklı kişi için farklı bir yüz tamsayısı ata

# face_id = input('\n enter user id end press <return> ==> ')

MAXFOTOSAY = 50 # Her bir yüz için kullanılacak imaj sayısı

face_id = 1

print("\n [INFO] Kayıtlar başlıyor. Kameraya bak ve bekle ...")

say = 0

while(True):

ret, img = kamera.read()

# img = cv2.flip(img, -1) # gerekiyorsa kullan

gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

yuzler = face_detector.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)

for (x,y,w,h) in yuzler:

cv2.rectangle(img, (x,y), (x+w,y+h), (255,0,0), 2)

say += 1

# Yakalanan imajı veriseti klasörüne kaydet

cv2.imwrite("veriseti/" + str(face_id) + '.' + str(say) + ".jpg", gray[y:y+h,x:x+w])

cv2.imshow('imaj', img)

print("Kayıt no: ",say)

k = cv2.waitKey(100) & 0xff

if k == 27:

break

elif say >= MAXFOTOSAY:

break

# Belleği temizle

print("\n [INFO] Program sonlanıyor ve bellek temizleniyor.")

kamera.release()

cv2.destroyAllWindows()

2- Veritabanının Eğitilmesi: 02_yuz_egitimi.py

# Original code from https://www.hackster.io/mjrobot/real-time-face-recognition-an-end-to-end-project-a10826

import cv2
import numpy as np
from PIL import Image
import os

# Verilerin yolu
path = 'veriseti'
recognizer = cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()
detector = cv2.CascadeClassifier("Cascades/haarcascade_frontalface_default.xml")

# imajların alınması ve etiketlenmesi için fonksiyon
def getImagesAndLabels(path):
    imagePaths = [os.path.join(path,f) for f in os.listdir(path)]
    ornekler=[]
    ids = []
    for imagePath in imagePaths:
        PIL_img = Image.open(imagePath).convert('L')    # gri
        img_numpy = np.array(PIL_img,'uint8')
        id = int(os.path.split(imagePath)[-1].split(".")[0])
        # print("id= ",id)
        yuzler = detector.detectMultiScale(img_numpy)
        for (x,y,w,h) in yuzler:
            ornekler.append(img_numpy[y:y+h,x:x+w])
            ids.append(id)
    return ornekler,ids
print ("\n [INFO] yuzler eğitiliyor. Birkaç saniye bekleyin ...")
yuzler,ids = getImagesAndLabels(path)
recognizer.train(yuzler, np.array(ids))
# Modeli egitim/egitim.yml dosyasına kaydet
recognizer.write('egitim/egitim.yml') # Dikkat! recognizer.save() Raspberry Pi üzerinde çalışmıyor
# Eğitilen yüz sayısını göster ve kodu sonlandır
print(f"\n [INFO] {len(np.unique(ids))} yüz eğitildi. Betik sonlandırılıyor.")

# print(yuzler)

# Original code from https://www.hackster.io/mjrobot/real-time-face-recognition-an-end-to-end-project-a10826

import cv2

import numpy as np

from PIL import Image

import os

# Verilerin yolu

path = 'veriseti'

recognizer = cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()

detector = cv2.CascadeClassifier("Cascades/haarcascade_frontalface_default.xml")

# imajların alınması ve etiketlenmesi için fonksiyon

def getImagesAndLabels(path):

imagePaths = [os.path.join(path,f) for f in os.listdir(path)]

ornekler=[]

ids = []

for imagePath in imagePaths:

PIL_img = Image.open(imagePath).convert('L') # gri

img_numpy = np.array(PIL_img,'uint8')

id = int(os.path.split(imagePath)[-1].split(".")[0])

# print("id= ",id)

yuzler = detector.detectMultiScale(img_numpy)

for (x,y,w,h) in yuzler:

ornekler.append(img_numpy[y:y+h,x:x+w])

ids.append(id)

return ornekler,ids

print ("\n [INFO] yuzler eğitiliyor. Birkaç saniye bekleyin ...")

yuzler,ids = getImagesAndLabels(path)

recognizer.train(yuzler, np.array(ids))

# Modeli egitim/egitim.yml dosyasına kaydet

recognizer.write('egitim/egitim.yml') # Dikkat! recognizer.save() Raspberry Pi üzerinde çalışmıyor

# Eğitilen yüz sayısını göster ve kodu sonlandır

print(f"\n [INFO] {len(np.unique(ids))} yüz eğitildi. Betik sonlandırılıyor.")

# print(yuzler)

3- Yüz tanıma işlemleri: 03-yuz_tanima.py

# Original code from https://www.hackster.io/mjrobot/real-time-face-recognition-an-end-to-end-project-a10826

import cv2
import numpy as np
from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont

def print_utf8_text(image, xy, text, color):  # utf-8 karakterleri
    fontName = 'FreeSerif.ttf'  # 'FreeSansBold.ttf' # 'FreeMono.ttf' 'FreeSerifBold.ttf'
    font = ImageFont.truetype(fontName, 24)  # font seçimi
    img_pil = Image.fromarray(image)  # imajı pillow moduna dönüştür
    draw = ImageDraw.Draw(img_pil)  # imajı hazırla
    draw.text((xy[0],xy[1]), text, font=font,
              fill=(color[0], color[1], color[2], 0))  # b,g,r,a
    image = np.array(img_pil)  # imajı cv2 moduna çevir (numpy.array())
    return image

recognizer = cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()
recognizer.read('egitim/egitim.yml')
cascadePath = "Cascades/haarcascade_frontalface_default.xml"
faceCascade = cv2.CascadeClassifier(cascadePath);
font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX
# id sayacını başlat
id = 0
names = ['None', 'Ahmet','Toygar']

# Canlı video yakalamayı başlat
kamera = cv2.VideoCapture(0)
kamera.set(3, 1000)  # video genişliğini belirle
kamera.set(4, 800)  # video yüksekliğini belirle
# minimum pencere boyutunu belirle
minW = 0.1 * kamera.get(3)  # genişlik
minH = 0.1 * kamera.get(4)  # yükseklik
while True:
    ret, img = kamera.read()
    gri = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    yuzler = faceCascade.detectMultiScale(
        gri,
        scaleFactor=1.2,
        minNeighbors=5,
        minSize=(int(minW), int(minH)),
    )
    for (x, y, w, h) in yuzler:
        cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)
        id, uyum = recognizer.predict(gri[y:y + h, x:x + w])

        if (uyum < 100):
            id = names[id]
            uyum = f"Uyum=  {round(uyum,0)}%"
        else:
            id = "bilinmiyor"
            uyum = f"Uyum=  {round(uyum,0)}%"

        color = (255,255,255)
        img=print_utf8_text(img,(x + 5, y - 25),str(id),color) # Türkçe karakterler
        # cv2.putText(img, str(id), (x + 5, y - 5), font, 1, (255, 255, 255), 2)
        cv2.putText(img, str(uyum), (x + 5, y + h + 25), font, 1, (255, 255, 0), 1)

    cv2.imshow('kamera', img)
    k = cv2.waitKey(10) & 0xff  # Çıkış için Esc veya q tuşu
    if k == 27 or k==ord('q'):
        break
# Belleği temizle
print("\n [INFO] Programdan çıkıyor ve ortalığı temizliyorum")
kamera.release()
cv2.destroyAllWindows()

