> 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/text-detection.md).

# Text Detection

هذا البلوك الوظيفي يكتشف مناطق النص في الصورة ويعرضها بصريًا. هو مضبوط لاكتشاف مناطق النص الموجهة (مُدوّرة أو مائلة) ويُرجع كل من صورة معاينة وبيانات موقعية مُنظّمة للمعالجة اللاحقة.

## 📥 المدخلات

`Image Any` الصورة المدخلة التي سيتم تحليلها بحثًا عن نص.

## 📤 المخرجات

`Image Any` صورة معنونة تحتوي على مناطق النص المكتشفة مرسومة عليها.

`Referance Point` قائمة نقاط مرجعية (نقاط الزوايا) لكل منطقة نص مكتشفة.

`Referance Rectangles` قائمة المربعات المحيطة (bounding rectangles) لكل منطقة نص مكتشفة.

`Number of Detected Text` العدد الإجمالي لمناطق النص المُكتشفة.

## 🕹️ عناصر التحكم

`Confidence` يضبط الحد الأدنى للثقة اللازم لقبول الكشف. القيم الأعلى تقلل الإيجابيات الخاطئة لكنها قد تفوت النص الخافت.

`NMS Threshold` يضبط كيفية دمج الاكتشافات المتداخلة. القيم الأدنى تجعل الدمج أكثر صرامة وتقلل المربعات المكررة فوق نفس النص.

## ⚙️ آلية التشغيل

عند التشغيل، يقوم البلوك بفحص الصورة الموفرة، والبحث عن المناطق التي تبدو كنص، ثم يقوم بتصفية النتائج حسب قيمة `Confidence`، ودمج الاكتشافات المتداخلة باستخدام `NMS Threshold`، ثم يعيد قياس المناطق المكتشفة إلى حجم الصورة المدخلة. بعد ذلك يُخرج صورة معاينة معنونة، وقوائم النقاط والمربعات لكل كشف، والعدد الإجمالي لمناطق النص المكتشفة.

## 🎯 الميزات

* يكتشف مناطق النص المدوّرة والمائلة، وليس فقط الخطوط الأفقية.
* يوفر مَخرجًا بصريًا (الصورة المعنونة) ومَخرجات مُهيكلة (نقاط، مربعات، عدد) للمعالجة اللاحقة.
* حساسية قابلة للتعديل عبر عناصر التحكم `Confidence` و`NMS Threshold` لضبط التوازن بين الدقّة والاستدعاء.

## 📝 تعليمات الاستخدام

1. وفّر صورة إلى مدخل `Image Any` (من كاميرا، مُحمّل ملف أو تدفق).
2. اضبط شريط `Confidence` لتوازن بين الإيجابيات الخاطئة والنصوص المفقودة.
3. اضبط شريط `NMS Threshold` إذا ظهرت عدة مربعات متداخلة فوق نفس منطقة النص.
4. استخدم خرج `Image Any` المعنون لمعاينة الاكتشافات، واستخدم `Referance Point` / `Referance Rectangles` للاستخراج، القص، أو الإرسال إلى بلوكات التعرف.

## 💡 نصائح وحيل

* إذا كانت الصورة كبيرة جدًا، استخدم `Image Resizer` لتصغيرها لأجل تسريع المعالجة، ثم قم بتعويض إحداثيات المربعات إلى الأصل إذا لزم الأمر.
* للتعرف الفعلي على النص بعد الاكتشاف، قم بربط المناطق المقتطعة إلى بلوكات `OCR` أو `OCR (EasyOCR)`.
* للتركيز على منطقة محددة، قص أولًا باستخدام `Image ROI` أو `Image ROI Select` ثم قدّم الصورة المقتطعة إلى هذا البلوك.
* استخدم `Show Image` لمعاينة الناتج المعنون، و`Draw Result On Image` لوضع نص حالة مخصص بناءً على نتائج الكشف.
* احفظ النتائج باستخدام `Image Write` أو سجّل أمثلة باستخدام `Image Logger` للمراجعة لاحقًا.

## 🛠️ استكشاف الأخطاء وإصلاحها

* لا توجد اكتشافات: خفّض قيمة `Confidence` أو قدّم صورة أوضح.
* الكثير من المربعات الصغيرة أو المكررة: ارفع قيمة `Confidence` وخفّض `NMS Threshold` لدمج الاكتشافات المتداخلة.
* الاكتشافات غير دقيقة بعد تغيير الحجم: تأكد من تعويض أي خطوات تغيير حجم عند تفسير إحداثيات `Referance Rectangles`.
* إذا كنت بحاجة فقط إلى النص المعترف به (وليس المواقع)، قم بسلسلة هذا البلوك مع `OCR` / `OCR (EasyOCR)` واستخدم خرج العدد للتحكم في المنطق اللاحق.