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

Circle Detector

Bu fonksiyon bloğu, bir giriş görüntüsü içinde dairesel desenleri tespit etmek için kullanılmaktadır. Hough Circle Transform tekniğini kullanarak görüntüler içindeki daireleri etkili bir şekilde bulur ve belirtir.

📥 Girdiler

Image Any Bu giriş, dairesel desenler içerebilecek herhangi bir görüntü verisi kabul eder.

📤 Çıktılar

Result Tespit edilen dairelerin işaretlendiği çıktı görüntüsü.

Positions Tespit edilen dairelerin koordinatları, daha sonraki işleme veya analiz için kullanılabilir.

Number of Circles Görüntüdeki tespit edilen dairelerin toplam sayısı.

Circles Tespit edilen daireler hakkında, daire türü tarafından belirlenen formatta detaylı bilgi, çeşitli özellikler ile birlikte.

🕹️ Kontroller

dp Daire tespitinde kullanılan görüntü çözünürlüğü ile akümülatör çözünürlüğü arasındaki ters oranı ayarlamak için kullanılan bir kaydırıcı.

Edge Detection Canny kenar tespitine geçirilen iki eşikten daha yüksek olanı ayarlamak için bir kaydırıcı (daha düşük olanı iki kat daha küçük).

Threshold Daire tespit yöntemi için merkez eşik değerini belirleyen bir kaydırıcı.

Min Distance Tespit edilen dairelerin merkezleri arasındaki minimum mesafeyi belirleyen bir parametre.

Min Radius Dairelerin tespit edilmesi için tanımlanan minimum yarıçapı belirtmek için kullanılan ve giriş görüntüsünün genişliğine göre yüzde olarak ifade edilen bir kaydırıcı.

Max Radius Tespit edilecek dairelerin maksimum yarıçapını ayarlamak için kullanılan ve giriş görüntüsünün genişliğine göre yüzde olarak tanımlanan bir kaydırıcı.

🎨 Özellikler

Flexible Parameters Kullanıcılar, farklı türdeki giriş görüntüleri için daire tespitini optimize etmek üzere birkaç parametreyi ince ayar yapabilir.

Visual Feedback Elde edilen çıktı görüntüsü, tespit edilen daireleri net bir şekilde işaretleyerek tespit süreci hakkında gerçek zamanlı görsel geri bildirim sunar.

📝 Kullanım Talimatları

  1. Connect Input: Daireler içerebilecek giriş görüntünüzü Image Any girişine bağlayın.

  2. Adjust Parameters: Daire tespitini optimize etmek için kaydırıcıları kullanarak parametreleri ayarlayın.

  3. Evaluate: Daireleri tespit etmek için bloğu çalıştırın. Çıktı, tespit edilen daireleri ve bu dairelerin konumları ve sayıları hakkında ilgili verileri içerecektir.

📊 Değerlendirme

Çalıştırıldığında, bu fonksiyon bloğu giriş görüntüsünü analiz eder ve üzerinde belirlenen dairelerle birlikte konumları ve sayıları içeren bir çıktı döndürür.

💡 İpuçları ve Püf Noktaları

Edge Detection'i Ayarlama

Daireleri tespit etmekte zorlanıyorsanız, görüntü netliğine bağlı olarak Edge Detection parametresini daha yüksek veya daha düşük ayarlamayı deneyin.

Farklı Yarıçap Değerlerini Test Etme

Giriş görüntüsündeki dairelerin beklenen boyutlarına bağlı olarak Min Radius ve Max Radius için farklı değerler deneyin.

Ön İşleme Kullanma

Daire desenlerinin tespitini kolaylaştırmak için Blur veya Image Threshold blokları gibi ön işleme tekniklerini kullanabilirsiniz.

Daha Doğru Tespit

Daha yüksek bir Min Distance değeri kullanmak, üst üste gelen tespitleri önleyerek yanlış pozitiflerin tespit edilmesini azaltabilir.

🛠️ Sorun Giderme

Hiçbir Daire Tespit Edilmedi

Hiçbir daire tespit edilmediyse, parametreleri ayarlamayı deneyin, özellikle Threshold ve Min Radius ayarlarını giriş görüntünüze uygun bir yapı bulana kadar değiştirin.

Yumuşak veya Bulanık Daireler

Daireler yumuşak görünüyorsa veya iyi tanımlanmıyorsa, bu blokdan önce giriş görüntünüze Gaussian Blur gibi bir ön işleme yöntemi uygulamayı düşünün.

PreviousBlur DetectorNextCorner Detector

Last updated 8 months ago

Was this helpful?

🧱