# Original code from https://www.hackster.io/mjrobot/real-time-face-recognition-an-end-to-end-project-a10826

import cv2

import numpy as np

from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont

def print_utf8_text(image, xy, text, color): # utf-8 karakterleri

fontName = 'FreeSerif.ttf' # 'FreeSansBold.ttf' # 'FreeMono.ttf' 'FreeSerifBold.ttf'

font = ImageFont.truetype(fontName, 24) # font seçimi

img_pil = Image.fromarray(image) # imajı pillow moduna dönüştür

draw = ImageDraw.Draw(img_pil) # imajı hazırla

draw.text((xy[0],xy[1]), text, font=font,

fill=(color[0], color[1], color[2], 0)) # b,g,r,a

image = np.array(img_pil) # imajı cv2 moduna çevir (numpy.array())

return image

recognizer = cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()

recognizer.read('egitim/egitim.yml')

cascadePath = "Cascades/haarcascade_frontalface_default.xml"

faceCascade = cv2.CascadeClassifier(cascadePath);

font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX

# id sayacını başlat

id = 0

names = ['None', 'Ahmet','Toygar']

# Canlı video yakalamayı başlat

kamera = cv2.VideoCapture(0)

kamera.set(3, 1000) # video genişliğini belirle

kamera.set(4, 800) # video yüksekliğini belirle

# minimum pencere boyutunu belirle

minW = 0.1 * kamera.get(3) # genişlik

minH = 0.1 * kamera.get(4) # yükseklik

while True:

ret, img = kamera.read()

gri = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

yuzler = faceCascade.detectMultiScale(

gri,

scaleFactor=1.2,

minNeighbors=5,

minSize=(int(minW), int(minH)),

)

for (x, y, w, h) in yuzler:

cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)

id, uyum = recognizer.predict(gri[y:y + h, x:x + w])

if (uyum < 100):

id = names[id]

uyum = f"Uyum= {round(uyum,0)}%"

else:

id = "bilinmiyor"

uyum = f"Uyum= {round(uyum,0)}%"

color = (255,255,255)

img=print_utf8_text(img,(x + 5, y - 25),str(id),color) # Türkçe karakterler

# cv2.putText(img, str(id), (x + 5, y - 5), font, 1, (255, 255, 255), 2)

cv2.putText(img, str(uyum), (x + 5, y + h + 25), font, 1, (255, 255, 0), 1)

cv2.imshow('kamera', img)

k = cv2.waitKey(10) & 0xff # Çıkış için Esc veya q tuşu

if k == 27 or k==ord('q'):

break

# Belleği temizle

print("\n [INFO] Programdan çıkıyor ve ortalığı temizliyorum")

kamera.release()

cv2.destroyAllWindows()

Kamera ve görüntü kontrolü – simpleCamTest.py

# https://www.hackster.io/mjrobot/real-time-face-recognition-an-end-to-end-project-a10826

import numpy as np
import cv2

cap = cv2.VideoCapture(1)
cv2.namedWindow('frame')
cv2.moveWindow('frame',10,10)
cv2.namedWindow('gray')
cv2.moveWindow('gray',690,10)
cap.set(3, 640)  # set Width
cap.set(4, 480)  # set Height
while (True):
    ret, frame = cap.read()
    # frame = cv2.flip(frame, -1)  # Flip camera vertically
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    cv2.imshow('frame', frame)
    cv2.imshow('gray', gray)

    k = cv2.waitKey(30) & 0xff
    if k == 27 or k==ord('q'):  # press 'ESC' or 'q' to quit
        break
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

# https://www.hackster.io/mjrobot/real-time-face-recognition-an-end-to-end-project-a10826

import numpy as np

import cv2

cap = cv2.VideoCapture(1)

cv2.namedWindow('frame')

cv2.moveWindow('frame',10,10)

cv2.namedWindow('gray')

cv2.moveWindow('gray',690,10)

cap.set(3, 640) # set Width

cap.set(4, 480) # set Height

while (True):

ret, frame = cap.read()

# frame = cv2.flip(frame, -1) # Flip camera vertically

gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

cv2.imshow('frame', frame)

cv2.imshow('gray', gray)

k = cv2.waitKey(30) & 0xff

if k == 27 or k==ord('q'): # press 'ESC' or 'q' to quit

break

cap.release()

cv2.destroyAllWindows()

Soru ve önerilerinizi lütfen yorum alanından paylaşın.

Ahmet Aksoy

Python ve NLTK ile Türkçe Sohbet Robotu Yapımı

python, pythonla mikro projeler, türkçe Yanıt yok »

Mar 082020

Python ve NLTK ile Türkçe Sohbet Robotu Yapımı

Aşağıdaki videoda incelediğim kodları bu sayfada bulabilirsiniz.

# Orijinal kod: https://www.youtube.com/watch?v=FFT4p6me2g0  "Computer Science" kanalı
# pip install nltk
from nltk.chat.util import Chat, reflections

pairs = [
    ['my name is (.*)',['hi %1']],
    ['(hi|hello|hey|hallo|holla|hola)', ['hey there', 'hi there', 'haayyy']],
    ['(.*) in (.*) is fun', ['%1 in %2 is indeed fun']],
    ['(.*)(location|city) ?',['Tokyo, Japan']],
    ['how is the weather in (.*)', ['the weather in %1 is amazing as always']],
    ['(.*)help(.*)',['I can help you']],
    ['(.*) your name ?', ['my name is J.A.R.V.I.S']],
    ['(.*) created you ?', ['randerson112358 did using NLTK']]
]

tr_pairs = [
    ['benim adım (.*)', ['merhaba %1']],
    ['(.*)adın (ne|nedir)?',['benim adım çeto']],
    [('merhaba|meraba|hey|hay'),['merhaba','heeey','naaber']],
    ['(.*) eğlenceli bir yer',['%1 gerçekten de çok eğlenceli bir yer']],
    ['(.*) (.*) oldukça (.*)',['%1 %2 gerçekten de çok %3']],
    ['bitti',['']],
    ['(.*)nerede yaşıyorsun?',['İstanbul\'da yaşıyorum.']],
    ['(.*)nerelisin?',['ben bir sohbet botuyum. doğum yerim yok.']],
    ['(.*)kaç yaşındasın ?',['ben bir sohbet botuyum. doğum yerim yok.']],
    ['(.*)hava nasıl ?',['her zamanki gibi. bir değişiklik yok!']],
    ['(.*)nasılsın ?',['ben çok iyiyim. sen nasılsın?']],
    ['(.*)yardım edermisin?',['elbette yardım ederim.']],
    ['boyun kaç?',['ben bir bot olduğum için boyum tanımsız.']]

