> 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/turkish/fonksiyon-bloklari/blocks-reference/ai-blocks/face-detection.md).

# Face Detection

Bu fonksiyon bloğu, bir giriş görüntüsündeki insan yüzlerini tespit eder ve sonraki işlemler için görsel ve sayısal sonuçlar döndürür.

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

`Image Any` Yüzler için analiz edilecek görüntü (renkli veya gri tonlamalı). Kameralardan gelen kareleri veya yüklenmiş görüntüleri sağlayın.

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

`Image Any` Tespit edilen yüz kutularının çizildiği açıklamalı görüntü.

`Face Area Coordinates` Her tespit edilen yüz için dikdörtgen koordinatlarının listesi.

`Face Count` Giriş görüntüsünde tespit edilen yüz sayısı.

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

`Confidence Threshold %` Minimum tespit güvenini ayarlamak için bir kaydırıcı. Yanlış pozitifleri azaltmak için artırın, daha izin verici olmak için düşürün.

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

* Canlı kamera kareleri veya statik görüntüler için uygun gerçek zamanlı yüz tespiti.
* Hem görsel geri bildirim (açıklamalı görüntü) hem de yapılandırılmış veri (koordinatlar ve sayım) sağlar.
* Tespit sıkılığını kontrol etmek için ayarlanabilir güven seviyesi.

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

1. Bir görüntü üreten bloğu (kamera veya dosya yükleyici) `Image Any` girişine bağlayın.
2. `Confidence Threshold %` kaydırıcısını istenen hassasiyete ayarlayın.
3. Çıktıları ihtiyaca göre kullanın:
   * Açıklamalı görüntüyü önizlemek için bu bloğun çıktısını bir görüntü gösterici bloğuna bağlayın (örn. `Show Image`).
   * ROI işleme veya takip için `Face Area Coordinates` değerlerini okuyun.
   * Alarm, kayıt veya basit analizler için `Face Count` kullanın.

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

Blok çalıştığında, yapılandırılan güven eşiğinin üzerindeki yüzleri gelen görüntüde tarar ve açıklamalı görüntüyü, yüz dikdörtgenleri listesini ve tespit edilen yüz sayısını üretir.

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

* Görsel inceleme için bu bloğun çıktısını `Show Image` bloğuna bağlayarak tespitleri görüntüleyin.
* Sadece tek bir alanı (ör. kapı önü) izlemeniz gerekiyorsa, yanlış pozitifleri azaltmak ve hızı artırmak için önce `Image ROI Select` ile kırpma yapın.
* CPU kullanımını azaltmak veya işlemi hızlandırmak için bu bloktan önce `Image Resize` kullanarak çözünürlüğü düşürün.
* Ekranda daha net sonuçlar için tespit dikdörtgenlerini özel kaplamalar veya durum metniyle birleştirmek üzere `Draw Detections` kullanın.
* Başarılı veya başarısız tespit örneklerini çevrimdışı inceleme ve ayarlama için `Image Logger` ile kaydedin.
* Düşük kaliteli görüntülerde tespit kararlılığını artırmak için gürültülü girdileri önce `Blur` veya bir eşikleme bloğuyla (örn. `Image Threshold`) ön işleyin.

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

* Yüz tespit edilmedi: `Confidence Threshold %` değerini düşürün ve görüntünün net, önden veya hafif açıyla çekilmiş yüzler içerdiğinden emin olun. Görüntü kontrastını artırmayı veya makul bir çalışma boyutu için `Image Resize` kullanmayı deneyin.
* Çok fazla yanlış pozitif: `Confidence Threshold %` değerini artırın ve sahneyi alakasız alanları dışlamak için `Image ROI Select` ile kırpın.
* Performans sorunları: Girdi çözünürlüğünü `Image Resize` ile azaltın veya tespiti yalnızca seçilen karelerde çalıştırmak için bir kontrol sinyali ya da toplu iş stratejisi uygulayın.