Yapay zekâ (YZ) tabanlı görüntü işleme uygulamaları, son yıllarda tıp, ulaşım, güvenlik, tarım ve sanayi gibi birçok alanda kritik bir rol üstlenmeye başlamıştır. Bu gelişimin temelinde, hem algoritmik ilerlemeler hem de programlama araçlarındaki çeşitlilik yer almaktadır. Bu bağlamda Python, açık kaynak ekosistemi ve geniş kütüphane desteği ile araştırmacılar ve geliştiriciler için güçlü bir altyapı sunmaktadır. Python dilinde geliştirilen OpenCV, scikit-image, TensorFlow, Keras ve PyTorch gibi kütüphaneler; görüntülerin işlenmesi, öznitelik çıkarımı, nesne tanıma ve sınıflandırma gibi işlemlerin yüksek doğrulukla ve verimli bir biçimde gerçekleştirilmesine olanak tanımaktadır. Özellikle Convolutional Neural Networks (CNN) mimarileri ile entegre çalışan bu araçlar, derin öğrenme temelli görüntü analizinde oldukça yaygın biçimde kullanılmaktadır. Akademik araştırmalarda Python’un tercih edilme nedenleri arasında; kolay öğrenilebilir sözdizimi, yüksek düzeyde özelleştirilebilirlik, literatürdeki yöntemlerin hızlı prototiplenmesine olanak tanıması ve topluluk tarafından desteklenen zengin bir dökümantasyon ağı yer almaktadır. Ayrıca Python, Jupyter Notebook gibi etkileşimli çalışma ortamları ile veri görselleştirme ve sonuçların analizi süreçlerini de kolaylaştırmaktadır. Sonuç olarak, Python’un sunduğu avantajlar, görüntü işleme özelinde yapay zekâ uygulamalarının hem araştırma hem de endüstriyel ölçekli projelerde yaygınlaşmasını hızlandırmaktadır. Bu bağlamda, Python’un yapay zekâ tabanlı görüntü işleme alanında stratejik bir araç olarak konumlandığı söylenebilir.