]

tr_reflections = {
    'nasılsın':'iyiyim',
    'ben':'sen',
    'benim':'senin',
    'benimki':'seninki'
}

# orijinal İngilizce reflections içeriği
# print(reflections)

chat = Chat(tr_pairs, tr_reflections)

chat.converse(quit='tamam')

# Orijinal kod: https://www.youtube.com/watch?v=FFT4p6me2g0 "Computer Science" kanalı

# pip install nltk

from nltk.chat.util import Chat, reflections

pairs = [

['my name is (.*)',['hi %1']],

['(.*) in (.*) is fun', ['%1 in %2 is indeed fun']],

['(.*)(location|city) ?',['Tokyo, Japan']],

['how is the weather in (.*)', ['the weather in %1 is amazing as always']],

['(.*)help(.*)',['I can help you']],

['(.*) your name ?', ['my name is J.A.R.V.I.S']],

['(.*) created you ?', ['randerson112358 did using NLTK']]

]

tr_pairs = [

['benim adım (.*)', ['merhaba %1']],

['(.*)adın (ne|nedir)?',['benim adım çeto']],

[('merhaba|meraba|hey|hay'),['merhaba','heeey','naaber']],

['(.*) eğlenceli bir yer',['%1 gerçekten de çok eğlenceli bir yer']],

['(.*) (.*) oldukça (.*)',['%1 %2 gerçekten de çok %3']],

['bitti',['']],

['(.*)nerede yaşıyorsun?',['İstanbul\'da yaşıyorum.']],

['(.*)nerelisin?',['ben bir sohbet botuyum. doğum yerim yok.']],

['(.*)kaç yaşındasın ?',['ben bir sohbet botuyum. doğum yerim yok.']],

['(.*)hava nasıl ?',['her zamanki gibi. bir değişiklik yok!']],

['(.*)nasılsın ?',['ben çok iyiyim. sen nasılsın?']],

['(.*)yardım edermisin?',['elbette yardım ederim.']],

['boyun kaç?',['ben bir bot olduğum için boyum tanımsız.']]

]

tr_reflections = {

'nasılsın':'iyiyim',

'ben':'sen',

'benim':'senin',

'benimki':'seninki'

}

# orijinal İngilizce reflections içeriği

# print(reflections)

chat = Chat(tr_pairs, tr_reflections)

chat.converse(quit='tamam')

Bu yazıda ele aldığım orijinal Python kodlarını ve İngilizce açıklamalarını içeren videoya https://www.youtube.com/watch?v=FFT4p6me2g0 adresinden ulaşabilirsiniz. Kanalın adı: “Computer Science”.

#python #nltk #chatbot #ahmetax #ahmetaksoy #sohbetbotu

Ahmet Aksoy

Fotodaki Yüzleri Bulmak ve Kaydetmek

opencv, python, türkçe Yanıt yok »

Mar 022020

Fotodaki Yüzleri Bulmak ve Kaydetmek

Herhangi bir fotoğraftaki yüzleri opencv haarcascade yöntemiyle bulmak ve bulunan her yüzü ayrı bir jpg dosyası olarak kaydetmek için aşağıdaki kodları kullanabilirsiniz:

# foto_kayit01.py

import cv2
faceCascade = cv2.CascadeClassifier('Cascades/haarcascade_frontalface_default.xml')

dosya = 'foto.jpg'

imaj = cv2.imread(dosya)
gri = cv2.cvtColor(imaj, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
yuzler = faceCascade.detectMultiScale(
    gri,
    scaleFactor=1.2,
    minNeighbors=5,
    minSize=(20, 20)
)
say=0
for (x,y,w,h) in yuzler:
    cv2.rectangle(imaj,(x,y),(x+w,y+h),(255,0,0),2)
    yuz = imaj[y:y+h, x:x+w]
    foto=f"foto{say}.jpg"
    say+=1
    cv2.imwrite(foto,yuz)
print("Yüz sayısı= ",say)

cv2.imshow('kare',imaj)
while True:
    k = cv2.waitKey(1) & 0xff
    if k == 27 or k==ord('q'): # çıkış için 'ESC' veya 'q'
        break

cv2.destroyAllWindows()

# foto_kayit01.py

import cv2

faceCascade = cv2.CascadeClassifier('Cascades/haarcascade_frontalface_default.xml')

dosya = 'foto.jpg'

imaj = cv2.imread(dosya)

gri = cv2.cvtColor(imaj, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

yuzler = faceCascade.detectMultiScale(

gri,

scaleFactor=1.2,

minNeighbors=5,

minSize=(20, 20)

)

say=0

for (x,y,w,h) in yuzler:

cv2.rectangle(imaj,(x,y),(x+w,y+h),(255,0,0),2)

yuz = imaj[y:y+h, x:x+w]

foto=f"foto{say}.jpg"

say+=1

cv2.imwrite(foto,yuz)

print("Yüz sayısı= ",say)

cv2.imshow('kare',imaj)

while True:

k = cv2.waitKey(1) & 0xff

if k == 27 or k==ord('q'): # çıkış için 'ESC' veya 'q'

break

cv2.destroyAllWindows()

Soru ve yorumlarınız için lütfen aşağıdaki “Yorum” alanını kullanın.

Ahmet Aksoy

Haarcascade Yöntemiyle Yüz Tanıma

opencv, python, türkçe Yanıt yok »

Mar 012020

Haarcascade Yöntemiyle Yüz Tanıma

Haarcascade yöntemini kullanarak bir görselin içindeki yüzleri yakalamak ve yakalanan yüzlerle ilgili -buzlama, aksesuar ekleme, vb- işlemler yapmak hızlı ve pratik bir çalışma yoludur.

Linkteki videoda bu konuyu işledim. Kaynak kodlarını da aşağıda sunuyorum.

# yuz_saptama_haar01.py

import cv2
faceCascade = cv2.CascadeClassifier('Cascades/haarcascade_frontalface_default.xml')

def kamera_sec(kno):
    kamera = cv2.VideoCapture(kno)
    # kamera = cv2.VideoCapture('xyz.mp4')

    kamera.set(3,640) # genişlik
    kamera.set(4,480) # yukseklik
    return kamera

kamera = kamera_sec(0)

dosya = 'yuzsaptama.mp4'
kaydedici = None
blur = False
kaydet = False

while True:
    ret, imaj = kamera.read()
    # imaj = cv2.flip(imaj, -1)   # kamera ters gösteriyorsa
    gri = cv2.cvtColor(imaj, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    yuzler = faceCascade.detectMultiScale(
        gri,
        scaleFactor=1.2,
        minNeighbors=5,
        minSize=(20, 20)
    )
    for (x,y,w,h) in yuzler:
        cv2.rectangle(imaj,(x,y),(x+w,y+h),(255,0,0),2)
        roi_gray = gri[y:y+h, x:x+w]
        roi_color = imaj[y:y+h, x:x+w]

    if blur:
        # Bulanıklaştır
        yimaj = imaj[y:y+h,x:x+w]
        yimaj = cv2.GaussianBlur(yimaj, (99, 99), 30)

