Background Subtractor

تكتشف هذه الدالة مناطق الحركة/المقدم (foreground) بمقارنة الإطارات الحالية بنموذج خلفية متعلم. استخدمها لفصل الأجسام المتحركة (أشخاص، مركبات، أجزاء متحركة) عن خلفية ثابتة وإنتاج قناع مقدم ثنائي أو بدرجات الرمادي للتحليل اللاحق.

📥 المدخلات (sockets)

• Input Image يقبل صورة الإدخال أو إطار الفيديو الذي سيُحلَّل (ملون أو رمادي).

📤 المخرجات (sockets)

• Foreground Mask يخرج قناعًا رماديًا/ثنائيًا حيث تُبرز بكسلات المقدّم.

🕹️ الضوابط

• Method اختر خوارزمية طرح الخلفية (مثل MOG2 أو KNN) من القائمة المنسدلة.

• History يحدد عدد الإطارات السابقة المستخدمة لبناء نموذج الخلفية. القيم الأعلى تجعل النموذج يتأقلم أبطأ.

• VarThreshold يتحكم في حساسية تغير البكسل. القيم الأقل تجعل الأداة أكثر حساسية للتغيرات الصغيرة؛ القيم الأعلى تجعلها أقل حساسية.

⚙️ آلية التشغيل

عند تشغيل البلوك في كل مرة:

• يستخدم الإعدادات المحددة في Method وHistory وVarThreshold.

• إذا تغيّرت الإعدادات، يتم إعادة تهيئة نموذج الخلفية الداخلي لمطابقة المعلمات الجديدة.

• يعالج Input Image وينتج Foreground Mask الذي يبيّن مناطق المقدّم المكتشفة.

يتحدّث هذا القناع إطارًا بإطار ويمكن استخدامه بواسطة بلوكات أخرى للعد، التتبع، أو الحفظ.

🎯 الميزات

• التبديل السريع بين الخوارزميات عبر Method.

• ضبط المعلمات في الوقت الحقيقي باستخدام History وVarThreshold لموازنة سرعة التكيف مقابل الثبات.

• إنتاج قناع مقدم جاهز للاستخدام يمكن توصيله إلى بلوكات كشف أو تحليل أخرى.

📝 كيفية الاستخدام

1. وصل مصدر صورة (كاميرا، فيديو، أو بلوك تحميل صورة) إلى Input Image.

2. اختر Method المرغوب وقم بضبط History وVarThreshold أثناء مراقبة النتائج.

3. استخدم Foreground Mask في البلوكات التالية للكشف، العد، أو التسجيل.

💡 نصائح وحيل

• للحصول على نتائج أقل ضوضاءً، جرّب تنعيم الإدخال أولًا باستخدام Blur أو تقليل الضوضاء العالية باستخدام Denoising قبل إرسال الصورة إلى هذا البلوك.

• لإزالة النُتوءات الصغيرة من القناع، أضف بعد هذا البلوك Morphological Transformations لتطبيق عمليات opening/closing.

• إذا كنت تهتم بمنطقة محددة فقط، قَصّ الإدخال باستخدام Image ROI Select أو Image ROI قبل طرح الخلفية لتسريع المعالجة.

• استخدم Show Image لمعاينة Foreground Mask في عارض أكبر أثناء ضبط المعاملات.

• لتحليل على مستوى الكائنات، مرّر القناع إلى Blob Detector أو استخدم Find Contour لاستخراج وقياس المكونات المكتشفة.

• للتمييز أو إبراز الاكتشافات على الإطار الأصلي، اجمع مع Draw Detections أو Draw Rectangle باستخدام الإحداثيات المستخلصة من التحليل.

• إذا كانت إطارات الإدخال كبيرة جدًا، أدخل Image Resizer لتقليل المقاس أولًا وتسريع المعالجة.

• احفظ الإطارات أو الأقنعة المهمة باستخدام Image Logger أو Image Write عند تحقق شرط (مثل تجاوز عدد الاكتشافات حدًا معينًا).

• استخدم Image Memory لتجميد إطار لفحصه بينما تستمر المعالجة الحية.

(الإشارات أعلاه تقتصر على قائمة البلوكات المتاحة)

🛠️ استكشاف الأخطاء وإصلاحها

• إذا كان قناع المقدّم حساسًا جدًا (بكسلات كثيرة متذبذبة)، زد VarThreshold أو زيّد History ليصبح النموذج أبطأ في التكيف.

• إذا لم تُكتشف الأجسام المتحركة بشكل موثوق، خفّض VarThreshold أو قلّل التنعيم السابق.

• إذا احتوى القناع على ضوضاء معزولة صغيرة، أضف Morphological Transformations (opening) أو شغّل Blur على الإدخال.

• إذا كانت الخلفية تتغير كثيرًا (إضاءة، حركة خلفية)، قلّل History حتى يتكيف النموذج أسرع، أو قصر المعالجة على ROI ثابت باستخدام Image ROI Select.

• إذا لم تتمكن من رؤية القناع بوضوح، استخدم Show Image لفتح القناع في عارض الصور للمراجعة الأفضل.

🔗 مجموعات بلوكات موصى بها

• التحضير: Blur → Background Subtractor → Morphological Transformations

• كشف متمركز: Image ROI Select → Background Subtractor → Blob Detector → Draw Detections

• التسجيل والمراجعة: Background Subtractor → Show Image (معاينة) وImage Logger أو Image Write (حفظ الأقنعة/الإطارات)

• ما بعد التحليل: Background Subtractor → Find Contour / Measure Object Distance → Data to JSON أو CSV Export

تساعد هذه التركيبات على بناء خطوط أنابيب موثوقة لتحليل الفيديو باستخدام البلوكات المتاحة.