> 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/shape-analysis/find-contour.md).

# Find Contour

هذا الكتلة الوظيفية تكتشف وتحدد الحدود (contours) في صورة بتدرج الرمادي. استخدمها لتحديد الأشكال، والحصول على موضعها، ومساحتها، ودورانها، وعرض معاينة للحد المحدد على الصورة. يمكن ضبط حدود المساحة وطرق التقريب للمساعدة في ترشيح وتحسين النتائج.

## 📥 المدخلات

`Image Gray` صورة بتدرج الرمادي المستخدمة لاكتشاف الحدود (صورة بقناة واحدة).

## 📤 المخرجات

`Selected Contour` المحيط (الشكل) المختار بناءً على الاختيار أو الاختيار التلقائي.

`Contours` قائمة بجميع الحدود المكتشفة التي اجتازت عوامل التصفية.

`Contour Image` صورة معاينة مع رسم المحيط المُختار ووضع علامة على المركز.

`Object Position` مركز (x, y) للمحيط المختار.

`Object Rotation` زاوية اتجاه المحيط المختار (بالدرجات).

`Object Area` قيمة المساحة للمحيط المختار (بوحدات البكسل).

`Object Count` عدد الحدود الموجودة بعد التصفية.

## 🕹️ الضوابط

`Minimum Contour Area (%)` شريط نطاق أفقي لتحديد النسبة المئوية الدنيا والقصوى لمساحة المحيط نسبةً إلى مساحة الصورة؛ يتم تجاهل الحدود خارج هذا النطاق.

`Approximation Method` قائمة منسدلة لاختيار استراتيجية تقريب المحيط (يؤثر على تفصيل المحيط مقابل تبسيطه).

`Contour Selection` قائمة منسدلة تعرض الحدود المكتشفة (مع نسب المساحة) بحيث يمكنك اختيار واحد للفحص أو القياس.

## 🎨 الميزات

* معاينة بصرية للمحيط المُختار مع علامة المركز وخطوط المحيط المرسومة.
* ترشيح قائم على المساحة لتجاهل الأشكال الصغيرة جداً أو الكبيرة جداً.
* خيارات تقريب متعددة للسيطرة على تفصيل المحيط وتنعيمه.
* مخرجات تتضمن الشكل والهندسة (الشكل، المركز، الزاوية، المساحة) بالإضافة إلى قائمة بكل الحدود المُتحققة.
* حماية تلقائية ضد نتائج مفرطة عن طريق تقييد عدد الحدود المعالجة لتحسين الأداء.

## ⚙️ كيفية التشغيل

عند التنفيذ، يقوم الكتلة بتحليل صورة تدرج الرمادي المُزوَّدة، يكتشف الحدود، يصفِّها وفق نطاق المساحة المُكوَّن، يرتبها حسب الحجم، ويجعل محيطاً محدداً متاحاً للفحص. تعرض صورة المعاينة المحيط المختار ومركزه، ويصدّر الكتلة بيانات رقمية وشكلية للمعالجة اللاحقة.

## 💡 نصائح وحيل

* قم بمرحلة ما قبل المعالجة باستخدام `Image Threshold` أو `Image Adaptive Threshold` أو `Blur` لتحسين اكتشاف الحدود في المدخلات المشوشة.
* استخدم `Image ROI Select` أو `Image ROI` لقص منطقة الاهتمام قبل تشغيل هذه الكتلة لتجنب الحدود غير ذات الصلة.
* اجرِ اقتراناً مع `Approximate Contour` أو `Minimum Rectangle` أو `Minimum Ellipse` أو `Minimum Circle` للحصول على تمثيلات هندسية أبسط من المحيط المُختار.
* استخدم `Translate Shape` لتحويل الأشكال المكتشفة إلى إطار إحداثي مشترك عند جمع مدخلات متعددة.
* صوّر أو علق النتائج باستخدام `Draw Rectangle` أو `Draw Result On Image` أو `Draw Detections` لواجهات تراكب أوضح.
* إذا احتجت مجالات متعددة الأضلاع كمدخلات أو لتقييد التحليل، اجمع مع `Image ROI Polygon` أو `Image ROI Polygon Multi`.
* سجّل الصور أو النتائج باستخدام `Image Logger` أو `Image Write`، أو صدر البيانات الرقمية باستخدام `CSV Export` / `Data to JSON`.
* اجمعها مع `Find Object` (مطابقة القالب) أو `Feature Detector` لإجراء تحديد أدق للأجسام بعد فرز بدائي بواسطة الحدود.
* لأنظمة مراقبة الجودة، اربط مخرجات لاحقة إلى `Measure Object Distance` أو `Check Area` أو `Rectangles in Rectangle` لتنفيذ منطق قبول/رفض.

## 🛠️ استكشاف الأخطاء وإصلاحها

* إذا لم يتم العثور على أي حدود، وسّع نطاق `Minimum Contour Area (%)` أو حسّن تباين المدخلات باستخدام `Auto Contrast` أو `Denoising`.
* إذا ظهرت العديد من الحدود الصغيرة غير المرغوب فيها، زد الحد الأدنى للمساحة أو طبّق `Image Threshold` / `Blur` لإزالة الضوضاء.
* إذا كانت الحدود مفصّلة جداً، اختر `Approximation Method` أبسط لتقليل عدد الرؤوس وتبسيط مخرجات الأشكال.