        # bulanık görüntüyü yerleştir
        imaj[y:y+h, x:x+w] = yimaj

    cv2.imshow('kare',imaj)

    if kaydet:
        if kaydedici is None and dosya is not None:
            # fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*"XVID")  # .avi
            # fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*"MJPG")  # .jpg
            fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*"mp4v")  # .mp4
            kaydedici = cv2.VideoWriter(dosya, fourcc, 24.0,
                                     (imaj.shape[1], imaj.shape[0]), True)
        if kaydedici is not None:
            kaydedici.write(imaj)

    k = cv2.waitKey(1) & 0xff
    if k == 27 or k==ord('q'): # çıkış için 'ESC' veya 'q'
        break
    elif k == ord('0'):
        kamera.release()
        kamera=kamera_sec(0)
    elif k == ord('1'):
        kamera.release()
        kamera = kamera_sec(1)
    elif k == ord('b'):
        blur = not blur
    elif k == ord('k'):
        kaydet = not kaydet

if kamera:
    kamera.release()
if kaydedici is not None:
    kaydedici.release()
cv2.destroyAllWindows()

# yuz_saptama_haar01.py

import cv2

faceCascade = cv2.CascadeClassifier('Cascades/haarcascade_frontalface_default.xml')

def kamera_sec(kno):

kamera = cv2.VideoCapture(kno)

# kamera = cv2.VideoCapture('xyz.mp4')

kamera.set(3,640) # genişlik

kamera.set(4,480) # yukseklik

return kamera

kamera = kamera_sec(0)

dosya = 'yuzsaptama.mp4'

kaydedici = None

blur = False

kaydet = False

while True:

ret, imaj = kamera.read()

# imaj = cv2.flip(imaj, -1) # kamera ters gösteriyorsa

gri = cv2.cvtColor(imaj, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

yuzler = faceCascade.detectMultiScale(

gri,

scaleFactor=1.2,

minNeighbors=5,

minSize=(20, 20)

)

for (x,y,w,h) in yuzler:

cv2.rectangle(imaj,(x,y),(x+w,y+h),(255,0,0),2)

roi_gray = gri[y:y+h, x:x+w]

roi_color = imaj[y:y+h, x:x+w]

if blur:

# Bulanıklaştır

yimaj = imaj[y:y+h,x:x+w]

yimaj = cv2.GaussianBlur(yimaj, (99, 99), 30)

# bulanık görüntüyü yerleştir

imaj[y:y+h, x:x+w] = yimaj

cv2.imshow('kare',imaj)

if kaydet:

if kaydedici is None and dosya is not None:

# fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*"XVID") # .avi

# fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*"MJPG") # .jpg

fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*"mp4v") # .mp4

kaydedici = cv2.VideoWriter(dosya, fourcc, 24.0,

(imaj.shape[1], imaj.shape[0]), True)

if kaydedici is not None:

kaydedici.write(imaj)

k = cv2.waitKey(1) & 0xff

if k == 27 or k==ord('q'): # çıkış için 'ESC' veya 'q'

break

elif k == ord('0'):

kamera.release()

kamera=kamera_sec(0)

elif k == ord('1'):

kamera.release()

kamera = kamera_sec(1)

elif k == ord('b'):

blur = not blur

elif k == ord('k'):

kaydet = not kaydet

if kamera:

kamera.release()

if kaydedici is not None:

kaydedici.release()

cv2.destroyAllWindows()

Ahmet Aksoy

PMP0006 Python ile Sesli Asistan

python, pythonla mikro projeler 11 Yanıt »

Şub 232020

PMP0006 Python ile Sesli Asistan

Python ile Sesli Asistan

https://youtu.be/DHGcy8xucSQ
adresinde yayınlanan videomda incelediğim Python kodlarını aşağıda paylaşıyorum:

# sr_facebook01.py +U+W+M

import speech_recognition as sr     # pip install SpeechRecognition
from witkeys import *   # 32 karakterlik bir string
import webbrowser       # pip install webbrowser
from gtts import gTTS   # pip install gtts
import pyttsx3          # pip install pyttsx3
import os
from datetime import datetime
import time

uyku = True
pyttsx3_kullan=False
speech_engine = pyttsx3.init()
speech_engine.setProperty('rate', 150)
speech_engine.setProperty('language', 'tr')
say = 0

def seslendir(mesaj):
    if pyttsx3_kullan:
        speech_engine.say(mesaj)
        speech_engine.runAndWait()
        return

    global say
    say += 1
    print("Asistan : ", mesaj)

    dosya = f"zz{say}.mp3"
    print(dosya)
    seslendirilecek = gTTS(text=mesaj, lang='tr')
    try:
        seslendirilecek.save(dosya)
        print(dosya+ " kaydedildi")
        komut = f"mpg123 -q {dosya}"
        os.system(komut)
        time.sleep(1)

        os.remove(dosya)
    except Exception as e:
        print(e)

def dingdong():
    komut = f"mpg123 -q ding-dong.mp3"
    os.system(komut)

def komutal(uyku):
    # create a Recognizer() instance and assign it to r
    r = sr.Recognizer()
    audio = ''
    # sr.Microphone() nesnesini oluştur ve source adı ver
    with sr.Microphone() as source:
        # enerji eşik değerini otomatik olarak belirle
        # eğer gürültüsüz bir ortamdaysanız buna gerek olmayabilir
        r.adjust_for_ambient_noise(source, duration=1)

        # konuşması için kullanıcıyı uyar
        if uyku == False:
            dingdong()

        # bekleme süresini 5 sn ile sınırlayarak dinlemeye başla
        # konuşma uzunluğunu 5 sn ile sınırla
        audio = r.listen(source, timeout=5, phrase_time_limit=5)
        print('Sesi aldım')
        simdi = datetime.now()
        filename=simdi.strftime("cumleler/%Y%m%d_%H%M%S")+".wav"
        with open(filename,"wb") as f:
            f.write(audio.get_wav_data())
        print('Sesi kaydettim')
        # try-except bloğu başlat
        try:
            # yakalanan sesleri varsayılan ön değerlerle facebook'a gönder
            # geri dönen stringi mesaj değişkenine ata ve ekrana bas
            print("Şimdi lütfen bekle... wit.ai çözümleme yapıyor.")
            mesaj = r.recognize_wit(audio, key=WIT_ACCESS_TOKEN)
            mesaj = mesaj.lower().strip()
            if len(mesaj)>0:
                print("ÇÖZÜM: ",mesaj)
                print('Ses çözümlendi.')
            return mesaj

