दूरी मापन
2D समतल पर दो bounding boxes के बीच दूरी की गणना करें।
बाउंडिंग बॉक्स निर्देशांकों का उपयोग करके 2D समतल पर दो पहचाने गए ऑब्जेक्ट्स के बीच दूरी की गणना करें, एक निर्दिष्ट अक्ष के साथ क्षैतिज या ऊर्ध्वाधर दूरी मापन का समर्थन करते हुए, और पिक्सेल दूरी को वास्तविक-विश्व मापों में बदलने के लिए दो कैलिब्रेशन विधियाँ (ज्ञात आयामों वाला संदर्भ ऑब्जेक्ट या पिक्सेल-से-सेंटीमीटर अनुपात) प्रदान करते हुए, ताकि स्थानिक विश्लेषण, ऑब्जेक्ट दूरी आकलन, सुरक्षा निगरानी और मापन वर्कफ़्लो किए जा सकें।
यह ब्लॉक कैसे काम करता है
यह ब्लॉक उनके बाउंडिंग बॉक्स स्थानों का विश्लेषण करके और पिक्सेल दूरी को वास्तविक-विश्व इकाइयों (सेंटीमीटर) में बदलकर दो पहचाने गए ऑब्जेक्ट्स के बीच दूरी मापता है। यह ब्लॉक:
छवि में ऑब्जेक्ट्स के लिए बाउंडिंग बॉक्स और वर्ग नामों वाली पहचान भविष्यवाणियाँ प्राप्त करता है
अपने वर्ग नामों (object_1_class_name और object_2_class_name) का उपयोग करके दो लक्ष्य ऑब्जेक्ट्स की पहचान करता है:
मेल खाने वाले निर्दिष्ट वर्ग नामों के बाउंडिंग बॉक्स खोजने के लिए सभी डिटेक्शनों में खोज करता है
दोनों ऑब्जेक्ट्स के लिए बाउंडिंग बॉक्स निर्देशांक (x_min, y_min, x_max, y_max) निकालता है
सत्यापित करता है कि दोनों ऑब्जेक्ट्स डिटेक्शनों में मिल गए हैं
दूरी मापन के लिए ऑब्जेक्ट की स्थिति सत्यापित करता है:
जांचता है कि बाउंडिंग बॉक्स एक-दूसरे पर ओवरलैप तो नहीं कर रहे हैं (यदि वे ओवरलैप करते हैं, तो दूरी 0 सेट की जाती है)
सत्यापित करता है कि ऑब्जेक्ट्स निर्दिष्ट संदर्भ अक्ष (क्षैतिज या ऊर्ध्वाधर) के साथ एक अंतर रखते हैं
यदि ऑब्जेक्ट्स ओवरलैप करते हैं या चयनित अक्ष के लिए गलत स्थिति में हैं, तो 0 दूरी लौटाता है
कैलिब्रेशन विधि निर्धारित करता है और कैलिब्रेशन करता है:
संदर्भ ऑब्जेक्ट कैलिब्रेशन के लिए:
ज्ञात वास्तविक-विश्व आयामों वाले संदर्भ ऑब्जेक्ट (reference_object_class_name) के लिए डिटेक्शनों में खोज करता है
संदर्भ ऑब्जेक्ट के बाउंडिंग बॉक्स निर्देशांक निकालता है
संदर्भ ऑब्जेक्ट के आयाम पिक्सेल में मापता है (चौड़ाई और ऊँचाई)
पिक्सेल-से-सेंटीमीटर अनुपात की गणना करता है:
चौड़ाई अनुपात: reference_width_pixels / reference_width (cm)
ऊँचाई अनुपात: reference_height_pixels / reference_height (cm)
अधिक सटीक स्केलिंग के लिए चौड़ाई और ऊँचाई अनुपातों से औसत पिक्सेल अनुपात निकालता है
सभी पिक्सेल मापों को सेंटीमीटर में बदलने के लिए औसत अनुपात का उपयोग करता है
पिक्सेल-से-सेंटीमीटर अनुपात कैलिब्रेशन के लिए:
प्रदान किए गए pixel_ratio का सीधे उपयोग करता है (जैसे, 100 पिक्सेल = 1 सेंटीमीटर)
