> 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/match-anything-eloftr.md).

# Match Anything (ELOFTR)

تقوم هذه الدالة بمطابقة نقاط المفتاح بين صورتين وتعيد النقاط المتطابقة مع درجات الثقة الخاصة بها. يمكنها اختياريًا رسم المطابقات في صورة توضيحية للتفقد السريع.

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

`Image A` الصورة الأولى المراد مطابقتها.

`Image B` الصورة الثانية المراد مطابقتها.

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

`Visualization` صورة مشروحة تعرض نقاط المفتاح المتطابقة وخطوط الربط (تُنشأ فقط عند توصيل هذا المخرج).

`Keypoints A` قائمة بإحداثيات نقاط المفتاح المكتشفة في `Image A`.

`Keypoints B` قائمة بإحداثيات نقاط المفتاح المكتشفة في `Image B`.

`Scores` درجات الثقة لكل زوج نقاط مفتاح متطابق.

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

`Show Matches` مفتاح تبديل لرسم خطوط بين نقاط المفتاح المتطابقة على صورة `Visualization`.

`Threshold` شريط منزلق لتعيين عتبة المطابقة (0–100). القيم الأعلى تقوم بتصفية المطابقات ذات الثقة الأقل.

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

* يطابق نقاط المفتاح بين صورتين ويوفّر درجات ثقة لكل مطابقة.
* مخرج مرئي اختياري يجمع الصور ويرسم نقاط المفتاح وخطوط المطابقة.
* تحكم بالعتبة يتيح ضبط التوازن بين الدقة والاستدعاء للمطابقات.
* يستفيد من العتاد المتاح (`CPU` أو `GPU`) لتنفيذ الاستدلال عند الدعم.

## 📝 كيفية التشغيل <a href="#usage" id="usage"></a>

* زوّد الصورتين في `Image A` و`Image B`.
* يقوم البلوك بحساب نقاط المفتاح المتطابقة والدرجات بين الصورتين.
* إذا كان مخرج `Visualization` موصولًا، فسيُنشأ صورة مشروحة تعرض نقاط المفتاح وخطوط الربط (اختياري).
* تُعيد مخارج `Keypoints A`, `Keypoints B` و`Scores` قوائم يمكن استهلاكها بواسطة الكتل التالية في السيناريو.

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

* استخدم `Image Resize` قبل هذا البلوك لمطابقة أحجام الصورتين للحصول على مطابقة أكثر استقرارًا.
* إذا كانت صورك منخفضة الدقة، جرّب المعالجة المسبقة بـ `Super Resolution` لتحسين جودة نقاط المفتاح.
* لعرض الناتج بصريًا، وصّل `Visualization` إلى بلوك `Show Image` لعرض بالحجم الكامل.
* استخدم `Image ROI Select` للتركيز على منطقة ذات أهمية وتقليل المطابقات الخاطئة من المناطق غير المهمة.
* صدّر نقاط المفتاح والدرجات باستخدام `Data to JSON` أو `CSV Export` للتسجيل أو التحليل اللاحق.
* اجمعه مع `Image Logger` لحفظ التصورات تلقائيًا عند استيفاء شروط معينة للمطابقات.

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

* لا توجد مطابقات: جرّب خفض قيمة `Threshold` للسماح بمزيد من المطابقات المحتملة، أو اقتطع الصور باستخدام `Image ROI Select` لإزالة الضجيج.
* كثير من المطابقات الضعيفة: ارفع قيمة `Threshold` للاحتفاظ بالمطابقات ذات الثقة الأعلى فقط.
* لم تُولَّد الصورة المرئية: تأكد أن مأخذ `Visualization` موصول — الصورة المرئية تُنشأ فقط عند الطلب.
* نقص الاعتمادات أو تسريع العتاد: يتطلب هذا البلوك حزم تشغيل النماذج وسيعمل على `CPU`؛ إذا توقعت استخدام `GPU` ولم يعمل، فتحقق من توفر الـGPU والبيئة التي تعمل فيها التطبيق.