AugeLab Studio Manual
Türkçe
Türkçe
  • 👋AugeLab Studio Kullanıcı Kılavuzuna Hoş Geldiniz
  • 📘Giriş
    • AugeLab Studio
    • Ana Özellikler
    • Kullanım Durumları
    • Sistem Gereksinimleri
  • 🚀Başlarken
    • Kayıt Olma
    • Kurulum
    • İlk Bakış
    • Basit Tur
    • İlk Projeniz
      • Temel Bilgiler
      • Tespit
      • Tamamlama
    • Daha Fazla Yerel Örnek
    • Daha Fazla Okuma
  • 🖥️AugeLab Studio Arayüzü
    • Ayrıntılı İnceleme
    • Senaryo Alanı
    • Menü ve Araç Çubuğu
    • Projeleri Yönetme
    • Yapay Zeka Yükleme ve Daha Fazlası
      • Modül İndirme ile Yapay Zeka Kullanın
  • 🧱Fonksiyon Blokları
    • Blok Yapıları
    • Sockets
    • Bloklar Kolonu
    • Bağlantılar
    • Tüm Fonksiyon Blokları
      • AI Blocks
        • Face Detection
        • Mask Detection
        • Object Detection - Custom
        • Object Detection
        • Pose Estimation
        • Safety Equipment Detection
        • Social Distance Detector
        • Super Resolution
        • Text Detection
        • OCR
      • CNN Blocks
        • Average Pooling 2D
        • Batch Normalization
        • Choose Folder 2D
        • Compile Model
        • Conv. Sep. Layer 2D
        • Conv. Trans. Layer 2D
        • Convolutional Layer 2D
        • Dropout Layer
        • Flatten Layer 2D
        • Fully Connected
        • Global Average Pooling 2D
        • Global Max Pooling 2D
        • Input Layer 2D
        • Loss CCE
        • Max Pooling 2D
        • Metrics Accuracy
        • Model EfficientNet
        • Model MobileNet
        • Model ResNet
        • Model VGG
        • Optimizer Adadelta
        • Optimizer Adagrad
        • Optimizer Adam
        • Optimizer Adamax
        • Optimizer FTRL
        • Optimizer Nadam
        • Optimizer RMSProp
        • Optimizer SGD
        • ReLU Layer
        • Softmax Layer
        • Training Parameters
      • Data/Logic
        • Flow Control
          • Batch Concatenation
          • Batch Processing
          • Debatch
          • Get Batch Size
          • HMI Background
          • Subsystem Enabled
          • Subsystem In
          • Subsystem Loop
          • Subsystem Out
          • Subsystem
        • logic
          • All True
          • And
          • Demux
          • Equals
          • Greater
          • Logic Operations
          • Mux
          • Not
          • Or
          • Set - Reset
          • Smaller
        • Mathmetical Operations
          • Add
          • Counter
          • Divide
          • Math Operations
          • Maximum
          • Minimum
          • Multiply
          • Not Equals
          • Round
          • Square Root
          • Subtract
          • Trigonometry
        • Data Operations
          • Data Memory
          • Data to JSON
          • Data Type Converter
          • Datetime Compare
          • Dictionary Operations
          • Exclude Nones
          • Find Substring
          • Get Element
          • Is None
          • List Operations
          • Parse Data Dictionary
          • Replace None
          • String Merge
          • String Operations
        • Referencing
          • Data Read Global
          • Data Read Local
          • Data Write Global
          • Data Write Local
          • Debug Input
          • Tag From
          • Tag To
        • Signal Operators
          • Delay Step
          • Edge Falling
          • Edge Rising
          • Multi Port Switch
          • OFF Delay
          • ON Delay
      • Image/Transformations
        • Analysis
          • Color Density Percentage
          • Get Dimension
          • Histogram On Curve
          • Histogram On Line
          • Image Color Match
          • Image Memory
          • Image Resolution and Channel Value
          • Maximum Images
          • Mean Value of Image
          • Measure Position Distance
          • Minimum Images
          • Non-zero of Image
          • Std. of Image
          • Structural Similarity
        • Transformation Filters
          • Auto Alignment
          • Auto Contrast
          • Color Quantizer and Clustering
          • Color Space
          • Contrast-Brightness-Gamma
          • Contrast Optimization
          • Deconvolution
          • Denoising
          • Distance Transformation
          • FloodFill
          • Grab Cut Algorithm
        • Color Filters
          • 2D Filter
          • Apply Mask
          • Bilateral Filter
          • Blur
          • Edge Filter
