> 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/french/function-blocks/blocks-reference/detections-shapes/detectors/find-object-multiple-image.md). # Find Object - Multiple Image Ce bloc fonction détecte si un modèle (template / object) apparaît à travers plusieurs régions correspondantes d'une image plus grande. Il est conçu pour les cas où l'image principale et le template sont comparées en les divisant en une grille de tuiles et en contrôlant chaque paire de tuiles pour une correspondance. Le bloc fournit un retour visuel en marquant les tuiles qui n'ont pas correspondu et renvoie à la fois des comptes et un indicateur global de réussite/échec. ## 📥 Inputs `Main Image` Fournissez l'image dans laquelle vous souhaitez vérifier la présence de l'objet.\ `Object Image` Fournissez le template de l'objet qui devrait être présent à travers les tuiles de l'image principale. ## 📤 Outputs `Image Any` L'image principale annotée pour indiquer les tuiles où le template n'a pas été trouvé (retour visuel).\ `Match Count` Le nombre de tuiles où le template a été correctement trouvé.\ `Matched All` Booléen qui est TRUE lorsque le template est trouvé dans chaque tuile attendue (selon la grille de découpe choisie), sinon FALSE. ## 🕹️ Controls `Method` Choisissez la méthode de matching pour contrôler comment la similarité est évaluée entre chaque paire de tuiles. Différentes méthodes modifient la sensibilité et le comportement du matching. `Match Threshold %` Ajuste la sévérité du matching. Augmenter ce seuil exige une similarité plus proche pour qu'une tuile soit comptée comme correspondante. `Horizontal Slice` Indique en combien de tuiles l'image doit être divisée horizontalement (colonnes). `Vertical Slice` Indique en combien de tuiles l'image doit être divisée verticalement (lignes). ## 🎯 Key Features * Comparaison par grille : divise à la fois l'image principale et le template en le même nombre de tuiles et compare les tuiles correspondantes. * Indicateurs visuels d'échec : l'image de sortie est annotée pour montrer les tuiles qui n'ont pas matché (inspection visuelle simple). * Résumé des correspondances : renvoie un nombre de tuiles correspondantes et un booléen `Matched All` pour savoir rapidement si toute la grille est validée. * Sensibilité et méthode ajustables : affinez le comportement de détection via `Method` et `Match Threshold %`. * Fonctionne à plusieurs échelles via comparaison par tuiles, utile lorsque l'objet doit apparaître plusieurs fois dans une mise en page structurée. ## ⚙️ How it runs Lorsque le bloc s'exécute : 1. Il divise à la fois le `Main Image` et le `Object Image` en une grille définie par `Horizontal Slice` et `Vertical Slice`. 2. Il compare chaque paire de tuiles correspondantes en utilisant la `Method` sélectionnée et le `Match Threshold %`. 3. Il marque les tuiles sur l'image de sortie où le template n'a pas été trouvé et incrémente un compteur pour les tuiles réussies. 4. Il renvoie l'image annotée, le nombre total de tuiles correspondantes et un booléen indiquant si toutes les tuiles ont matché. Remarque : pour des résultats fiables, les images principale et template doivent être de taille et d'orientation similaires afin que les tuiles correspondantes soient comparables. ## 📝 Usage Tips * Choisissez `Horizontal Slice` et `Vertical Slice` pour correspondre au tuilage attendu ou à la disposition de l'objet dans l'image principale (par exemple, une grille 3x3 pour neuf positions attendues). * Augmentez `Match Threshold %` pour réduire les faux positifs lorsque le fond ou les motifs génèrent du bruit. * Testez différentes options `Method` si une méthode produit trop d'erreurs ou de faux positifs. ## 💡 Tips and Tricks — Useful block combinations * Si vos images sont trop grandes ou lentes à traiter, utilisez `Image Resizer` avant ce bloc pour réduire la taille d'entrée. * Utilisez `Image ROI Select` pour recadrer l'image principale sur la zone d'intérêt afin que le découpage ne s'applique que là où c'est nécessaire. * Appliquez `Blur` ou `Denoising` à l'image principale pour réduire le bruit haute fréquence qui peut provoquer des faux non-correspondances. * Ajustez les couleurs ou le contraste avec `Adjust Colors` ou `Contrast Optimization` pour rendre l'objet plus distinct du fond. * Prévisualisez les résultats en envoyant la sortie annotée vers `Show Image`. * Sauvegardez les cas échoués ou l'image annotée avec `Image Logger` ou `Image Write` pour examen hors ligne. * Pour des vérifications à template unique (sans tuilage), envisagez `Find Object` lorsque vous n'avez besoin que d'une occurrence plutôt que d'une grille tuilée. (indice : combinez les contrôles et blocs ci‑dessus pour construire un flux d'inspection robuste — recadrer, prétraiter, comparer, puis enregistrer ou afficher les résultats) ## 🛠️ Troubleshooting * Si le bloc indique moins de correspondances que prévu : vérifiez que `Horizontal Slice` et `Vertical Slice` correspondent à la façon dont l'objet se répète dans l'image principale ; augmentez `Match Threshold %` ou essayez une autre `Method`. * Si le bloc signale trop de faux positifs : augmentez `Match Threshold %`, appliquez un prétraitement tel que `Image Threshold` ou `Blur`, ou utilisez `Image Resizer` pour aligner les échelles. * Si les comptes de tuiles ne correspondent pas ou si la comparaison semble invalide : assurez-vous que les deux entrées sont des images valides et que les nombres de slices sont des entiers positifs. * Si l'orientation ou l'échelle diffère entre le template et l'image principale : faites pivoter ou redimensionner les entrées pour que les tuiles s'alignent, ou utilisez `Auto Alignment` / `Image Resizer` avant d'exécuter la comparaison.