        # istisnaları denetle
        except sr.WaitTimeoutError:
            print("Süre aşımı.")
        except sr.UnknownValueError:
            print("Wit.ai Speech Recognition sesli mesajı anlayamadı")
        except sr.RequestError as e:
            print(f"Wit.ai Speech Recognition servisi yanıt vermiyor: {e}")
        except Exception as ee:
            print(f"Hata: {ee}")

if __name__ == '__main__': 
    while True:
        komut = komutal(uyku)
        if "stop" in komut: break
        if "bitti" in komut: break
        if "bitir" in komut: break
        if "merhaba" in komut: uyku = False
        if "günaydın" in komut: uyku = False
        if "uyu" in komut: uyku = True
        if "hoşça kal" in komut: uyku = True
        if uyku:
            print("uyku modu")
            continue
        print("asistan komut bekliyor (sorgula/stop/bitti/bitir/uyu/hoşça kal/facebook/youtube)")

        if "sorgula" in komut:
            try:
                kelimeler = komut.split()
                endeks = kelimeler.index("sorgula")
                sorgu=""
                i = endeks + 1
                while i < len(kelimeler):
                    sorgu += " " + kelimeler[i]
                    i += 1
                print("sorgu= ", sorgu)
                webbrowser.open(f"https://yandex.com.tr/search/?text='{sorgu}'")
                uyku = True
            except:
                webbrowser.open("https://yandex.com.tr/")

        elif "facebook" in komut:
            webbrowser.open("https://www.facebook.com")
            uyku = True
        elif "youtube" in komut:
            webbrowser.open("https://www.youtube.com")
            uyku = True

100

101

102

103

104

105

106

107

108

109

110

111

112

113

114

115

116

117

118

119

120

121

122

123

124

125

126

127

# sr_facebook01.py +U+W+M

import speech_recognition as sr # pip install SpeechRecognition

from witkeys import * # 32 karakterlik bir string

import webbrowser # pip install webbrowser

from gtts import gTTS # pip install gtts

import pyttsx3 # pip install pyttsx3

import os

from datetime import datetime

import time

uyku = True

pyttsx3_kullan=False

speech_engine = pyttsx3.init()

speech_engine.setProperty('rate', 150)

speech_engine.setProperty('language', 'tr')

say = 0

def seslendir(mesaj):

if pyttsx3_kullan:

speech_engine.say(mesaj)

speech_engine.runAndWait()

return

global say

say += 1

print("Asistan : ", mesaj)

dosya = f"zz{say}.mp3"

print(dosya)

seslendirilecek = gTTS(text=mesaj, lang='tr')

try:

seslendirilecek.save(dosya)

print(dosya+ " kaydedildi")

komut = f"mpg123 -q {dosya}"

os.system(komut)

time.sleep(1)

os.remove(dosya)

except Exception as e:

print(e)

def dingdong():

komut = f"mpg123 -q ding-dong.mp3"

os.system(komut)

def komutal(uyku):

# create a Recognizer() instance and assign it to r

r = sr.Recognizer()

audio = ''

# sr.Microphone() nesnesini oluştur ve source adı ver

with sr.Microphone() as source:

# enerji eşik değerini otomatik olarak belirle

# eğer gürültüsüz bir ortamdaysanız buna gerek olmayabilir

r.adjust_for_ambient_noise(source, duration=1)

# konuşması için kullanıcıyı uyar

if uyku == False:

dingdong()

# bekleme süresini 5 sn ile sınırlayarak dinlemeye başla

# konuşma uzunluğunu 5 sn ile sınırla

audio = r.listen(source, timeout=5, phrase_time_limit=5)

print('Sesi aldım')

simdi = datetime.now()

filename=simdi.strftime("cumleler/%Y%m%d_%H%M%S")+".wav"

with open(filename,"wb") as f:

f.write(audio.get_wav_data())

print('Sesi kaydettim')

# try-except bloğu başlat

try:

# yakalanan sesleri varsayılan ön değerlerle facebook'a gönder

# geri dönen stringi mesaj değişkenine ata ve ekrana bas

print("Şimdi lütfen bekle... wit.ai çözümleme yapıyor.")

mesaj = r.recognize_wit(audio, key=WIT_ACCESS_TOKEN)

mesaj = mesaj.lower().strip()

if len(mesaj)>0:

print("ÇÖZÜM: ",mesaj)

print('Ses çözümlendi.')

return mesaj

# istisnaları denetle

except sr.WaitTimeoutError:

print("Süre aşımı.")

except sr.UnknownValueError:

print("Wit.ai Speech Recognition sesli mesajı anlayamadı")

except sr.RequestError as e:

print(f"Wit.ai Speech Recognition servisi yanıt vermiyor: {e}")

except Exception as ee:

print(f"Hata: {ee}")

if __name__ == '__main__':

while True:

komut = komutal(uyku)

if "stop" in komut: break

if "bitti" in komut: break

if "bitir" in komut: break

if "merhaba" in komut: uyku = False

if "günaydın" in komut: uyku = False

if "uyu" in komut: uyku = True

if "hoşça kal" in komut: uyku = True

if uyku:

print("uyku modu")

continue

print("asistan komut bekliyor (sorgula/stop/bitti/bitir/uyu/hoşça kal/facebook/youtube)")

if "sorgula" in komut:

try:

kelimeler = komut.split()

endeks = kelimeler.index("sorgula")

sorgu=""

i = endeks + 1

while i < len(kelimeler):

sorgu += " " + kelimeler[i]

i += 1

print("sorgu= ", sorgu)

webbrowser.open(f"https://yandex.com.tr/search/?text='{sorgu}'")

uyku = True

except:

webbrowser.open("https://yandex.com.tr/")

elif "facebook" in komut:

webbrowser.open("https://www.facebook.com")

uyku = True

elif "youtube" in komut:

webbrowser.open("https://www.youtube.com")

uyku = True

Kodlara ilişkin açıklamalar video içinde mevcut.
Takıldığınız yerler olursa, yorum alanından bana iletebilirsiniz.

Hashtags: #sesliasistan #pythonilemikroprojeler #ahmetax #python #pmp #mikroproje #sestenyazıya #stt #speechtotext

Ahmet Aksoy – ahmetax

ML002 Pythonla Stil Transferi

derin öğrenme, makine öğrenmesi, python, tensorflow, türkçe Yanıt yok »

Oca 302020

ML002 Pythonla Stil Transferi

Her hangi bir görseli, bir başka görseli temel alarak stilize etmek artık hiç de zor değil. Bu videoda, Pythonla Stil Transferi konusunu işledim. İncelediğim kod Jupyter Notebook ile hazırlanmış. Tensorflow kullanıyor. İsterseniz Google Colab veya kendi bilgisayarınızda kolayca çalıştırabiliyorsunuz. İşlemler sırasında VGG19 eğitilmiş veritabanından yararlanıyoruz. Ayrıca bir stil görseli, bir de dönüştürülecek görsel yeterli. Bu kodları kullanarak, siz de istediğiniz stil transferlerini yapabilirsiniz.

Orijinal kodlar: https://medium.com/tensorflow/neural-style-transfer-creating-art-with-deep-learning-using-tf-keras-and-eager-execution-7d541ac31398
İşletim sistemi: 18.04
Video çekim: OBS 24.0.3 (linux)
Video edit: Olive-Editor 2019 April-Alpha
Ses düzenleme: Audacity 2.3.2
Video adı: ML002 Pythonla Stil Transferi
Video linki: https://youtu.be/MmuyibHmavs
Playlist: Machine Learning – Makine Öğrenmesi
Dosya adı: ml002-pythonla-stil-transferi.mp4

Ahmet Aksoy

Türkçenin Heceleme Algoritması Üzerine

derlem, python, türkçe Yanıt yok »

Haz 112019

Türkçenin Heceleme Algoritması Üzerine

Türkçe sözcüklerin hecelerine ayrılması ve kullanımı üzerine daha önce yazıp paylaştığım bir kaç yazı var:

7 Haziran 2019 – Türkçede Hece Kullanım Frekansları

7 Kasım 2016 – Türkçe Kelimelerde Hecelerin Sayısal Dağılımı

19 Nisan 2016 – Türkçe Hecelemede 6 Temel Kural

Python ile yazılmış bir heceleme algoritması da bunların arasında.

