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. Image/Transformations
  4. Analysis

Histogram On Curve

Bu fonksiyon bloğu, gri tonlama veya ikili görüntüde belirli bir eğri boyunca piksel değerlerini analiz eder. Eğri, belirtilen çizgi boyunca piksel yoğunluğuna dayalı olarak tanımlanır ve bu eğri üzerindeki piksel dağılımı hakkında bilgiler sağlar.

📥 Girdiler

Input Image (Binary Image) Analiz edilecek ikili veya gri tonlama görüntüsünü kabul eden bir giriş.

Line Location (pixel) Analizin gerçekleştirileceği çizginin piksel konumunu belirtir.

Line Detection Threshold Çizgi boyunca hangi piksel değerlerinin önemli olarak kabul edileceğini belirleyen bir eşik.

Pixel Value Threshold Tespit edilen eğri boyunca belirli piksel değerlerinin süzgeçten geçirilmesi veya vurgulanması için bir eşik.

📤 Çıktılar

Output Image Analiz edilen eğriyi ve ek grafik unsurları gösteren değiştirilmiş görüntü.

Plot Image Tespit edilen çizgi boyunca piksel değerlerini görselleştiren bir görüntü.

Curve Image Bu çıktı, grafiksel olarak temsil edilen tespit edilen eğri ile bölgeyi içerir.

Line Angle Tespit edilen çizginin görüntü eksenlerine göre açısı.

Is Line Valid? Analiz temelinde tespit edilen çizginin geçerli olup olmadığını gösteren bir boolean çıktı.

🕹️ Kontroller

Relation Analizin dikey veya yatay yönde gerçekleştirilip gerçekleştirilmeyeceğini seçen bir açılır kontrol.

🎨 Özellikler

Curve Detection Blok, piksel yoğunluklarını analiz ederek ve önemli zirveleri tanımlayarak eğrileri tespit eder.

Visualization Anahtar ölçümleri, tespit edilen eğrileri ve piksel değerlerinin çizimlerini gösteren görsel çıktılar sağlar, analize yardımcı olur.

Validity Check Blok, tespit edilen çizginin tanımlanan kriterlere göre geçerli olup olmadığını değerlendirir.

📝 Kullanım Talimatları

  1. Input Image: Input Image (Binary Image) girişine bir ikili veya gri tonlama görüntüsü bağlayın.

  2. Line Position: Line Location (pixel) girişini kullanarak çizginin konumunu belirtin.

  3. Set Thresholds: Line Detection Threshold ve Pixel Value Threshold için uygun değerler girin.

  4. Direction Selection: Relation açılır menüsünü kullanarak kontrol etme yönünü seçin; yatay veya dikey.

  5. Evaluate: Bloğu çalıştırarak analizi gerçekleştirin ve görsel temsiller ile doğrulama durumunu içeren sonuçları elde edin.

📊 Değerlendirme

Fonksiyon bloğu, giriş görüntüsünü işler ve belirli çizgiler boyunca tespit edilen eğriler temelinde görselleştirmeleri ve sayısal çıktıları döndürür.

💡 İpuçları ve Püf Noktaları

Input Görüntüyü Ön İşleme

Anahtar piksel yoğunluklarını artırmak için girdi görüntüsünü Image Threshold fonksiyon bloğu ile ön işleme yaparak sonuçları iyileştirin.

Piksel Değeri Eşiğini Etkili Kullanma

En iyi tespit sonucunu elde etmek için Pixel Value Threshold için farklı değerleri inceleyin. Daha yüksek değerler küçük zirveleri kaçırabilir, daha düşük değerler ise gürültüyü içerebilir.

Geçerlilik Kontrolü

Analiz gerçekleştirdikten sonra, tespit edilen çizginizin doğruluk için gerekli koşulları karşıladığından emin olun ve Is Line Valid? çıktısını kontrol edin.

Birden Fazla Konum Analizi

Karmaşık görüntüler için, daha fazla bilgi toplamak üzere farklı değerlerle bloğu çalıştırarak birden fazla çizgi konumunu analiz edin.

🛠️ Sorun Giderme

Geçersiz Çizgi Konumu

Eğer çizgi konumu ile ilgili bir hata varsa, belirtilen çizgi pozisyonunun görüntü boyutları sınırlarını aşmadığından emin olun.

Geçerli Çizgi Tespit Edilemedi

Sonuç, tespit edilen çizginin geçerli olmadığını gösteriyorsa, daha iyi sonuçlar için görüntüyü ön işleme ve eşik değerlerini ayarlamayı düşünün.

PreviousGet DimensionNextHistogram On Line

Last updated 8 months ago

Was this helpful?

🧱