          • HSV Filter
          • Image Adaptive Threshold
          • Image Threshold
          • Invert Image
          • Morphological Transformations
          • Normalize Image
          • RGB Mask
          • RGB Set
          • Sobel Filter
        • Operations
          • Add Images Weighted
          • Add Images
          • Collage Images
          • Divide Images
          • Flip Image
          • Image AutoRotator
          • Image Concatenate
          • Image Resize
          • Image Resizer
          • Merge Channels
          • Multiply Images
          • Polar Transform
          • Rotate Image Angle
          • Slice Image
          • Split Image
          • Subtract Images
      • Detections/Shapes
        • Detectors
          • Barcode Reader
          • Blob Detector
          • Blur Detector
          • Circle Detector
          • Corner Detector
          • Custom CNN Model
          • Data Matrix Reader
          • Detect Reference
          • Feature Detector
          • Find Object - Multiple Image
          • Find Object
          • Find Reference
          • Harris Corner Filter
          • Line Detector
          • Match Shapes
          • Measure Object Distance
          • Shape Detector
        • Draw
          • Draw Detections
          • Draw Line
          • Draw Point
          • Draw Rectangle
          • Draw Result On Image
          • Write Date On Image
          • Write Text On Image
        • Roi Processing
          • Check Area (Polygon)
          • Check Area
          • Get Pixel Mouse
          • Get Pixel
          • Get ROI
          • Image ROI Center
          • Image ROI Polygon
          • Image ROI Select Multi
          • Image ROI Select
          • Image ROI
          • Perspective Transform
          • Rectangles in Rectangle
        • Shape Analysis
          • Approximate Contour
          • Choose Line
          • Contour to Image
          • Fill Contour
          • Find Contour
          • Hull Convex
          • Minimum Circle
          • Minimum Ellipse
          • Minimum Rectangle
          • Minimum Rotated Rectangle
          • Most Similar Shape
          • Point Polygon Test
      • Input/Output
        • Communication
          • Modbus Connect
          • Modbus Read
          • Modbus Write
          • MQTT Publish
          • MQTT Subscribe
          • OPC UA Client
          • OPC UA Read
          • OPC UA Write
          • REST API - Get
          • REST API - Post
          • Send Mail
          • Siemens S7 Connect
          • Siemens S7 Read
          • Siemens S7 Write
        • Data Inputs
          • Date-Time List
          • Date-Time
          • Headless Check
          • Keyboard/Barcode Reader
          • Logic Input
          • Number Input
          • Number Range
          • PWM (Pulse Width Modulation)
          • Rising Edge
          • String Input
          • Text
        • Image Inputs
          • Camera IP (ONVIF)
          • Camera IP
          • Camera USB External
          • Camera USB Vidgear
          • Camera USB
          • Load Image From Path
          • Load Image
          • Make Image
          • Pixel
          • Video
        • Outputs/Exports
          • CSV Export
          • Cycle Timer
          • File/Folder Operations
          • GPU Statistics
          • Image Logger
          • Image Write
          • Led Output
          • Multi Image Write
          • Output
          • Scope
          • Show Image
          • Stop
  • 📡Cihazlar ve İletişim
    • Kamera Kullanımı
    • İletişim Protokolleri
    • Daha Fazla Okuma
  • 🧩Örnek Projeler
    • Demo Projeler
    • Çevre Ölçümü
    • Nesne Sayma
    • Karo Genişliği Ölçümü
    • İnsan Tespiti
    • Nesne Tespiti
  • 🔑Ana Özellikler
    • Özel HMI Uygulamaları Yayınlayın
    • Nesne Tespiti için Verileri İşaretleyin
    • Özel AI Modelleri Eğitin
      • Doğru Veritabanını Seçme
      • Eğitim Ne Zaman Durmalı
    • Eklentiler Oluşturun
      • Bileşenler
      • Kodlama Referansı
    • Çözümlerinizi Toplulukla Paylaşın
    • Python Paketlerini Yükleyin
  • 📑SSS
    • Bizimle İletişime Geçin
    • SSS
    • Tam bir projeyi kurma
  • Ek Kaynaklar
    • Eğitim Takvimi
    • Eğitim Materyalleri
    • AugeLab Uzmanları
  • Ek
    • Sözlük
    • Kaynaklar
Powered by GitBook
On this page
  • 📥 Girdiler
  • 📤 Çıktılar
  • 🕹️ Kontroller
  • 🎨 Özellikler
  • 📝 Kullanım Talimatları
  • 📊 Değerlendirme
  • 💡 İpuçları ve Püf Noktaları
  • 🛠️ Sorun Giderme