पिक्सेल दूरी को सेंटीमीटर दूरी में बदलने के लिए अनुपात लागू करता है
जब पिक्सेल-से-वास्तविक-विश्व स्केल पहले से ज्ञात या कैलिब्रेटेड हो, तब उपयुक्त
निर्दिष्ट अक्ष के साथ दो ऑब्जेक्ट्स के बीच पिक्सेल दूरी मापता है:
ऊर्ध्वाधर दूरी के लिए: Y-अक्ष के साथ दूरी की गणना करता है (ऊर्ध्वाधर पृथक्करण)
बाउंडिंग बॉक्स के बीच ऊर्ध्वाधर अंतर खोजता है
ऊपरी ऑब्जेक्ट के निचले किनारे से निचले ऑब्जेक्ट के ऊपरी किनारे तक (या इसके विपरीत) दूरी मापता है
वास्तविक अंतर दूरी ज्ञात करने के लिए बाउंडिंग बॉक्स स्थितियों को ध्यान में रखता है
क्षैतिज दूरी के लिए: X-अक्ष के साथ दूरी की गणना करता है (क्षैतिज पृथक्करण)
बाउंडिंग बॉक्स के बीच क्षैतिज अंतर खोजता है
बाएँ ऑब्जेक्ट के दाएँ किनारे से दाएँ ऑब्जेक्ट के बाएँ किनारे तक (या इसके विपरीत) दूरी मापता है
वास्तविक अंतर दूरी ज्ञात करने के लिए बाउंडिंग बॉक्स स्थितियों को ध्यान में रखता है
पिक्सेल दूरी को सेंटीमीटर दूरी में बदलता है:
पिक्सेल दूरी को पिक्सेल-से-सेंटीमीटर अनुपात (कैलिब्रेशन से) से विभाजित करता है
सेंटीमीटर में वास्तविक-विश्व दूरी मापन उत्पन्न करता है
पिक्सेल दूरी और सेंटीमीटर दूरी दोनों मान लौटाता है
यह ब्लॉक एक लंबवत कैमरा दृश्य (टॉप-डाउन या फ्रंटल दृश्य) मानता है, जहाँ परिप्रेक्ष्य विकृति न्यूनतम होती है, जिससे सटीक 2D दूरी माप सुनिश्चित होते हैं। दूरी को निर्दिष्ट अक्ष (क्षैतिज या ऊर्ध्वाधर) के साथ बाउंडिंग बॉक्स के बीच के अंतर के रूप में मापा जाता है, न कि ऑब्जेक्ट केंद्रों के बीच की विकर्ण दूरी के रूप में। कैलिब्रेशन प्रक्रिया ज्ञात आयामों वाले संदर्भ ऑब्जेक्ट (अधिक लचीला, अलग-अलग स्केल के साथ काम करता है) या सीधे पिक्सेल अनुपात (सरल, पूर्व-कैलिब्रेशन आवश्यक) का उपयोग करके पिक्सेल मापों को वास्तविक-विश्व इकाइयों में बदलती है। इससे निगरानी, विश्लेषण और नियंत्रण अनुप्रयोगों के लिए सटीक स्थानिक मापन संभव होता है।
सामान्य उपयोग के मामले
सुरक्षा निगरानी: ऑब्जेक्ट्स के बीच दूरी मापकर सुरक्षित अंतर सुनिश्चित करें (जैसे, सामाजिक दूरी के लिए लोगों के बीच दूरी मापना, वाहनों के बीच दूरी की निगरानी करना, औद्योगिक सेटिंग्स में सुरक्षित अंतर सुनिश्चित करना), जिससे सुरक्षा निगरानी वर्कफ़्लो सक्षम होते हैं
वेयरहाउस प्रबंधन: भंडारण और लॉजिस्टिक्स में वस्तुओं या ऑब्जेक्ट्स के बीच दूरी मापें (जैसे, पैकेजों के बीच अंतर मापना, शेल्फ स्पेसिंग का आकलन करना, ऑब्जेक्ट प्लेसमेंट की निगरानी करना), जिससे वेयरहाउस प्रबंधन वर्कफ़्लो सक्षम होते हैं
गुणवत्ता नियंत्रण: विनिर्माण और असेंबली में वस्तुओं की दूरी और स्थिति सत्यापित करें (जैसे, घटकों के बीच अंतर मापना, असेंबली लाइनों में दूरी सत्यापित करना, स्थिति की सटीकता जाँचना), जिससे गुणवत्ता नियंत्रण वर्कफ़्लो सक्षम होते हैं
