> 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/image-transformations/analysis/histogram-on-line.md).

# Histogram On Line

This function block analyzes pixel values along a single defined line in a grayscale or binary image. It detects segments where pixel values exceed a threshold and visualizes the line and found segments on an output image.

## 📥 Girdiler

`Input Image (Binary Image)`\
Çizgi analizi için kullanılacak ikili (binary) veya gri tonlamalı görüntü.

## 📤 Çıktılar

`Output Image`\
Çizgi ve bulunan tepe segmentlerini gösteren işaretlemelerle not edilmiş kaynak görüntü.

`Peak Count`\
Çizgi boyunca tespit edilen eşik segmentlerinin sayısı.

`Peak Start Locations`\
Her tespit edilen segment için başlangıç koordinatlarının listesi.

`Peak End Locations`\
Her tespit edilen segment için bitiş koordinatlarının listesi.

`Peak Mean Locations`\
Her tespit edilen segment için ortalama (merkez) koordinatlarının listesi.

## 🕹️ Kontroller

`Relation`\
Çizgi yönelimini (vertical veya horizontal) seçmek için açılır menü.

`Line Location`\
Çizginin piksel konumunu seçmek için kaydırıcı / sayı girişi (piksel cinsinden). Tek değer kabul eder; görüntü boyutuna karşı doğrulanır.

`Pixel Threshold`\
Aktif segmentleri belirlemek için kullanılan piksel değeri eşiği (0–255) için kaydırıcı / giriş.

## 🎨 Özellikler

* Kırmızı bir çizgi ve segment başlangıç, bitiş ve merkez pozisyonlarını gösteren renkli işaretçiler ile görsel geri bildirim.
* Dikey veya yatay çizgileri kabul eder ve çizgi konumunu görüntü boyutuna göre doğrular.
* Kenar artefaktlarını önlemek için (iç davranışla yapılandırılabilir) görüntü kenarlarına değen segmentleri görmezden gelir.
* Hem görsel hem de yapılandırılmış (koordinat listeleri, sayılar) çıktılar sağlar; downstream işlemler için uygundur.

## 📝 Kullanım Talimatları

1. Analiz edilecek gri tonlamalı veya ikili görüntüyü `Input Image (Binary Image)` girişine verin.
2. `Relation` ile çizgi yönelimini seçin.
3. Görüntü sınırları içinde olacak şekilde `Line Location` (piksel indeksi) ayarlayın.
4. Hassasiyeti kontrol etmek için `Pixel Threshold` değerini 0–255 aralığında belirleyin.
5. Bloğu çalıştırın; işaretlenmiş görüntü ve tespit edilen segment koordinat listeleri dönecektir.

## 📊 Değerlendirme

Çalıştırıldığında, blok seçilen çizgi boyunca piksel değerlerini örnekler, değerin eşik değerini karşıladığı veya aştığı bitişik segmentleri bulur, bunları çıktı görüntüsünde işaretler ve sayım ile koordinat listelerini geri döner.

## 💡 İpuçları ve Püf Noktaları

* Gürültülü girdileri azaltmak için ön işlem olarak `Blur` kullanın; `Image Threshold` ile temiz bir binary görüntü oluşturmak da yardımcı olur.
* Çizgi koordinatlarını daha basit ve anlamlı yapmak için `Image ROI Select` veya `Image ROI` ile ilgi alanını kırpın.
* Görüntü üzerinde etkileşimli çizgi yerleştirme istiyorsanız `Draw Line` ile konum belirleyip, piksel pozisyonunu `Line Location` alanına kopyalayın.
* Daha güvenilir tepe tespiti için gri tonlamaya dönüştürmeden önce özellikleri izole etmek amacıyla `HSV Filter` kullanın.
* Sonuçları görsel olarak incelemek için `Output Image` çıkışını `Show Image` ile bağlayın; daha büyük bir görüntüleyicide tespitleri doğrulayabilirsiniz.
* Akışınız boş görüntüler üretebiliyorsa, downstream mantığı korumak için `Is None` kullanmayı düşünün.

## 🛠️ Sorun Giderme

* Hiç tepe alınamıyorsa, `Pixel Threshold` değerini düşürün veya ön işlem olarak `Image Threshold` / `Blur` uygulayın.
* Çizgi konumu hata veriyorsa, `Line Location` değerinin dikey çizgiler için görüntü genişliği içinde, yatay çizgiler için görüntü yüksekliği içinde olduğundan emin olun. Blok, sınır dışı değerleri raporlayıp sınırlar.
* Çok sayıda küçük segment görünüyorsa, eşiği artırın veya önce görüntüyü `Blur` ile yumuşatın.