Was this helpful?

  1. Fonksiyon Blokları
  2. Tüm Fonksiyon Blokları
  3. AI Blocks

Text Detection

Bu fonksiyon bloğu, derin öğrenme modeli kullanarak görüntüler içindeki metni tanımlamak ve konumunu saptamak için kullanılır. Girdi görüntüsünü işler ve metnin bulunduğu yerleri belirten çıktılar sağlar.

📥 Girdiler

Image Any Metnin tespit edilmesi gereken girdi görüntüsü.

📤 Çıktılar

Image Any Tespit edilen metin konumları vurgulanmış değiştirilmiş görüntü.

Referance Point Her tespit edilen metin kutusu için referans noktasının koordinatları.

Referance Rectangles Tespit edilen her metin alanını saran dikdörtgenlerin koordinatları.

Number of Detected Text Girdi görüntüsünde tespit edilen metin alanlarının toplam sayısı.

🕹️ Kontroller

Confidence Metin tespiti için güven eşik değerini ayarlamak amacıyla kullanılan bir kaydırıcı. Daha yüksek güven değerleri, daha sıkı tespit kriterlerine yol açar.

NMS Threshold Üst üste binen sınırlayıcı kutuları filtrelemeye yardımcı olan Non-Maximum Suppression (NMS) eşik değerini ayarlamak için bir kaydırıcı.

🎨 Özellikler

Deep Learning Model Dayanıklı metin tespiti için önceden eğitilmiş bir derin öğrenme modeli kullanır.

Real-time Feedback Kontrollerin ayarlanması, kullanıcıların tespit ayarlarını gerçek zamanlı olarak değiştirmesine olanak tanır ve girdi görüntülerine göre tespit sonuçlarını iyileştirir.

📝 Kullanım Talimatları

  1. Input Image: Image Any girişine bir görüntü kaynağı bağlayın.

  2. Adjust Detection Settings: Tespit parametrelerini yapılandırmak için Confidence ve NMS Threshold kaydırıcılarını kullanın.

  3. Run the Block: Metin tespiti gerçekleştirmek için bloğu çalıştırın. Çıktı görüntüsü tespit edilen metin alanlarını, referans noktalarını ve tespit edilen metin miktarını vurgulayacaktır.

📊 Değerlendirme

Değerlendirildiğinde, bu fonksiyon bloğu girdi görüntüsünü işleyerek metni tespit eder ve tespit edilen metni vurgulayan değiştirilmiş bir görüntü ile birlikte referans noktaları, dikdörtgenler ve tespit edilen metin alanlarının sayısını içeren ek bilgiler sağlar.

💡 İpuçları ve Püf Noktaları

Tespit Doğruluğunu Artırma

Daha net metinler için daha yüksek güven değerleri (örn. %70'in üzerinde) kullanarak yalnızca en güvenilir tespitlerin döndürülmesini sağlayın.

Farklı Aydınlatma Koşullarını Yönetme

Düşük ışık veya düzensiz aydınlatmalarda metin tespiti zayıfsa, görünürlüğü artırmak için görüntüyü Auto Contrast veya Histogram Equalization ile ön işleme almayı düşünün.

Girdi Türlerini Seçme

Optimum tespit sonuçları için girdi görüntüsünün temiz metin içeren iyi bir kalitede olduğundan emin olun. Düşük çözünürlüklü veya bulanık görüntüler performansı engelleyebilir.

🛠️ Sorun Giderme

Metin Bulunamadı

Hiçbir metin tespit edilmezse, görüntü kalitesinin yüksek olduğundan ve girdinin okunabilir metin içerdiğinden emin olun. Daha hassas tespit için Confidence kaydırıcısını daha düşük bir değere ayarlayın.

Performans Sorunları

Büyük görüntüler için, girdi boyutlarını azaltmak işleme hızını artırabilir. Yavaş performansla karşılaşırsanız, görüntüleri yeniden boyutlandırmayı düşünün.

PreviousSuper ResolutionNextOCR

Last updated 9 months ago

Was this helpful?

🧱