Bu yazımda yine Türkçe kelimelerin hecelenmesi ile ilgili farklı bir konuya gireceğim.

wordcloud ile Türkçe heceler

Özellikle bir çok futbol kulübünün isminde karşılaştığımız hecelere ayırmada “genel yaklaşıma” aykırı bir durum oluşuyor.
Örneğin “bursaspor” sözcüğünü kurallara göre hecelediğimizde: bur-sas-por hecelerini elde ediyoruz. Algoritmik çözüm açısından ben de bu sonuca katılıyorum.
Ancak son dönemde üzerinde yoğunlaşmaya başladığım sesten yazıya ve yazıdan sese çalışmalarında bu sonuç beni de rahatsız etmeye başladı.

Bileşik kelime haline getirilen; ayrı yazıldığında bile ilk sözcük sesli harfle bittiği ve ikinci sözcük sessiz harfle başladığı için birbirine ulanarak seslendirilen bu sözcükler biraz yadırgatıcı bir sonuç üretiyor.

Örneğin “sas” hecesi aşağıdaki sözcüklerde geçiyor. Özel isimleri ayırırsak esas, sansasyon, sassuolo, sassari, assassin, ihtisas, hassas, sastre, kısas, ihsas gibi sözcükler var. Hepsi yabancı kökenli. Yani “sas” sesi Türkçeye uygun bir ses değil.

sas: 123 [‘bursaspor’, ‘manisaspor’, ‘esasları’, ‘esaslar’, ‘bursasporlu’, ‘esastır’, ‘esaslı’, ‘esastan’, ‘sansasyonel’, ‘esaslara’, ‘sasha’, ‘esaslarına’, ‘manisasporlu’, ‘esaslarını’, ‘sassuolo’, ‘sansasyon’, ‘sassari’, ‘esasların’, ‘hassastır’, ‘esaslarının’, ‘brisaspor’, ‘teksaslı’, ‘assassin’, ‘bursastore’, ‘ihtisaslaşmış’, ‘esasta’, ‘bursasporlular’, ‘saski’, ‘osasco’, ‘esaslarında’, ‘hassaslar’, ‘esaslarla’, ‘hassastı’, ‘hassaslaştırabilir’, ‘sassoon’, ‘esaslarda’, ‘sasso’, ‘hassaslık’, ‘esaslarından’, ‘ihtisaslaşma’, ‘bursasporumuzun’, ‘bursasporluyum’, ‘saskia’, ‘saskatchewan’, ‘assassins’, ‘hassassınız’, ‘hassaslığı’, ‘sashimi’, ‘hassastırlar’, ‘esasla’, ‘sansasyonları’, ‘bursasporum’, ‘esastı’, ‘esaslardan’, ‘sansasyona’, ‘esaslarıyla’, ‘hassaslaşmış’, ‘hassaslaşan’, ‘esaslıca’, ‘esaslarıdır’, ‘sastre’, ‘kısastan’, ‘kısasta’, ‘ihtisasları’, ‘ihsaslarıma’, ‘hassastım’, ‘hassastılar’, ‘hassassın’, ‘hassassa’, ‘hassaslığını’, ‘hassaslıkla’, ‘hassaslaştırıcıdır’, ‘hassaslaştırmıştı’, ‘hassaslaşmıştı’, ‘hassasken’, ‘esastaki’, ‘esaslıydı’, ‘esaslıdırlar’, ‘esaslıdır’, ‘sansasyonlu’, ‘sansasyonlarla’, ‘sansasyonlar’, ‘sansasyonla’, ‘sansasyonellik’, ‘sansasyonda’, ‘ihtisaslaşmıştır’, ‘ihtisaslaşmaya’, ‘ihtisaslaşmanın’, ‘ihtisaslaşmak’, ‘ihtisaslaşacağını’, ‘ihtisaslarınızı’, ‘ihtisaslarına’, ‘ihtisaslar’, ‘hassasça’, ‘hassasmışsın’, ‘hassasmış’, ‘hassaslığıyla’, ‘hassaslığına’, ‘hassaslığımız’, ‘hassaslığa’, ‘hassaslaşır’, ‘hassaslaşınca’, ‘hassaslaştığı’, ‘hassaslaştırılmış’, ‘hassaslaştırmak’, ‘hassaslaştıran’, ‘hassaslaştıracaksın’, ‘hassaslaştı’, ‘hassaslaşmıştım’, ‘hassaslaşma’, ‘esastırlar’, ‘esassızdır’, ‘esassız’, ‘esaslıymış’, ‘esaslıydım’, ‘esaslısından’, ‘esaslısın’, ‘esaslısı’, ‘esaslılık’, ‘esaslarımızdandır’, ‘esaslardandır’, ‘esaslandırdı’, ‘esaslandıran’]

