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. Operations

Slice Image

Bu fonksiyon bloğu, bir girdi görüntüsünü belirtilen yatay ve dikey oranlara göre daha küçük bölümlere ayırmanıza olanak tanır. Bu, bir görüntünün parçalarını ayrı ayrı analiz etmek veya görüntüleri daha yönetilebilir segmentler halinde işlemek için faydalıdır.

📥 Girdiler

Image Any Kesmek istediğiniz ana görüntü.

Horizontal Percentage Görüntüden oluşturulacak yatay dilimlerin sayısı.

Vertical Percentage Görüntüden oluşturulacak dikey dilimlerin sayısı.

📤 Çıktılar

Image Any Kesilmiş parçaların birleştirilmesiyle oluşturulan yeniden yapılandırılmış çıktı görüntüsü.

Sliced Images Bu çıktı, dilimleme işleme yoluyla elde edilen bireysel görüntü segmentlerini içerir.

Sliced Coordinates Her dilimin orijinal görüntüdeki konumuna karşılık gelen koordinatları.

🕹️ Kontroller

Horizontal Percentage Görüntünün yatay olarak kaç segmente bölüneceğini belirten bir sayısal girdi. Varsayılan değer 1'dir.

Vertical Percentage Görüntünün dikey olarak kaç segmente bölüneceğini belirten bir sayısal girdi. Varsayılan değer 1'dir.

🎨 Özellikler

Flexible Slicing İstediğiniz segmentasyonları elde etmek için yatay ve dikey dilimlerin sayısını bağımsız olarak tanımlayabilirsiniz.

Structured Output Blok, hem kesilmiş görüntü segmentlerini hem de bunların koordinatlarını döndürerek diğer işleme fonksiyonlarıyla kolayca bağlantı kurmayı sağlar.

📝 Kullanım Talimatları

  1. Görüntü Girişi: Kesmek istediğiniz görüntüyü Image Any girişine bağlayın.

  2. Dilimleri Ayarlayın: Horizontal Percentage ve Vertical Percentage girdilerinde değer belirleyerek görüntüden ne kadar yatay ve dikey segment istediğinizi belirleyin.

  3. Bloğu Değerlendirin: Dilimleme işlemini gerçekleştirmek için fonksiyon bloğunu çalıştırın. Çıktı, yeniden yapılandırılmış ana görüntü ve bireysel kesilmiş segmentleri içerecektir.

📊 Değerlendirme

Çalıştırıldığında, bu fonksiyon bloğu belirtilen dilimleme parametrelerine göre girdi görüntüsünü işler, kesilmiş görüntüleri ve bunların koordinatlarını döndürerek daha fazla işleme için hazırlar.

💡 İpuçları ve Püf Noktaları

Büyük Görüntülerle Verimlilik

Daha büyük görüntüler için, daha verimli işleme ve analiz sağlamak amacıyla bunları daha küçük bölümlere kesmeyi düşünün. Özel analizleriniz için anlamlı yatay ve dikey dilim değerleri kullanın.

Dilim Değerlerini Doğrulayın

Dilim değerlerinin sıfırdan büyük olduğundan emin olun. Bir veya daha fazla dilim kullanmak faydalı segmentler sağlayacaktır; sıfır dilim değerleri bloğun başarısız olmasına neden olabilir.

Diğer Bloklarla Birleştirme

Bu bloğun çıktısını Image Color Match, Object Detection veya OCR gibi diğer işleme bloklarına bağlayarak görüntülerinizin bölümlerini daha etkili bir şekilde analiz edebilirsiniz.

🛠️ Sorun Giderme

Hiçbir Çıktı Oluşmadı

Hiçbir çıktı oluşmuyorsa, geçerli girdi görüntüleri sağladığınızdan ve Horizontal Percentage ile Vertical Percentage girdilerinde makul dilim değerleri ayarladığınızdan emin olun.

Geçersiz Dilimleme

Geçersiz görüntüleri dilimleme ile ilgili hatalarla karşılaşırsanız, girdi görüntünüzünboyutlarını kontrol edin ve belirtilen dilim sayısını destekleyecek şekilde düzenli olduğundan emin olun.

PreviousRotate Image AngleNextSplit Image

Last updated 8 months ago

Was this helpful?

🧱