> 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/detections-shapes/detectors/blur-detector.md).

# Blur Detector

هذه الدالة تقوم بتقييم ما إذا كانت الصورة حادة أم ضبابية. توفر مخرجًا بوليانيًا واحدًا يشير إلى ما إذا كانت الصورة المدخلة تعتبر ضبابية، بالإضافة إلى عرض بسيط يعرض قيمة التمويه المحسوبة لمساعدتك في ضبط الحساسية.

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

`Input Image` يستقبل صورة RGB/BGR لتقييم مدى تموّهها.

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

`Is Blurred?` نتيجة منطقية تشير إلى ما إذا كانت الصورة المقدمة تُعتبر ضبابية (true) أم لا (false).

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

`Detection Threshold` شريط تمرير لضبط حساسية اختبار التمويه. القيم المنخفضة تجعل الاختبار أكثر صرامة (يُوسم عدد أقل من الصور كضبابية)، والقيم العالية تجعله أكثر تساهلاً.

`Current blur value` نص للعرض فقط يعرض أحدث قيمة رقمية لتمويه الصورة حتى تتمكن من مقارنتها مع العتبة.

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

* فحص تمويه سريع يوفّر نتيجة قبول/رفض مناسب لتدفقات زمنية حية أو فحص مجموعات صور.
* ملاحظات رقمية مرئية عبر `Current blur value` لمساعدتك في اختيار `Detection Threshold` الملائم.
* مدخل واحد ومخرج بولياني واحد لتكامل سهل ضمن سيناريوهات أكبر.

## ⚙️ آلية العمل <a href="#how-it-works" id="how-it-works"></a>

عند وصول صورة جديدة، يقوم البلوك بتحليل محتوى الصورة لتقدير الحدة العامة وإنتاج قيمة رقمية للتمويه. تُقارن هذه القيمة مع `Detection Threshold` الذي حدده المستخدم لإنتاج المخرج المنطقي `Is Blurred?`. يقوم البلوك أيضًا بتحديث عرض `Current blur value` حتى تتمكن من ضبط العتبة تفاعليًا.

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

* قم بتوصيل مصدر صورة (كاميرا، محمّل، أو بلوك معالجة سابق) إلى `Input Image`.
* اضبط `Detection Threshold` حتى تفصل قيمة `Current blur value` بين الصور المقبولة وغير المقبولة لتطبيقك.
* استخدم المخرج `Is Blurred?` للتحكم في المنطق اللاحق (مثل تجاهل الإطارات، إعادة الالتقاط، أو تسجيل الصور منخفضة الجودة).

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

* لفحوصات الكاميرا الحية، اربطه مع بلوك `Camera USB` أو بلوكات إدخال الصورة الأخرى لمراقبة الإطارات الواردة من حيث التركيز.
* إذا أردت رؤية أو حفظ أمثلة للإطارات الضبابية، وصل تدفق الصورة إلى `Show Image` و/أو `Image Logger` لمراجعتها وضبط الإعدادات.
* قد تؤثر المعالجات المسبقة على قيمة التمويه: جرّب استخدام `Image Resize` لتطبيع حجم الصورة أو `Denoising` لتقليل الضوضاء التي قد تؤثر على القياس.
* لمحاكاة مدخلات ضبابية أثناء الاختبار، استخدم بلوك `Blur` في السابق.
* اجمع مع أدوات ROI مثل `Image ROI` أو `Image ROI Select` لفحص الحدة فقط في المناطق ذات الصلة من الإطار (مثلاً المنطقة التي يظهر فيها الجسم المهتم).

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

* إذا وُسِمت كل الصور كضبابية: ارفع قيمة `Detection Threshold` أو تأكد من أن صور الإدخال لم تُقلل دقتها بشكل مفرط قبل التقييم.
* إذا لم تُوسم أي صورة كضبابية حتى عند كونها ضبابية بصريًا: خفّض قيمة `Detection Threshold` وتحقق أن منطقة الاختبار تطابق مكان حدوث التمويه (استخدم بلوكات ROI لتقييد التقييم إلى منطقة الاهتمام).
* إذا لم يتحدث عرض `Current blur value`، فتأكد من وجود صورة صالحة متصلة بـ `Input Image` وأن مصدر الصورة ينتج إطارات (جرّب توصيل المصدر إلى بلوك `Show Image` للتحقق بصريًا).