Super Resolution

Bu fonksiyon bloğu, önceden eğitilmiş süper çözünürlük modellerini kullanarak giriş görüntülerinin kalitesini artırır ve yeniden boyutlandırır. Hız ve kalite gereksinimlerinize uygun bir modeli seçin, bir görüntü besleyin ve büyütülmüş sonucu alın.

📥 Girdiler

Image Any Bu soket, iyileştirmek istediğiniz görüntüyü kabul eder.

📤 Çıktılar

Image Any Bloğun ürettiği büyütülmüş/iyileştirilmiş görüntü.

🕹️ Kontroller

SuperResolution Type Bir açılır menü: büyütme modeli ve ölçeğini seçmenizi sağlar. Seçenekler farklı hız/kalite dengeleri sunar. Örnek seçenekler: BEST_x2, MEDIUM_x4, FAST_x3, FASTEST_x2. Donanım ve gecikme gereksinimlerinize uygun olanı seçin.

🎨 Özellikler

• Farklı kalite ve performans seviyeleri sunan birden çok model seçeneği ile upscaling.

• Uyumlu bir GPU olduğunda daha hızlı işlem için donanım hızlandırma desteği.

• Mevcut iş akışlarına kolayca eklemek için tek giriş / tek çıkış akışı.

⚙️ Çalışma Mekanizması

• SuperResolution Type kontrolünden bir model seçin.

• Blok çalıştığında, seçilen upscaling modeli gelen görüntüye uygulanır ve büyütülmüş görüntü çıkışa gönderilir.

• Daha büyük ölçek faktörleri ve daha yüksek kaliteli modeller daha fazla işlem zamanı ve bellek gerektirir.

📝 Kullanım Talimatları

1. Bir görüntü kaynağını Image Any girişine bağlayın.

2. SuperResolution Type açılır menüsünden bir model ve ölçek seçin (ör. x2, x3 veya x4).

3. Senaryonuzu çalıştırarak büyütülmüş görüntüyü Image Any çıkışında elde edin.

4. Sonucu önizlemek için bir görüntü göstericiye bağlayın veya bir exporter bloğu ile kaydedin.

💡 İpuçları ve Püf Noktaları

• Giriş görüntüleriniz çok büyükse ve işlem yavaşsa, upscaling öncesinde Image Resizer ile görüntü boyutunu küçültün veya FASTEST_x2 gibi daha hafif bir model seçin.

• Görsel olarak sonucu incelemek için çıkışı Show Image bloğuna bağlayın.

• İşlenmiş görüntüleri ileride incelemek üzere kaydetmek isterseniz çıkışı Image Logger veya Image Write ile bağlayın.

• Kaynakları korumak için yalnızca önemli bölgelere süper çözünürlük uygulayın: Image ROI Select veya Get ROI ile kırpın, kırpılan bölgede super resolution çalıştırın, gerekirse tekrar birleştirin.

• Küçük nesne tanıma veya metin okuma gibi daha yüksek çözünürlükten fayda sağlayan sonraki işlemler için çıkışı Object Detection (D-FINE), Object Detection, OCR (EasyOCR) veya OCR bloklarına bağlamayı deneyin.

• Gerçek zamanlı performans gerekiyorsa kalite ve hız arasında dengeleyin: MEDIUM_* veya FAST_* modelleri tercih edin.

🛠️ Sorun Giderme

• GPU bellek yetersizliği veya uzun işlem süreleri

  • SuperResolution Type listesinden daha hafif bir seçenek (örn. FASTEST_x2) deneyin veya Image Resizer ile giriş görüntüsünü küçültün.

  • Pipeline'ı çalıştırmadan önce diğer GPU yoğun uygulamaları kapatın.

• Çıktı değişmemiş görünüyor veya artefaktlar oluşuyor

  • Farklı bir model/ölçek ayarı deneyin. Daha yüksek kaliteli modeller daha fazla detay verir ancak görüntü içeriğine bağlı olarak farklı artefaktlar üretebilir.

  • Upscaling öncesinde Denoising, Blur veya Image Resize ile ön işleme yapmayı düşünün.

• Çok sayıda görüntüde yavaş değerlendirme

  • Bellek kullanımı ve verimlilik kontrolü için Batch Processing kullanın veya yalnızca seçili ROI'leri büyütün (Image ROI Select).

📊 Değerlendirme

Çalıştırıldığında, blok seçilen model ve ölçeğe göre tek bir büyütülmüş görüntü üretir. Performans; model seçimi, görüntü boyutu ve mevcut donanıma bağlıdır.