> 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/transformation-filters/auto-alignment.md).

# Auto Alignment

هذه الدالة تقوم بمحاذاة صورة الإدخال مع صورة مرجعية مقدَّمة بحيث تتطابق العناصر في الصورتين من حيث الموقع والحجم. استخدمها عندما تحتاج أن تشترك صورة الإدخال في نفس التأطير أو التسجيل كمرجع للمقارنة أو القياس أو المعالجة اللاحقة.

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

`Input Image`\
الصورة التي سيتم تحويلها لتطابق الصورة المرجعية.

`Reference Image`\
الصورة الهدف التي تحدد المحاذاة المطلوبة (الموقع، المقياس والمنظور) لصورة الإدخال.

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

`Aligned Image`\
الصورة الناتجة بعد المحاذاة. إذا تعذّر إجراء المحاذاة، سيكون هذا المخرج فارغًا أو غير معدل وسيُعرض رسالة خطأ.

## 🕹️ الضوابط <a href="#controls" id="controls"></a>

`No Controls`\
لا يحتوي هذا البلوك على عناصر واجهة إضافية. تتم المحاذاة فقط اعتمادًا على الصور المقدَّمة.

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

* محاذاة هادفة وبسيطة: أمدّ البلوك بصورتين وستحصل على نتيجة محاذاة بدون إعدادات إضافية.
* تقرير فشل تلقائي: يعرض البلوك رسائل واضحة عند فشل المحاذاة (مثلاً عندما لا يمكن مطابقة المرجع).
* خفيف وسهل الإدراج في أي سلسلة معالجة صور تحتاج تسجيلًا أو تطابقًا.

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

* عند توصيل كل من `Input Image` و`Reference Image`، يحاول البلوك مطابقة صورة الإدخال مع المرجع وإنتاج `Aligned Image`.
* إذا نجحت المحاذاة، يحتوي المخرج على الصورة المحوَّلة التي تتطابق مع تأطير المرجع.
* إذا لم يمكن تأسيس المحاذاة، يقوم البلوك بالإبلاغ عن خطأ ولا ينتج صورة محاذاة صالحة.

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

1. قدّم `Reference Image` واضحة ومضاءة جيدًا وتحتوي المشهد أو العنصر نفسه الذي تتوقعه في `Input Image`.
2. صِل الصورة التي تريد محاذاتها إلى `Input Image`.
3. شغّل السيناريو. سيخرج البلوك `Aligned Image` عند النجاح.
4. إذا فشلت المحاذاة، حسّن المدخلات (راجع قسم استكشاف الأخطاء) وحاول مرة أخرى.

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

* إذا احتوت الصور على عناصر خلفية زائدة أو مناطق غير ذات صلة، قصها أولًا باستخدام `Image ROI Select` أو `Image ROI` للتركيز على منطقة الاهتمام.
* إذا كانت أحجام الصور مختلفة بشكل كبير، استخدم `Image Resizer` أو `Image Resize` لجعل الأبعاد متقاربة قبل المحاذاة.
* للصور ذات التفاصيل القليلة أو الضوضاء، حسّن التباين باستخدام `Contrast Optimization` أو `Auto Contrast` وخفّض الضوضاء باستخدام `Denoising` لتحسين موثوقية المحاذاة.
* عرض النتائج باستخدام `Show Image` للتأكد من المحاذاة تفاعليًا. استخدم `Image Logger` أو `Image Write` لحفظ المخرجات المحاذية للمراجعة لاحقًا.
* عندما تكون المحاذاة جزءًا من خط معالجة (مثل القياسات أو الكشف)، شغّل المحاذاة قبل كاشفات مثل `Find Object` أو `Template Match` لضمان توافق الإحداثيات.
* عند القياس بين مناطق متعددة، فكّر في قص النتائج المحاذية باستخدام `Get ROI` ثم استخدم بلوكات القياس أو التحليل.

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

* فشل المحاذاة أو إعطاء نتيجة مشوّهة:
  * تأكّد من أن الصورتين تحتويان نفس المعالم المرئية وتوجد تغطية كافية بينهما.
  * حسّن تباين الصورة باستخدام `Contrast Optimization` أو أزل الضوضاء باستخدام `Denoising`.
  * قص لإزالة الخلفية المشتتة باستخدام `Image ROI Select` وأعد المحاولة.
* لم يتم إنتاج مخرج:
  * تحقق من توصيل كل من `Input Image` و`Reference Image` وأنهما من أنواع الصور الصحيحة.
  * افحص رسائل الخطأ في واجهة البلوك واستخدم `Show Image` لمعاينة المدخلات قبل المحاذاة.

استخدم الاقتراحات أعلاه لدمج هذا البلوك بفاعلية مع بلوكات أخرى في سيناريو العمل لديك للحصول على تسجيل صور موثوق ومتكرر.