> 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/std-of-image.md).

# Std. of Image

Bu fonksiyon bloğu, bir görüntüdeki piksel değerlerinin (0–255 aralığı) standart sapmasını hesaplar ve sonucu arayüzünde gösterir. Görüntü kontrastı, gürültü seviyesi veya genel parlaklık değişkenliğini değerlendirmek için kullanışlıdır.

## 📥 Girdiler

`Image Any`\
Analiz etmek istediğiniz görüntüyü kabul eden giriş soketi (gri ton veya renkli olabilir).

## 📤 Çıktılar

`Standard Deviation`\
Görüntü piksel değerlerinin standart sapmasını tek bir sayısal değer olarak veren çıktı soketi.

## 🕹️ Kontroller

Bu fonksiyon bloğunun etkileşimli bir kontrolü yoktur. Görüntü girişi sağlandığında gösterilen değer otomatik olarak güncellenir.

## 🎯 Özellikler

* Görüntü değişkenliği (kontrast / gürültü) hakkında hızlı sayısal geri bildirim.
* Yeni bir görüntü sağlandığında gösterilen değerin canlı güncellenmesi.
* Hem gri tonlu hem de renkli görüntülerle çalışır (tek bir özet sayı üretir).

## 📝 Kullanım

1. `Image Any` girişine bir görüntü üreten bloğu bağlayın. Örnekler: `Camera USB`, `Load Image` veya `Video`.
2. Hesaplanan değeri `Standard Deviation` çıktısından veya bloğun ekrandaki etiketinden okuyun.
3. Bu değeri mantık tetiklemek, kayıt yapmak veya görselleştirme için kullanın (ör. görüntü çok tekdüze veya çok gürültülü ise uyarı vermek).

## ⚙️ Değerlendirme

Senaryo çalıştığında ve girişe bir görüntü ulaştığında, blok piksel yoğunluklarının standart sapmasını hesaplar, sayısal sonucu çıktı olarak verir ve gösterimini günceller.

## 💡 İpuçları ve Püf Noktaları

* Belirli bir alan için daha net istatistik almak istiyorsanız önce `Image ROI` veya `Image ROI Select` ile kırpın ve kırpılmış görüntüyü bu bloğa verin.
* Ölçümden önce gürültünün etkisini azaltmak için `Blur` veya `Denoising` ile ön işleme yapın, ardından standart sapmayı ölçün.
* Görüntü kontrastı ile genel parlaklığı karşılaştırmak için bu değeri `Mean Value of Image` ile karşılaştırın.
* Birçok görüntüyü analiz ederken veya eğilimleri izlerken çıktıyı canlı çizim için `Scope`'a veya kayıt için `Image Logger` / `CSV Export`'a yönlendirin.
* Görüntü boyutu büyükse ve sadece hızlı bir tahmin gerekiyorsa, işlemi hızlandırmak için önce `Image Resizer` ile ölçek küçültmesi yapın.
* Bağlamsal kontroller eklemek için `Image Resolution and Channel Value` veya `Non-zero of Image` ile birleştirin (örnek: istatistiğe güvenmeden önce görüntünün beklenen kanallara veya içeriğe sahip olduğunu doğrulamak).

## 🛠️ Sorun Giderme

* Değer görünmüyor: yukarı akıştaki bir bloğun `Image Any` girişine geçerli bir görüntü gönderdiğinden emin olun.
* Beklenmedik derecede düşük veya yüksek değer: doğru bölgeyi ölçtüğünüzden emin olun (`Image ROI` kullanın) ve sensör gürültüsü veya sıkıştırma artefaktlarını azaltmak için `Blur` veya `Denoising` ile ön işlemeyi düşünün.
* Görsel inceleme istiyorsanız: istatistiği kontrol ederken görüntüyü önizlemek için aynı görüntü kaynağını `Show Image` bloğuna bağlayın.