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# Batch Processing

Ce bloc de fonction collecte plusieurs valeurs d'entrée dans un seul conteneur de lot afin de réduire l'utilisation mémoire pendant le traitement. Utilisez-le lorsque vous souhaitez regrouper des éléments (images, données ou valeurs génériques) dans un flux unique que d'autres blocs peuvent consommer comme un lot.

## 📥 Entrées

`Input 1`\
Première valeur à inclure dans le lot. Peut être des données d'image, des nombres, du texte, des listes ou d'autres valeurs génériques.

`Input 2`\
Deuxième valeur à inclure dans le lot. Des entrées supplémentaires peuvent être connectées selon votre flux de travail.

## 📤 Sorties

`Batch`\
Une liste groupée unique contenant les valeurs d'entrée connectées, prête pour le traitement en lot.

## 🕹️ Contrôles

Ce bloc de fonction n'a pas de contrôles interactifs. Il fonctionne en regroupant tout ce qui est connecté à ses prises d'entrée.

## 🎯 Fonctionnalités

* Regroupe plusieurs entrées en un seul objet de lot, optimisé pour la mémoire, pour le traitement en aval.
* Accepte des types de données génériques : images, nombres, texte ou listes peuvent être mis en lot.
* Utile pour réduire l'empreinte mémoire lors du traitement d'un grand nombre d'éléments dans une chaîne.

## 📝 Comment utiliser

1. Connectez les éléments que vous voulez regrouper à `Input 1` et `Input 2` (ou à d'autres entrées si disponibles).
2. Le bloc produira une seule sortie `Batch` qui contient ces entrées sous forme de liste.
3. Alimentez la sortie `Batch` vers des blocs qui acceptent des entrées de type lot ou vers des blocs capables d'itérer sur le lot.

## ⚙️ Comportement à l'exécution

Lorsque le scénario s'exécute, le bloc de fonction collecte les valeurs présentes sur ses prises d'entrée et les émet groupées sous forme d'un seul `Batch`. Si une entrée est manquante ou invalide, le lot inclura un espace réservé pour cette entrée afin que les blocs en aval puissent la gérer de manière cohérente.

## 💡 Astuces

* Créez des ensembles d'images groupées à partir de plusieurs sources en combinant des entrées d'images comme `Load Image`, `Camera USB`, `Camera IP (ONVIF)` ou `Video` dans un seul `Batch` pour le traitement.
* Utilisez `Batch Processing` avant des blocs lourds en mémoire tels que `Object Detection`, `Mask Detection`, `Super Resolution` ou `OCR` pour diminuer le pic d'utilisation mémoire lors du traitement de nombreuses images.
* Après avoir traité un lot, utilisez `Debatch` pour séparer les résultats en éléments individuels destinés au dessin ou à l'enregistrement.
* Fusionnez plusieurs lots avec `Batch Concatenation` lorsque vous devez combiner des lots créés dans différentes parties d'un flux.
* Utilisez `Get Batch Size` et `Get Element` pour inspecter ou accéder aux éléments à l'intérieur du `Batch` pour des logiques conditionnelles ou un traitement sélectif.
* Lors de l'enregistrement des résultats, connectez les sorties par élément (après `Debatch`) à `Image Logger`, `Image Write` ou `Record Video` pour stocker les images traitées de manière efficace.

## 🛠️ Dépannage

* Aucun donnée dans `Batch` : Vérifiez que les blocs en amont produisent des valeurs sur les entrées. Si une entrée doit être volontairement vide, cet emplacement vide apparaîtra dans le lot.
* Ordre inattendu des éléments : Le lot conserve l'ordre des entrées telles que connectées. Réorganisez les connexions si une séquence différente est requise.
* Blocs en aval n'acceptant pas le lot : Certains blocs attendent des éléments uniques plutôt que des lots. Utilisez `Debatch` pour convertir un lot en éléments individuels avant de les alimenter vers ces blocs.