> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://docs.augelab.com/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://docs.augelab.com/arabic/alblwkat-alwzyfyh/blocks-reference/ai-blocks/mask-detection.md).

# Mask Detection

هذا البلوك الوظيفي يكتشف الوجوه ويصنّف ما إذا كانت الكمامات مُرتدىة بشكل صحيح. يعرض صورة موضحة للمعاينة البصرية ويقدّم أعدادًا رقمية لمؤشرات سريعة.

## 📥 المدخلات <a href="#inputs" id="inputs"></a>

`Image RGB`\
صورة الإدخال التي ستُحلَّل. يقبل صورًا ملونة من كاميرات، ملفات أو من بلوكات معالجة سابقة.

## 📤 المخرجات <a href="#outputs" id="outputs"></a>

`Image RGB`\
الصورة المشروحة مع تراكبات الكشف للعرض البصري.

`Masked`\
عدد الوجوه المكتشفة التي ترتدي الكمامة بشكل صحيح.

`Uncorrect Masked`\
عدد الوجوه المكتشفة التي ترتدي الكمامة بشكل غير صحيح (مثل الأنف مكشوف).

`No Mask`\
عدد الوجوه المكتشفة بدون كمامة.

## 🕹️ التحكم <a href="#controls" id="controls"></a>

`Confidence Threshold %`\
شريط تحكم لضبط عتبة الثقة في الكشف. زيادته يقلل الإيجابيات الكاذبة، وتقليلها يساعد على رصد اكتشافات أضعف. عدّلات بسيطة كافية لموازنة الدقّة والاسترجاع حسب المشهد.

## 🎯 الميزات <a href="#features" id="features"></a>

* إخراج بصري مع تراكبات الكشف للمراجعة السريعة.
* مخرجات رقمية سهلة التكامل في سجلات، إنذارات أو لوحات عرض.
* ضبط وقت التشغيل لعامل الثقة عبر الشريط لملاءمة ظروف إضاءة ومسافات مختلفة.

## 📝 تعليمات الاستخدام <a href="#usage" id="usage"></a>

1. أوصل صورة إلى مدخل `Image RGB` (حاليًا أو ثابتة).
2. اضبط شريط `Confidence Threshold %` إلى الحساسية المطلوبة.
3. اطلع على الصورة المشروحة من مخرج `Image RGB` واقرأ الأعداد من `Masked`، `Uncorrect Masked` و`No Mask` للمعالجة اللاحقة.

## ⚙️ التقييم <a href="#evaluation" id="evaluation"></a>

عند تشغيل البلوك، يقوم بتحليل الصورة المُزوَّدة، ويعلّم الوجوه المكتشفة على الصورة، ويخرج الصورة المشروحة بالإضافة إلى تعداد كل حالة من حالات الكمامة. استخدم شريط الثقة لضبط سلوك الكشف وفق بيئتك.

## 💡 نصائح وحيل <a href="#tips-and-tricks" id="tips-and-tricks"></a>

* لاستخدام مدخل كاميرا مباشر استعمل `Camera USB` أو `Camera IP (ONVIF)` أو `Stream Reader` كمصدر للصورة لتحليل متواصل.
* لمعاينة النتائج أثناء التطوير، مرّر الصورة المشروحة إلى `Show Image`.
* لتسريع المعالجة على إطارات كبيرة، ضع `Image Resize` قبل هذا البلوك لتقليل حجم الإدخال وزيادة معدل المعالجة.
* حدّد منطقة الاهتمام باستخدام `Image ROI` أو `Image ROI Select` أو `Image ROI Polygon` لتجنّب اكتشافات غير ذات صلة وتسريع الأداء.
* لعرض النتائج بشكل أفضل للعروض، استخدم `Draw Detections` لإضافة مربعات وعلامات.
* سجّل أو احفظ الإطارات المشبوهة باستخدام `Image Logger` أو `Image Write` أو `Record Video` عندما تتجاوز الأعداد عتبات معينة.
* ادمج مع `Object_Detection_Tracker` إذا أردت تتبُّع حالة الكمامة عبر الزمن لنفس الشخص (يمكن استخدام الأعداد لبدء التتبع أو التسجيل).
* للتحليل على دفعات من الصور المخزنة، ابدأ بـ `Load Image` ثم مرّرها إلى هذا البلوك للمعالجة غير المتصلة بالزمن الحقيقي.

## 🛠️ استكشاف الأخطاء <a href="#troubleshooting" id="troubleshooting"></a>

* لا توجد اكتشافات: جرّب خفض قيمة `Confidence Threshold %`، تأكد من أن الصورة واضحة ومضاءة جيدًا، أو اقتطع المنطقة ذات الصلة باستخدام `Image ROI`.
* العديد من الإيجابيات الكاذبة: ارفع قيمة `Confidence Threshold %`، استخدم `Image Resize` للحفاظ على المقياس المناسب، أو قيّد التحليل بمنطقة ROI.
* أداء بطيء: قلل دقة الإدخال مع `Image Resize`، أو عالج إطارات أقل (تخطي إطارات في المصدر). سجّل فقط الإطارات التي تحقق شروطًا باستخدام `Image Logger`.
* نتائج غير موثوقة في إضاءة ضعيفة: حسّن الإضاءة، أو طبّق معالجات مسبقة مثل `Denoising` و`Contrast Optimization` قبل إدخال الصور إلى هذا البلوك.