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

Detect Reference

Bu fonksiyon bloğu, bir referans görüntüye dayalı olarak giriş görüntüsündeki nesneleri otomatik olarak tanımlamak için kullanılır. Tespit sürecini ince ayar yapmak için çeşitli seçenekler destekler.

📥 Girdiler

Image Referans nesnenin tespit edilmesi gereken ana görüntü.

Reference Eşleştirilmesi gereken nesnenin referans görüntüsü.

Mask Tespit sürecinde dikkate alınacak alanları izole edebilen isteğe bağlı bir maske görüntüsü.

📤 Çıktılar

Image Any Eşleşen bölgeler vurgulanmış tespit edilen nesneleri gösteren çıktı görüntüsü.

Rectangle Coordinates Tespit edilen referansları sınırlayan dikdörtgenlerin koordinatlarını, birden fazla tespiti destekleyerek sağlar.

Match Percentage Her tespit edilen nesne için eşleşme yüzdesi.

🕹️ Kontroller

Match Threshold % Eşleşmelerin kabul edilebilirlik eşiğini belirleyen bir kaydırıcı. Bu değeri ayarlayarak yanlış pozitifleri minimize edebilirsiniz.

Down-size İşlem hızını artırmak için referans görüntüsünün boyutunu küçülten bir kaydırıcı, böylece daha hızlı tespit sağlar.

Rotations Farklı yönlendirmelerde nesnelerin tespit edilmesi için döndürme dilimlerinin sayısını ayarlamak için bir kaydırıcı.

Sweep Angle Nesne tespiti sırasında döndürme açısını tanımlayan bir kaydırıcı aralığı.

Horizontal Flip Search Referans görüntüsünün ters çevrilmiş versiyonlarını dikkate alarak belirli koşullar altında tespiti kolaylaştıran bir onay kutusu.

Estimation Method Nesne eşleştirmesi için tahmin yöntemini seçmek amacıyla bir açılır menü.

Color Mode Görüntüleri gri tonlamalı veya renk (BGR) olarak işlemek için bir açılır menü; renkli işleme genellikle doğruluğu artırır.

🎨 Özellikler

Rotational Detection Farklı döndürme açılarından nesneleri etkili bir şekilde tespit ederek tespit yeteneklerini güçlendirir.

Mask Support Bir maske kullanma seçeneği, ana görüntünün kritik alanlarına odaklanarak tespit verimliliğini artırır.

Visual Feedback Sonuç görüntüsü, eşleşen alanları açıkça gösterir ve tespit sonuçlarına yönelik gerçek zamanlı geri bildirim sağlar.

📝 Kullanım Talimatları

  1. Connect Input Images: Giriş görüntüsünü Image girişine, referans görüntüsünü Reference girişine bağlayın. İstediğiniz takdirde, bir maskeyi Mask girişine bağlayabilirsiniz.

  2. Set Parameters: İstenilen eşleşme eşiğini, boyut küçültmeyi, döndürmeleri ve renk modunu tanımlamak için kaydırıcıları ve açılır menüleri kullanın.

  3. Evaluate: Nesne tespitini gerçekleştirmek için bloğu çalıştırın. Ortaya çıkan çıktı, görüntüde bulunan eşleşmeleri gösterecektir.

📊 Değerlendirme

Çalıştırıldığında, bu fonksiyon bloğu sağlanan referansa dayalı olarak giriş görüntüsünü etkili bir şekilde analiz eder ve eşleşen görüntüyü, koordinatları ve eşleşme yüzdelerini çıkarır.

💡 İpuçları ve Püf Noktaları

Tespiti İyileştirme

Tespit işlemi sırasında, referans görüntüsünün net ve iyi aydınlatıldığına emin olun. Match Threshold % değerini ayarlamak, tespitlerin doğruluğunu artırmaya yardımcı olabilir.

Maskeleri Kullanma

Eğer yalnızca giriş görüntüsünün belirli kısımlarıyla ilgileniyorsanız, Mask girişini kullanarak tespit işlemi için dikkate alınacak alanları kısıtlayın, bu da hem hız hem de doğruluğu artırır.

Döndürme Ayarları

Farklı yönlendirmelerde görülebilecek nesneleri tespit etmek için Rotations ve Sweep Angle kontrolleriyle en iyi ayarları bulmak için deneme yapın.

🛠️ Sorun Giderme

Eşleşme Bulunamadı

Eğer eşleşme bulamıyorsanız, referans görüntüsünün giriş görüntüsündeki nesneyi doğru bir şekilde temsil ettiğinden emin olun ve daha esnek bir eşleşme için Match Threshold % değerini daha düşük bir değere ayarlayın.

Performans Sorunları

Eğer performans düşüklüğü yaşıyorsanız, Down-size ayarını düşürmeyi düşünün; bu, tespit sürecinin daha küçük bir görüntü üzerinde çalışmasına olanak tanır, böylece hesaplama hızlanır.

Tespit Edilemeyen Alanlar

Eğer giriş görüntüsünün belirli bölgeleri sonuç vermiyorsa, Mask girişinde potansiyel engeller olup olmadığını kontrol edin veya belirli tespit beklediğiniz durumlara karşı referans görüntüsünü iyileştirin.

PreviousData Matrix ReaderNextFeature Detector

Last updated 8 months ago

Was this helpful?

🧱