Gelelim “por” hecesine.
Burada da kesinlikle “Öz Türkçe” diyebileceğimiz tek bir sözcük bile bulunmuyor.
por: 488 [‘raporda’, ‘portekiz’, ‘portekizli’, ‘röportaj’, ‘portakal’, ‘porto’, ‘röportajda’, ‘raporları’, ‘raporlar’, ‘porno’, ‘trabzonsporlu’, ‘röportajında’, ‘pasaportu’, ‘bursasporlu’, ‘röportajı’, ‘raporlarını’, ‘raporla’, ‘raporlarının’, ‘raporlarına’, ‘deportivo’, ‘raporlarında’, ‘porsiyon’, ‘raporların’, ‘portre’, ‘portresi’, ‘portalı’, ‘porselen’, ‘raporlarda’, ‘raporlara’, ‘röportajın’, ‘röportajlar’, ‘eskişehirsporlu’, ‘porsuk’, ‘pasaportunu’, ‘rapordaki’, ‘raportörü’, ‘portatif’, ‘belediyesporlu’, ‘raporlama’, ‘rapordan’, ‘pornosu’, ‘pornografik’, ‘röportaja’, ‘sivassporlu’, ‘kayserisporlu’, ‘motorsporları’, ‘portal’, ‘portekizce’, ‘portresini’, ‘pasaportun’, ‘raporlarla’, ‘portreleri’, ‘antalyasporlu’, ‘manisasporlu’, ‘portakallar’, ‘raporlu’, ‘pasaportuna’, ‘röportajdan’, ‘gaziantepsporlu’, ‘röportajını’, ‘raportör’, ‘raporlarıyla’, ‘röportajları’, ‘porsiyonu’, ‘trabzonsporlular’, ‘karabüksporlu’, ‘porter’, ‘pasaporta’, ‘röportajlarda’, ‘bucasporlu’, ‘pasaportunun’, ‘portresinin’, ‘portuna’, ‘kaporta’, ‘laporta’, ‘konyasporlu’, ‘pasaportuyla’, ‘işporta’, ‘samsunsporlu’, ‘portreler’, ‘portakalı’, ‘raporlarından’, ‘pornografisi’, ‘raporlardan’, ‘denizlisporlu’, ‘elazığsporlu’, ‘ordusporlu’, ‘röportajınızda’, ‘işportacı’, ‘rizesporlu’, ‘portekizliler’, ‘portakalın’, ‘pasaportumu’, ‘pornografi’, ‘portrelerini’, ‘röportajından’, ‘opportunity’, ‘portu’, ‘portakallı’, ‘röportajının’, ‘portalda’, ‘porsiyonlar’, ‘diyarbakırsporlu’, ‘portalına’, ‘işportacılar’, ‘porte’, ‘portalında’, ‘röportajlarında’, ‘pasaportunda’, ‘röportajlara’, ‘portalının’, ‘kaportası’, ‘röportajların’, ‘demirsporlu’, ‘erciyessporlu’, ‘adanasporlu’, ‘raporlarındaki’, ‘portrenin’, ‘balıkesirsporlu’, ‘esporte’, ‘röportajdaki’, ‘pasaportum’, ‘raportörün’, ‘röportajla’, ‘reporter’, ‘porçini’, ‘porta’, ‘raporlanması’, ‘portrelerinin’, ‘portofino’, ‘röportajlardan’, ‘quattroporte’, ‘kaportacı’, ‘izmirsporlu’, ‘bursasporlular’, ‘trabzonsporluların’, ‘portalları’, ‘işportacılık’, ‘portuondo’, ‘portable’, ‘bolusporlu’, ‘röportajına’, ‘işportaya’, ‘saporta’, ‘portugal’, ‘röportajlarını’, ‘raporlardaki’, ‘portör’, ‘porsiyonları’, ‘portreyi’, ‘portrelerinden’, ‘portecho’, ‘portresine’, ‘portrait’, ‘portolu’, ‘transporter’, ‘raporlarımızı’, ‘rapordur’, ‘portalın’, ‘otoportre’, ‘trabzonsporluyum’, ‘röportajlarından’, ‘portakalların’, ‘raportörleri’, ‘portekizlilerin’, ‘portallarından’, ‘porsiyonlarda’, ‘şekersporlu’, ‘portobello’, ‘portia’, ‘porselenleri’, ‘pasaportundaki’, ‘işportacıların’, ‘röportajıyla’, ‘porsiyonların’, ‘porselenler’, ‘motorsporlarının’, ‘fethiyesporlu’, ‘ankarasporlu’, ‘şanlıurfasporlu’, ‘raportörlüğü’, ‘raportörler’, ‘proportionality’, ‘portala’, ‘portakalları’, ‘linyitsporlu’, ‘kocaelisporlu’, ‘işportada’, ‘röportajımda’, ‘portrelerin’, ‘porsumuş’, ‘pornoya’, ‘porcini’, ‘röportajımızda’, ‘portrede’, ‘portimao’, ‘portalını’, ‘motorsporlarına’, ‘raporlayan’, ‘portresiyle’, ‘portakalda’, ‘otoportresi’, ‘kasımpaşasporlu’, ‘röportajındaki’, ‘portresinden’, ‘portallarında’, ‘porsun’, ‘pornonun’, ‘malatyasporlu’, ‘kartalsporlu’, ‘giresunsporlu’, ‘raporlamalar’, ‘portreye’, ‘portas’, ‘pornografiye’, ‘pasaportuma’, ‘laporte’, ‘important’, ‘deportes’, ‘röportajlarıyla’, ‘raportörlük’, ‘portalından’, ‘porsiyonlarınızı’, ‘porsiyonlarla’, ‘porseleni’, ‘pornosuna’, ‘kaportayı’, ‘kaportasına’, ‘bandırmasporlu’, ‘alanyasporlu’, ‘röportajım’, ‘raporlarımızda’, ‘portreleriyle’, ‘portrelerine’, ‘porsiyonluk’, ‘pornografisine’, ‘pasaportunuzu’, ‘kağıtsporlu’, ‘işportacılara’, ‘eyüpsporlu’, ‘bursasporluyum’, ‘röportajımıza’, ‘raporlandı’, ‘pornocu’, ‘motorsporlarında’, ‘tokatsporlu’, ‘sakaryasporlu’, ‘röportajımız’, ‘reporting’, ‘raporlamaya’, ‘portishead’, ‘pornosuyla’, ‘pornografiyi’, ‘pasaportunuzun’, ‘pasaportunuz’, ‘keşansporlu’, ‘işportadan’, ‘hataysporlu’, ‘röportajlarımda’, ‘raportöre’, ‘raporluyor’, ‘raporlandığı’, ‘portali’, ‘pornografinin’, ‘petrolsporlu’, ‘oportünist’, ‘kayserisporlular’, ‘raportörünün’, ‘raportörlerin’, ‘raporlayacak’, ‘porteouverte’, ‘portakala’, ‘porsiyona’, ‘porselenden’, ‘pornografiyle’, ‘pasaportumuz’, ‘kaportacılık’, ‘disproportionate’, ‘deporte’, ‘superdeporte’, ‘reported’, ‘raporlayıp’, ‘raporlanıyor’, ‘rapordu’, ‘portresinde’, ‘portrelerden’, ‘portillo’, ‘portallarına’, ‘portakaldan’, ‘porsiyonun’, ‘porsiyonlara’, ‘kurtalansporlu’, ‘kaportasında’, ‘deportiva’, ‘bafrasporlu’, ‘portrelere’, ‘kaportanın’, ‘raporlan’, ‘portredeki’, ‘porsuklar’, ‘işportacılığı’, ‘raporlarım’, ‘raporlardı’, ‘portresiydi’, ‘portreleriydi’, ‘portakalla’, ‘porsuğu’, ‘pasaportumdaki’, ‘pasaportumda’, ‘işportacının’, ‘röportajımı’, ‘röportajlarla’, ‘raporlarınızı’, ‘raporlarınızda’, ‘portrelerle’, ‘portreden’, ‘portesine’, ‘porsuyup’, ‘porselenleriyle’, ‘porselenlerinin’, ‘porselenin’, ‘pasaportuydu’, ‘kaportasının’, ‘kaportadaki’, ‘işportası’, ‘işportacılardan’, ‘triportörle’, ‘röportajlarınızdan’, ‘röportajlarının’, ‘raporsuz’, ‘raporludur’, ‘raporlaştırmışlardı’, ‘raporlarımıza’, ‘portresindeki’, ‘portrenizi’, ‘portremi’, ‘portreli’, ‘portrelerinizi’, ‘portrelerinde’, ‘portredir’, ‘portrecilik’, ‘portovenere’, ‘portesi’, ‘portakalım’, ‘portakallara’, ‘porsuğa’, ‘porsiyondan’, ‘porselenlerin’, ‘porfir’, ‘pasaportumun’, ‘pasaportumla’, ‘oportünistti’, ‘kaportaya’, ‘kaportacının’, ‘kaportacılar’, ‘işportalarda’, ‘işportacıyı’, ‘işportacıya’, ‘işportacılıktan’, ‘işportacıdan’, ‘triportörüme’, ‘röportajınızı’, ‘röportajınız’, ‘röportajımın’, ‘röportajımdan’, ‘röportajlarınızı’, ‘röportajdı’, ‘röportajcının’, ‘röportajcıların’, ‘röportajcıları’, ‘röportajcılarla’, ‘röportajcılar’, ‘röportajcı’, ‘raporluymuş’, ‘raporlusu’, ‘raporlular’, ‘raporlaştırır’, ‘raporlarımızın’, ‘raporlarımız’, ‘raporlarıdır’, ‘raporlardır’, ‘raporlanmasının’, ‘raporlanmasını’, ‘raporlaması’, ‘raporlamaları’, ‘raporladı’, ‘proporsiyonu’, ‘portunu’, ‘portreyle’, ‘portreydi’, ‘portresiyse’, ‘portresidir’, ‘portrenize’, ‘portreniz’, ‘portreni’, ‘portrene’, ‘portremizi’, ‘portremin’, ‘portremdi’, ‘portrem’, ‘portrelerimiz’, ‘portrelerimdeki’, ‘portrelerdi’, ‘portrelerdeki’, ‘portredekine’, ‘portredekinden’, ‘portreciliğine’, ‘portreciler’, ‘portoyu’, ‘portoya’, ‘portos’, ‘porton’, ‘portoları’, ‘portolardan’, ‘portolan’, ‘portodan’, ‘porteye’, ‘portesinin’, ‘portesinde’, ‘portenin’, ‘portelerden’, ‘porteler’, ‘portekizliye’, ‘portatifin’, ‘portatifi’, ‘portallarının’, ‘portakalının’, ‘portakalını’, ‘portakallarını’, ‘portakallarımız’, ‘portakallarla’, ‘portakallardan’, ‘portakaldı’, ‘portakalcılarla’, ‘porsuğunu’, ‘porsuğun’, ‘porsuyan’, ‘porsutulmuş’, ‘porsuttuğunu’, ‘porsukların’, ‘porsukları’, ‘porsuklarda’, ‘porsuklara’, ‘porsudu’, ‘porsu’, ‘porsiyonunu’, ‘porsiyonumu’, ‘porsiyonlardan’, ‘porsiyonda’, ‘porselenlerle’, ‘porselenleriydi’, ‘porselenlerini’, ‘porselenle’, ‘porselenini’, ‘porseleninden’, ‘porselenimsi’, ‘porselene’, ‘porselendi’, ‘pornosunun’, ‘pornosunu’, ‘pornografimde’, ‘pornografim’, ‘pornografiden’, ‘porfirden’, ‘pasaportunuza’, ‘pasaportundan’, ‘pasaportumdan’, ‘oportünizmin’, ‘oportünizmi’, ‘oportünizm’, ‘oportünistsin’, ‘oportünistlikle’, ‘oportünistlere’, ‘oportünistler’, ‘kaportasıysa’, ‘kaportasını’, ‘kaportalarını’, ‘kaportacıdaymış’, ‘kaportacıda’, ‘işportasını’, ‘işportaları’, ‘işportalar’, ‘işportacıydı’, ‘işportacısının’, ‘işportacısını’, ‘işportacısıdır’, ‘işportacılığa’, ‘işportacılıkla’]

