> 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/detections-shapes/detectors/blob-detector.md).

# Blob Detector

Bu fonksiyon bloğu, bir görüntü içindeki blob'ları tanımlamak ve analiz etmek için tasarlanmıştır. Kullanıcılar, blob tespitini ihtiyaçlarına göre optimize etmek için çeşitli parametreleri kaydırıcılar aracılığıyla ayarlayabilir.

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

`Image Any` Blob tespitine yönelik herhangi bir görüntü verisini kabul eder.

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

`Image Any` Çıktı, tespit edilen blob'ların vurgulanmış olduğu orijinal görüntüyü gösterir.

`Number of Blobs` Bu çıktı, giriş görüntüsünde tespit edilen blob'ların toplam sayısını belirtir.

`Blobs Positions` Tespit edilen blob'ların koordinatlarını sağlar.

`Blobs Sizes` Tespit edilen blob'ların boyutlarını temin eder.

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

`Threshold Range` Blob tespiti için minimum ve maksimum eşik değerlerini tanımlayan iki kaydırıcı.

`Area Range %` Blob'ların görüntü boyutunun yüzdesi olarak minimum ve maksimum alanını belirleyen iki kaydırıcı.

`Circularity Range` Tespit edilen blob'ların minimum ve maksimum dairesellik değerlerini belirten iki kaydırıcı.

`Convexity Range` Tespit edilen blob'ların minimum ve maksimum konkavlık değerlerini belirten iki kaydırıcı.

`Inertia Range` Tespit edilen blob'ların minimum ve maksimum atalet oranını ayarlama olanağı sunan iki kaydırıcı.

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

`Customizable Detection Parameters` Blok, farklı türdeki blob'lar için daha iyi bir doğruluk sağlamak amacıyla tespit parametrelerinin ince ayarını yapmayı sağlar.

`Visual Feedback` Tespit edilen blob'lar çıktı görüntüsünde vurgulanarak sonuçların anında görsel onayını sağlar.

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

1. **Connect Input**: Blob'lar için analiz edilecek bir görüntüyü `Image Any` girişine bağlayın.
2. **Adjust Parameters**: Eşik, alan, dairesellik, konkavlık ve atalet için istenilen tespit parametrelerini ayarlamak için kaydırıcıları kullanın.
3. **Run the Block**: Görüntüde blob'ları tespit edilip vurgulanması için fonksiyon bloğunu çalıştırın.

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

Çalıştırıldığında, bu fonksiyon bloğu giriş görüntüsünü işler ve belirlenen blob'lar ile birlikte bunların boyutları ve konumlarıyla yeni bir görüntü çıktısı verir.

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

<details>

<summary>Kaydırıcıları Ayarlama</summary>

Öncelikle eşik ve alan için kaydırıcılarla deneyler yapın. Bu değerleri ince ayar yaparak, istenilen blob'ları nitelikleri temelinde etkili bir şekilde ayrıştırabilirsiniz.

</details>

<details>

<summary>Filtrelerle Sonuçları İyileştirme</summary>

Blob'ları tespit ettikten sonra, analiz için temiz veriler sağlamak amacıyla `Image Threshold` veya `HSV Filter` ile ek filtrasyon önlemleri uygulamayı düşünün.

</details>

<details>

<summary>Farklı Boyutları Yönetme</summary>

Eğer çeşitli boyutlarda blob'lar bekliyorsanız, alan aralığı için farklı yapılandırmaları test ederek önemli tespitlerin kaçırılmadığından emin olun.

</details>

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

<details>

<summary>Blob Bulunamadı</summary>

Hiçbir blob tespit edilmezse, giriş görüntüsünü ve tespit için ayarlanan eşikleri gözden geçirin. Daha iyi sonuçlar elde etmek için hem eşik hem de alan kaydırıcılarını ayarlayın.

</details>

<details>

<summary>Sonuçların Görsel Çakışması</summary>

Blob'lar aşırı sıkışık veya ayırt edilemez görünüyorsa, `Circularity Range` ve `Convexity Range` değerlerini ayarlamayı düşünün.

</details>