U2Net Segmentation

تقوم هذه الدالة باكتشاف الكائنات البارزة وإزالة الخلفية. استخدمها لاستخراج قناع المقدمة (foreground) واضح وللحصول على صورة مفصّلة حيث تمت إزالة الخلفية.

📥 المدخلات

• Image Any الصورة المدخلة للتحليل (ملونة أو تدرج رمادي). وصل مصدر الصورة التي تريد تقسيمها إلى هذا المدخل.

📤 المخرجات

• Image Gray خريطة الاحتمالية بتدرج رمادي / القناع الذي يوضح احتمال وجود الكائن في كل بكسل.

• Image Any الصورة المقطّعة حيث تمت إزالة الخلفية باستخدام القناع.

🕹️ Controls

• Model اختر بين نسخ U2Net المتاحة (مثلاً "U2Net (High Quality)" أو "U2NetP (Fast)"). اختر جودة أعلى للحصول على أقنعة أدق أو النموذج السريع للأداء.

• Input Size غيّر حجم الإدخال للنموذج. القيم الأصغر تزيد السرعة؛ القيم الأكبر تحسن التفاصيل لكن تقلل الأداء.

• Threshold يتحكم في تحويل خريطة الاحتمالية إلى قناع ثنائي (binarization). زيادة العتبة تجعل القناع أكثر صرامة (قليل من بكسلات المقدمة).

🎨 الميزات

• استخراج المقدمة لإنتاج خريطة احتمالية ناعمة وقناع ثنائي.

• مخرج صورة ملونة مقطعة يبقي فقط المقدمة المكتشفة.

• خياران للنموذج للموازنة بين الدقة والسرعة.

• إمكانية تعديل حجم المعالجة المسبقة والعتبة للتحكم الدقيق.

📝 تعليمات الاستخدام

1. وصل مصدر الصورة إلى مدخل Image Any.

2. اختر Model اعتماداً على تفضيلك بين الجودة أو السرعة.

3. عدّل Input Size للموازنة بين التفاصيل ووقت المعالجة.

4. اضبط Threshold للحصول على القناع الثنائي المطلوب (عاين النتيجة باستخدام Show Image).

5. استخدم مخرج Image Gray عندما تحتاج القناع لمزيد من المعالجة، واستخدم مخرج Image Any للعرض أو الحفظ.

📊 التقييم

عند التشغيل، ينتج هذا البلُوك قناع احتمالي وصورة مقطعة حسب النموذج والإعدادات الحالية. استخدم مخرج القناع لتمريره إلى بلوكات المعالجة التالية (مثلاً: فلترة، كشف محيطات، عمليات ROI).

💡 نصائح وحيل

• لتسريع المعالجة مع الحفاظ على جودة مقبولة: قلل Input Size واستخدم نموذج U2NetP (Fast).

• للحصول على أقنعة أفضل على صور بها ضوضاء: مرّر المصدر عبر Denoising أو Blur قبل هذا البلُوك.

• إذا كان الموضوع صغيراً بالنسبة للصورة: استخدم Image Resize لزيادة عيّنة منطقة الاهتمام قبل التقسيم.

• عاين النتائج تفاعلياً بربط المخرج المقسّم إلى Show Image.

• احفظ النتائج تلقائياً بربط الصورة المقطعة إلى Image Logger أو Image Write.

• للمقارنة، جرّب طرق إزالة الخلفية الأخرى مثل Background Removal (RMBG-1.4) أو Background Removal (BiRefNet) لترى أيها يناسب مشهدك أفضل.

• استخدم مخرج القناع الثنائي كدخل لبلوكات ROI أو تحليل الأشكال (مثل مكتشفي المحيط أو بلوكات القياس) لاستخراج هندسة الكائن.

(تلميح: بلوكات مرافقة مفيدة — Show Image, Image Resize, Denoising, Image Logger, Image Write, Background Removal (RMBG-1.4), Background Removal (BiRefNet))

🛠️ استكشاف الأخطاء وإصلاحها

• إذا بدا القناع غير مكتمل أو به ضوضاء كثيرة: زد Input Size أو طبّق Denoising/Blur على الصورة المدخلة.

• إذا كان القناع متساهلاً جداً (تشمل الخلفية): ارفع Threshold لجعل القناع أكثر صرامة.

• إذا كانت المعالجة بطيئة جداً: انتقل إلى الخيار الأسرع من النماذج و/أو قلل Input Size.

• إذا لم يظهر أي مخرج: تأكد من توصيل صورة صالحة إلى Image Any وعاينها باستخدام Show Image.