# U2Net Segmentation

Bu fonksiyon bloğu, öne çıkan nesne tespiti ve arka plan kaldırma işlemlerini gerçekleştirir. Temiz bir ön plan maskesi çıkarmak ve arka planın kaldırıldığı segmentlenmiş bir görüntü üretmek için kullanın.

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

`Image Any` Analiz edilecek giriş görüntüsü (renkli veya gri). Segment etmek istediğiniz görüntü kaynağını bağlayın.

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

`Image Gray` Nesne olasılığını gösteren gri tonlamalı olasılık haritası / maske.

`Image Any` Maske kullanılarak arka planı kaldırılmış segmentlenmiş görüntü.

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

`Model` Kullanılacak U2Net varyantını seçin (örneğin "U2Net (High Quality)" veya "U2NetP (Fast)"). Daha iyi maskeler için kalite odaklı modeli, hız için hızlı modeli tercih edin.

`Input Size` Model giriş boyutunu yeniden boyutlandırır. Daha küçük değerler hızı artırır; daha büyük değerler detay verir fakat performans maliyeti getirir.

`Threshold` Olasılık haritasının ikili maskeye dönüştürülmesini kontrol eder. Eşiği artırmak maskeyi daha sıkı hale getirir (daha az ön plan pikseli).

## 🎨 Özellikler <a href="#features" id="features"></a>

* Ön plan çıkarımı; hem yumuşak olasılık haritası hem de ikili maske üretir.
* Yalnızca tespit edilen ön planı tutan renkli segmentlenmiş görüntü çıktısı.
* Doğruluk ile hız arasında seçim yapmanızı sağlayan iki model seçeneği.
* İnce ayar için ayarlanabilir ön işleme boyutu ve eşik değeri.

## 📝 Kullanım Talimatları <a href="#usage" id="usage"></a>

1. Bir görüntü kaynağını `Image Any` girişine bağlayın.
2. Kalite veya hız tercihinize göre bir `Model` seçin.
3. Detay ile işlem süresi arasındaki dengeyi ayarlamak için `Input Size` değerini belirleyin.
4. İstenen ikili maskeyi elde etmek için `Threshold` değerini ayarlayın (önizleme için `Show Image` bloğunu bağlayın).
5. Maskeyi daha fazla işleme almak için `Image Gray` çıkışını, görselleştirme veya kaydetme için segmentlenmiş görüntüyü sağlayan `Image Any` çıkışını kullanın.

## 📊 Değerlendirme <a href="#evaluation" id="evaluation"></a>

Bloğu çalıştırdığınızda, seçili modele ve kaydırıcı ayarlarına göre bir olasılık maskesi ve segmentlenmiş görüntü üretir. Maskeyi sonraki işleme bloklarına (ör. filtreleme, kontur tespiti, ROI operasyonları) besleyin.

## 💡 İpuçları ve Püf Noktaları <a href="#tips-and-tricks" id="tips-and-tricks"></a>

* Kabul edilebilir kaliteyi korurken işlem hızını artırmak için `Input Size` değerini düşürün ve `U2NetP (Fast)` modelini kullanın.
* Gürültülü görüntülerde daha iyi maskeler için kaynağı önce `Denoising` veya `Blur` ile işlemden geçirin.
* Konu görüntüye göre küçükse, segmentasyondan önce ilgi bölgesini büyütmek için `Image Resize` kullanın.
* Sonuçları etkileşimli olarak önizlemek için segmentlenmiş çıkışı `Show Image` bloğuna bağlayın.
* Sonuçları otomatik kaydetmek için segmentlenmiş görüntüyü `Image Logger` veya `Image Write` ile bağlayın.
* Alternatif arka plan kaldırma yaklaşımlarını görmek isterseniz, sahnenize en uygun yöntemi belirlemek için `Background Removal (RMBG-1.4)` veya `Background Removal (BiRefNet)` ile karşılaştırın.
* İkili maske çıktısını ROI veya şekil analizi bloklarına (ör. kontur bulma veya ölçüm blokları) girdi olarak vererek nesne geometrisini çıkarın.

(ipucu: faydalı yardımcı bloklar — `Show Image`, `Image Resize`, `Denoising`, `Image Logger`, `Image Write`, `Background Removal (RMBG-1.4)`, `Background Removal (BiRefNet)`)

## 🛠️ Sorun Giderme <a href="#troubleshooting" id="troubleshooting"></a>

* Maskeler eksik veya çok gürültülü görünüyorsa: `Input Size` değerini artırın veya giriş görüntüsüne `Denoising`/`Blur` uygulayın.
* Maske çok izin vericiyse (arka plan dahil oluyorsa): maskeyi daha sıkı yapmak için `Threshold` değerini yükseltin.
* İşlem çok yavaşsa: daha hızlı model seçeneğine geçin ve/veya `Input Size` değerini düşürün.
* Hiç çıktı görünmüyorsa: `Image Any` girişine geçerli bir görüntü bağlı olduğundan emin olun ve `Show Image` ile önizleyin.


---

# Agent Instructions: Querying This Documentation

If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question.

Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter:

```
GET https://docs.augelab.com/turkish/fonksiyon-bloklari/ai-blocks/u2net-segmentation.md?ask=<question>
```

The question should be specific, self-contained, and written in natural language.
The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.

Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.