> 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/image-transformations/analysis/non-zero-of-image.md).

# Non-zero of Image

هذا البلوك يرجع العدد الإجمالي للبكسلات غير الصفرية الموجودة في صورة. يكون مفيدًا للقياسات السريعة مثل عدد بكسلات المقدمة (foreground)، فحوصات الامتلاء، أو التحقق من تغطية القناع.

## 📥 المدخلات

`Image Any` قدم الصورة التي تريد تحليلها. البلوك يقبل صورًا ملونة أو بالأبيض والأسود.

## 📤 المخرجات

`Count` العدد الإجمالي للبكسلات غير الصفرية المكتشفة في الصورة المقدمة.

## 🕹️ الضوابط

هذا البلوك لا يحتوي على عناصر تحكم ظاهرة للمستخدم. يعمل تلقائيًا عند توفير صورة.

## ✨ الميزات

* نتيجة سريعة بقيمة واحدة مناسبة للتحليلات البسيطة واتخاذ القرار.
* يقبل الصور الملونة والأحادية (الصور الملونة تُفسر داخليًا لنشاط البكسل).
* مفيد كمقياس خفيف للأقنعة، النتائج الثنائية، أو كشف المقدمة.

## ⚙️ آلية التشغيل

عند تنفيذ البلوك، يفحص الصورة المقدمة ويعد البكسلات التي تكون قيمتها غير صفرية (أي تحتوي معلومات مفيدة/مقدّمة). النتيجة ترجع كقيمة رقمية مفردة عبر مخرج `Count`.

## 📝 الاستخدام

1. ربط بلوك يولد صورة إلى مدخل `Image Any`.
2. قراءة النتيجة الرقمية من مخرج `Count` لاستخدامها في المنطق، التسجيل، أو الإنذارات.
3. دمجه مع بلوكات أخرى للمعالجة المسبقة، العرض، أو صنع القرار.

## 💡 نصائح وحيل

* حضّر قناعًا ثنائيًا واضحًا قبل العد باستخدام `Image Threshold` أو `Image Adaptive Threshold` لتقليل الإيجابيات الخاطئة الناتجة عن الضوضاء.
* استخدم `Image ROI` أو `Image ROI Select` لتحديد منطقة الاهتمام للعد (لقياسات محلية).
* قلل الضوضاء بواسطة `Blur`, `Bilateral Filter` أو `Denoising` قبل العد لتفادي نتائج متضخمة.
* اعرض ما يتم عدّه بإرسال نفس الصورة إلى `Show Image` أو وضع النتائج بصريًا باستخدام `Draw Result On Image` / `Write Text On Image`.
* سجّل النتائج الرقمية عبر الزمن باستخدام `CSV Export` أو `Data to JSON` لتحليل الاتجاهات أو حفظ السجلات.
* ادمجه مع `Logic Input` أو بلوكات مقارنة لإطلاق إجراءات عندما يعبر العدد حدًا معينًا.

## 🛠️ استكشاف الأخطاء وإصلاحها

* عدّات مرتفعة غير متوقعة: تحقق من ضوضاء الصورة أو بكسلات متناثرة. طبّق `Image Threshold` وبلوكات التنعيم لتنظيف المدخل.
* أعداد صفرية أو منخفضة جدًا: تأكد من أن الصورة الواردة صالحة باستخدام `Show Image` وتحقق أن منطقة الاهتمام تحتوي المقدمة المتوقعة.
* تغيرات مفاجئة بين الإطارات: حد المنطقة باستخدام `Image ROI` أو ثبّت المدخل باستخدام مرشحات لتقليل التغير إطارًا بإطار.