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. Detections/Shapes
  4. Detectors

Blur Detector

Bu fonksiyon bloğu, giriş görüntüsünün bulanık olup olmadığını analiz ederek keskinliğini kontrol eder ve bulanıklığını değerlendirir.

📥 Girdiler

Input Image Bulanıklığını analiz etmek istediğiniz görüntü.

📤 Çıktılar

Is Blurred? Bu çıktı, giriş görüntüsünün bulanık olarak sınıflandırılıp sınıflandırılmadığını belirten bir boolean değeri döndürür (True) veya (False).

🕹️ Kontroller

Detection Threshold Görüntünün bulanık olup olmadığını belirlemek için eşik değerini ayarlamak için kullanılan bir kaydırıcı. Bu değeri ayarlamak, bulanıklık tespitinin hassasiyetini etkileyecektir.

Current Blur Value Giriş görüntüsünden hesaplanan mevcut bulanıklık ölçümünü gösteren bir etiket.

Info Text Bulanıklık değeri eşik değerinin altında olduğunda, görüntünün bulanık olarak kabul edildiğini belirten tespit mantığına dair yararlı bir açıklama.

🎨 Özellikler

Frequency Domain Analysis Bu blok, görüntünün keskinliğini analiz etmek için Hızlı Fourier Dönüşümü (FFT) kullanır ve bulanıklığı etkili bir şekilde tanımlar.

Real-Time Feedback Mevcut bulanıklık ölçümü dinamik olarak güncellenir ve görüntülenir, bu da görüntünün keskinliği hakkında anında bilgi sağlar.

📝 Kullanım Talimatları

  1. Connect Input: Bulanıklığını değerlendirmek istediğiniz bir görüntüyü Input Image soketine bağlayın.

  2. Set Threshold: Bulanıklık tespitinin ne kadar hassas olması gerektiğini tanımlamak için Detection Threshold kaydırıcısını ayarlayın. Daha düşük bir eşik, daha hassas olacaktır.

  3. Evaluate: Giriş görüntüsünü analiz etmek için fonksiyon bloğunu çalıştırın. Çıktı, görüntünün bulanık olup olmadığını eşik ayarına dayalı olarak gösterecektir.

📊 Değerlendirme

Çalıştırıldığında, bu fonksiyon bloğu giriş görüntüsünün bulanıklık değerini hesaplar ve görüntünün bulanık olup olmadığını belirlemek için belirlenen eşik ile karşılaştırır.

💡 İpuçları ve Püf Noktaları

Uygun Eşik Seçimi

Belirli görüntüleriniz için en doğru hassasiyeti bulmak amacıyla farklı eşik değerleriyle deney yapın. Düşük bir eşik, hafif bulanıklığı tespit etmek için daha iyidir, yüksek bir eşik ise daha belirgin keskinlik için daha iyi çalışabilir.

Çeşitli Görüntülerle Test Yapma

Bulanıklık tespit bloğunu, farklı kalite seviyelerindeki görüntülerle test edin ve farklı senaryolar arasındaki performansını görün. Bu, en iyi sonuçlar için eşik değerini ayarlamanıza yardımcı olabilir.

Diğer Bloklarla Birleştirme

Bulanıklık analizini görüntünüzle birlikte görselleştirmek için bu bloğu Show Image bloğuyla bir arada kullanmayı düşünün.

Görüntüleri Ön İşleme

Bulanıklık Tespitini çalıştırmadan önce, görüntü kalitesini artırmak için Auto Contrast veya Histogram Equalization gibi ön işleme tekniklerini uygulamak isteyebilirsiniz. Bu, bulanıklık tespitinin daha etkili olmasını sağlar.

🛠️ Sorun Giderme

Görüntü Verisi Yok

Bloğa bağlı olan girişin geçerli görüntü verisini ilettiğinden emin olun. Bir görüntünün geçirildiğinden emin olmak için bağlantıları kontrol edin.

Beklenmedik Sonuçlar

Çıktı beklentilerinizi karşılamıyorsa, tespit eşik değerini ayarlamayı veya giriş görüntünüzün net olduğundan ve ön işleme aşamalarında yapay olarak bulanıklaştırılmadığından emin olmayı düşünün.

PreviousBlob DetectorNextCircle Detector

Last updated 8 months ago

Was this helpful?

🧱