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 Line

Bu fonksiyon bloğu, iki değerli veya gri tonlamalı bir görüntüde belirli bir çizgi boyunca piksel değerlerini analiz eder ve görselleştirir. Piksel yoğunluğundaki zirveleri tanımlamaya yardımcı olur ve görüntü analizi için değerli bilgiler sunar.

📥 Girdiler

Input Image (Binary Image) Piksel değerlerinin kontrol edileceği kaynak görüntü, genellikle gri tonlama veya iki değerli formatta.

Line Location (pixel) Piksel değerlerinin değerlendirileceği görüntüdeki çizgi konumu. Birden fazla çizgiyi analiz etmek için birden fazla değer kabul edebilir.

Pixel Value Threshold Belirtilen çizgi boyunca tespit edilen zirvelerin önemini belirleyen eşik değeri.

📤 Çıktılar

Output Image Değerlendirilen çizgiyi ve tespit edilen zirveleri görsel olarak işaret eden değiştirilmiş görüntü.

Peak Count Belirtilen çizgi(ler) boyunca bulunan zirve sayısı.

Peak Start Locations Tespit edilen zirve başlangıç noktalarının piksel konumları.

Peak End Locations Tespit edilen zirve bitiş noktalarının piksel konumları.

Peak Mean Locations Belirtilen çizgi(ler) boyunca tanımlanan zirvelerin ortalama konumları.

🕹️ Kontroller

Line Direction Dropdown Analiz sırasında görüntüdeki çizginin dikey mi yoksa yatay mı olacağını belirtmenize olanak tanıyan bir açılır kontrol.

🎨 Özellikler

Pixel Analysis Görüntü içinde tanımlı bir çizgi boyunca zirve piksel değerlerinin verimli bir şekilde tanımlanması.

Visual Representation Değerlendirilen çizgiyi, tespit edilen zirveleri ve bunların ilgili konumlarını daireler kullanarak net bir şekilde gösteren anahatlı bir görüntü sağlar.

📝 Kullanım Talimatları

  1. Girdi Görüntüsünü Bağlayın: İki değerli veya gri tonlamalı bir görüntüyü Input Image (Binary Image) girişine bağlayın.

  2. Çizgi Konumunu Ayarlayın: Analiz etmek istediğiniz çizgi(ler) için piksel konumunu Line Location (pixel) girişi ile belirtin.

  3. Eşiği Tanımlayın: Pixel Value Threshold girişine bir eşik değeri girin. Değerin 0 ile 255 arasında olduğundan emin olun.

  4. Bloğu Çalıştırın: Belirtilen çizgi(ler) boyunca piksel değerlerini analiz etmek için bloğu çalıştırın. Sonuçlar çıktı olarak gösterilecektir.

📊 Değerlendirme

Çalıştırıldıktan sonra, bu fonksiyon bloğu girdi görüntüsünü işler ve zirve ve konumları işaretlenmiş değerlendirilmiş görüntüyü gösteren bir çıktı oluşturur.

💡 İpuçları ve Püf Noktaları

Daha İyi Sonuçlar İçin Görüntü İşleme

Bu fonksiyon bloğunu kullanmadan önce, gürültüyü azaltmak ve tespit edilen zirvelerin kalitesini artırmak için görüntüyü Blur veya Image Threshold ile ön işlemeden geçirin.

Differen Eşikleri Test Etme

Tespiti iyileştirmek için farklı eşik değerleriyle denemeler yapın. Eşiği ayarlamak, tespit edilen zirve sayısını büyük ölçüde etkileyebilir.

Birden Fazla Çizgiyi Analiz Etme

Birden fazla çizgiyi analiz ederken, çizgi numaralarının görüntü sınırlarını aşmadığından emin olun, aksi takdirde hatalarla karşılaşabilirsiniz. Birden fazla çizgi üzerinden etkili bir şekilde geçmek için bir döngü kullanabilirsiniz.

🛠️ Sorun Giderme

Eşik Sınırlarını Aşma

Eşikin aralığın dışında olduğunu belirten bir hata alırsanız, değerin 0 ile 255 arasında olduğundan emin olun. Gerekirse ayarlayın.

Zirve Tespit Edilmedi

Eğer hiçbir zirve tespit edilmediyse, çizgi konumunun geçerli olduğunu ve görüntü boyutları içinde olduğunu doğrulayın. Çizgi numarasını ayarlayın ve girdi görüntüsünün netliğini kontrol edin.

PreviousHistogram On CurveNextImage Color Match

Last updated 8 months ago

Was this helpful?

🧱