“trabzonspor” örneği daha da çarpıcı. Hecelediğimizde “trab-zons-por” hecelerini elde ediyoruz. “zons” hecesi sadece “trabzonspor” sözcüğüyle birlikte var.

zons: 9 [‘trabzonspor’, ‘trabzonsporlu’, ‘trabzonsporlular’, ‘trabzonsporluların’, ‘trabzonsporumuz’, ‘trabzonsporluyum’, ‘trazonspor’, ‘trabzonsporumuzun’, ‘trabzonsporumuza’]

Başka örnekler de olmakla birlikte, sözcükleri, bu örneklerdeki gibi Türkçeye yabancı seslere ayırmanın çok sağlıklı olduğunu düşünmüyorum.

Bu tür sözcüklere “Öz Türkçe” heceleme algoritmasını dayatmak yerine, orijinal sözcükleri bir bütün olarak dikkate almak daha anlamlı sonuçlar üretebilir.

Örneğin “bursaspor” sözcüğünü “bur-sa-spor” olarak ayrıştırdığımızda sesler daha uyumlu hale geliyor. Aslında daha da iyisi “spor” yerine “si-por” kullanmak olabilir. Halk ağzında yaygın olarak spor yerine sipor denmesi boşuna değil. Çünkü Türkçemizde hiçbir hece veya kelime çift sessiz harfle başlamıyor.

Temel Türkçe hece yapılarını hatırlayalım:
1. Sesli (Örnek: a-li, ö-dev)
2. Sessiz+Sesli (Örnek: gel-se, de–di)
3. Sesli+Sessiz (Örnek: al-tın, el-li)
4. Sessiz+Sesli+Sessiz (Örnek: er-ken, sar–sak)
5. Sesli+Sessiz+Sessiz (Örnek: alt-mış, üst)
6. Sessiz+Sesli+Sessiz+Sessiz (Örnek: sert, berk)

Konuya “Yazıdan Sese” dönüştürme yöntemleri açısından baktığımızda, yabancı kökenli sözcükleri ayrı birer birim olarak ele almanın pek çok sorunu çözmesi mümkün. Böyle yaparsak, örneğin “stres” sözcüğünü Türkçe kurallarına göre hecelemeye kalkmak yerine onu ayrı bir birim -ayrı bir hece sesi- olarak değerlendirebiliriz. “Tren” sözcüğü için de aynı şey geçerlidir.

Dilimizdeki yerleşik yabancı kökenli kelime sayısı oranı çok yüksek. Bu durumdan kurtulmak için teknolojik terim ve kavramlara karşılık gelen yeni sözcükler türetmeksizin, yabancı kökenli tüm terim ve kavramları dilimizden atmaya kalkarsak geriye kullanışsız ve zorlama bir çerçeve kalacaktır. (Türkçeyi temizlemenin olanaksız olduğunu söylemek istemiyorum ama, kendimiz yeni teknoloji ve kavramlar üretemediğimiz sürece, yabancı terimleri olduğu gibi veya kısmen uyarlayarak kullanmak dışında pek bir seçeneğimiz kalmıyor.)

Sonuç olarak, yazıyı sese çevirirken Öz Türkçe sözcükleri ve eklentilerini hecelerine göre, yabancı sözcükleri ise orijinaline uygun birimler halinde seslendirebileceğimizi düşünüyorum.

Çalışma ve deneylerimin sonuçlarını yine buradan sizlerle paylaşacağım.

Ahmet Aksoy

Daha eski girişler