> 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/operations/slice-image.md).

# Slice Image

هذه الوحدة الوظيفية تقسم صورة إدخال إلى شبكة من الصور الفرعية الأصغر. استخدمها لتقسيم الصور الكبيرة إلى مربعات للتحليل الفردي، المعالجة المتوازية، أو لإنشاء معارض صور.

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

`Image Any` - الصورة الرئيسية التي ستُقسم.\
`Horizontal Percentage` - عدد الشرائح الأفقية (الأعمدة). إذا تُرك فارغًا، القيمة الافتراضية هي 1.\
`Vertical Percentage` - عدد الشرائح العمودية (الصفوف). إذا تُرك فارغًا، القيمة الافتراضية هي 1.

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

`Image Any` - الصورة الرئيسية مع تلميحات مرئية اختيارية (نفس الصورة أو نسخة مشروحة).\
`Sliced Images` - قائمة الصور الفرعية الناتجة (كل بلاطة من الشبكة).\
`Sliced Coordinates` - قائمة إحداثيات المستطيلات لكل شريحة (مفيدة لربط النتائج مرة أخرى بالصورة الأصلية).

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

تستخدم هذه الوحدة المدخلات المذكورة أعلاه كمعاملات قابلة للتعديل. قدِّم القيم لـ `Horizontal Percentage` و `Vertical Percentage` للتحكم في تخطيط الشبكة.

## ⚙️ آلية التشغيل <a href="#running-mechanism" id="running-mechanism"></a>

* عند التشغيل، تقرأ الوحدة `Image Any` وقيمي عدد الشرائح.
* تقسم الصورة إلى شبكة باستخدام عدد الأعمدة والصفوف المحدد.
* تُخرج الوحدة الصورة الكاملة، قائمة بالصور الجزئية (بترتيب القراءة)، وإحداثيات كل شريحة حتى تتمكن من ربط أي اكتشافات بالصورة الأصلية.

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

* تقسيم سهل قائم على الشبكة دون الحاجة للقص اليدوي.
* تُعيد الصور الجزئية وإحداثياتها لمعالجة لاحقة.
* تعمل مع أي حجم صورة؛ تُحسب الشرائح لتغطي مساحة الصورة بشكل متساوٍ.

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

1. اربط مصدر الصورة (كاميرا، محمل ملفات، إلخ) إلى `Image Any`.
2. اضبط عدد الأعمدة المطلوب عبر `Horizontal Percentage`.
3. اضبط عدد الصفوف المطلوب عبر `Vertical Percentage`.
4. شغّل السيناريو: ستخرج الوحدة الصور المقطعة وإحداثياتها للمعالجة التالية.

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

* اجمعها مع `Show Image` لمعاينة البلاطات الفردية بسرعة عن طريق ربط عنصر واحد من `Sliced Images` في مسار العرض.
* استخدم `Image Resize` أو `Image Resizer` قبل التقسيم إذا كنت تحتاج أحجام بلاطات موحدة أو تريد تقليل زمن المعالجة.
* أدخل كل بلاطة في وحدات كشف مثل `Find Object`, `Object Detection`, أو `Mask Detection` لإجراء تحليل لكل بلاطة ثم استخدم `Sliced Coordinates` لربط النتائج بالصورة الأصلية.
* بعد المعالجة لكل بلاطة، استخدم `Collage Images` أو `Image Concatenate` لإنشاء ملخص بصري أحادي من البلاطات المعالجة.
* لحفظ النتائج لكل بلاطة، اربط `Sliced Images` بـ `Image Logger` أو `Multi Image Write` لتصدير منظم.

(تلميح) إذا كنت تحتاج فقط منطقة واحدة بدلاً من شبكة، فكّر باستخدام `Image ROI Select` أو `Image ROI` قبل التقسيم لتحديد المنطقة فقط.

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

* إذا بدت البلاطات مشوهة أو غير متوقعة، جرّب إضافة `Image Resize` قبل الوحدة لفرض أبعاد مصدر ثابتة.
* إذا استلمت عددًا أقل من البلاطات مما تتوقع، تحقق أن قيم `Horizontal Percentage` و `Vertical Percentage` مُعطاة كأعداد صحيحة أكبر من 0.
* إذا كانت الكواشف اللاحقة تفوت كائنات على حدود البلاطات، أضف تداخلًا صغيرًا عن طريق تغيير الحجم أو القص المسبق باستخدام `Image ROI` ثم قم بالتقسيم، حتى تُلتقط الكائنات العابرة للحدود في بلاطة واحدة على الأقل.