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# Blur Detector

Este bloque de función evalúa si una imagen aparece nítida o desenfocada. Proporciona una única salida booleana que indica si la imagen de entrada se considera desenfocada y una lectura sencilla que muestra la puntuación de desenfoque calculada para ayudarte a ajustar la sensibilidad.

## 📥 Entradas (sockets)

`Input Image` Acepta una imagen RGB/BGR que será evaluada por desenfoque.

## 📤 Salidas (sockets)

`Is Blurred?` Resultado booleano que indica si la imagen proporcionada se considera desenfocada (true) o no (false).

## 🕹️ Controles

`Detection Threshold` Deslizador para ajustar cuán sensible es la prueba de desenfoque. Valores más bajos hacen la prueba más estricta (menos imágenes marcadas como desenfocadas); valores más altos la hacen más permisiva.

`Current blur value` Texto de solo lectura que muestra la puntuación numérica de desenfoque más reciente para que puedas compararla con el umbral.

## 🎯 Características

* Comprobación rápida de aprobado/reprobado para desenfoque, adecuada para flujos en tiempo real o revisiones por lotes.
* Retroalimentación numérica visual mediante `Current blur value` para ayudar a encontrar un `Detection Threshold` apropiado.
* Entrada de un único socket y salida booleana simple para facilitar la integración en flujos más grandes.

## ⚙️ Mecanismo de ejecución

Cuando llega una nueva imagen, el bloque analiza el contenido de la imagen para estimar la nitidez general y produce una puntuación numérica de desenfoque. Esa puntuación se compara con el `Detection Threshold` configurado por el usuario para generar la salida booleana `Is Blurred?`. El bloque actualiza la visualización de `Current blur value` para que puedas ajustar el umbral de forma interactiva.

## 📝 Instrucciones de uso

* Conecta una fuente de imagen (cámara, loader o un bloque de procesamiento previo) a `Input Image`.
* Ajusta `Detection Threshold` hasta que `Current blur value` separe las imágenes aceptables de las inaceptables para tu aplicación.
* Usa la salida `Is Blurred?` para controlar la lógica aguas abajo (por ejemplo, descartar fotogramas, desencadenar una recaptura o registrar imágenes de baja calidad).

## 💡 Consejos y trucos

* Para comprobaciones de cámara en vivo, empareja con `Camera USB` u otros bloques de entrada de imagen para monitorizar los fotogramas entrantes en busca de problemas de enfoque.
* Si necesitas visualizar o guardar ejemplos de fotogramas desenfocados, conecta el flujo de imagen a `Show Image` y/o `Image Logger` para revisar y ajustar la configuración.
* El preprocesamiento puede influir en la puntuación de desenfoque: prueba usar `Image Resize` para normalizar el tamaño de imagen o `Denoising` para reducir el ruido que pueda afectar la medición.
* Para simular entradas desenfocadas durante las pruebas, usa el bloque `Blur` aguas arriba.
* Combínalo con herramientas ROI como `Image ROI` o `Image ROI Select` para comprobar la nitidez solo en las áreas relevantes del fotograma (por ejemplo, la región donde aparece el objeto de interés).

## 🛠️ Solución de problemas

* Si todas las imágenes se etiquetan como desenfocadas: aumenta el valor de `Detection Threshold` o asegúrate de que tus imágenes de entrada no estén demasiado reducidas de tamaño antes de la evaluación.
* Si ninguna imagen se etiqueta como desenfocada aunque estén visiblemente fuera de foco: baja el `Detection Threshold` y verifica que la región de prueba coincida con donde ocurre el desenfoque (usa bloques ROI para limitar la evaluación al área de interés).
* Si la visualización de `Current blur value` no se actualiza, confirma que haya una imagen válida conectada a `Input Image` y que la fuente de imagen esté produciendo fotogramas (intenta conectar la fuente a un bloque `Show Image` para verificar visualmente).