यातायात विश्लेषण: यातायात निगरानी में वाहनों या वस्तुओं के बीच दूरी मापें (जैसे, वाहन दूरी मापना, सुरक्षित अनुसरण दूरी का आकलन करना, यातायात अंतर की निगरानी करना), जिससे यातायात विश्लेषण वर्कफ़्लो सक्षम होते हैं
खुदरा विश्लेषण: खुदरा वातावरण में उत्पादों या ग्राहकों के बीच दूरी मापें (जैसे, शेल्फ पर उत्पादों की दूरी मापना, ग्राहक दूरी का आकलन करना, डिस्प्ले व्यवस्था की निगरानी करना), जिससे खुदरा विश्लेषण वर्कफ़्लो सक्षम होते हैं
कृषि निगरानी: फसलों, पौधों या कृषि वस्तुओं के बीच दूरी मापें (जैसे, फसल दूरी मापना, पौधों के अंतर का आकलन करना, खेत की व्यवस्था की निगरानी करना), जिससे कृषि निगरानी वर्कफ़्लो सक्षम होते हैं
अन्य ब्लॉकों से जोड़ना
यह ब्लॉक डिटेक्शन भविष्यवाणियाँ प्राप्त करता है और distance_cm तथा distance_pixel मान उत्पन्न करता है:
ऑब्जेक्ट डिटेक्शन या इंस्टेंस सेगमेंटेशन ब्लॉक्स के बाद ताकि पहचाने गए ऑब्जेक्ट्स के बीच दूरी मापी जा सके (जैसे, पहचाने गए ऑब्जेक्ट्स के बीच दूरी मापना, डिटेक्शनों से दूरी की गणना करना, ऑब्जेक्ट संबंधों का विश्लेषण करना), जिससे डिटेक्शन-से-मापन वर्कफ़्लो सक्षम होते हैं
लॉजिक ब्लॉक्स से पहले जैसे Continue If, ताकि दूरी मापों के आधार पर निर्णय लिए जा सकें (जैसे, यदि दूरी सुरक्षित है तो जारी रखें, दूरी आवश्यकताओं के आधार पर फ़िल्टर करें, दूरी थ्रेशहोल्ड का उपयोग करके निर्णय लें), जिससे दूरी-आधारित निर्णय वर्कफ़्लो सक्षम होते हैं
विश्लेषण ब्लॉक्स से पहले ताकि ऑब्जेक्ट्स के बीच स्थानिक संबंधों का विश्लेषण किया जा सके (जैसे, ऑब्जेक्ट दूरी का विश्लेषण, दूरी मापों को संसाधित करना, स्थानिक डेटा के साथ काम करना), जिससे स्थानिक विश्लेषण वर्कफ़्लो सक्षम होते हैं
सूचना ब्लॉक्स से पहले ताकि दूरी थ्रेशहोल्ड का उल्लंघन होने पर अलर्ट भेजे जा सकें (जैसे, दूरी बहुत कम होने पर अलर्ट भेजना, दूरी उल्लंघनों की सूचना देना, मापों के आधार पर कार्रवाई शुरू करना), जिससे दूरी-आधारित सूचना वर्कफ़्लो सक्षम होते हैं
डेटा संग्रहण ब्लॉक्स से पहले ताकि दूरी मापों को रिकॉर्ड किया जा सके (जैसे, दूरी मापों को संग्रहीत करना, दूरी डेटा लॉग करना, स्थानिक मेट्रिक्स रिकॉर्ड करना), जिससे दूरी मापन लॉगिंग वर्कफ़्लो सक्षम होते हैं
मापन पाइपलाइनों में जहाँ दूरी गणना एक बड़े स्थानिक विश्लेषण वर्कफ़्लो का हिस्सा है (जैसे, विश्लेषण पाइपलाइनों में दूरी मापना, निगरानी प्रणालियों में दूरी निकालना, शृंखलाओं में स्थानिक मापों को संसाधित करना), जिससे स्थानिक मापन पाइपलाइन वर्कफ़्लो सक्षम होते हैं
आवश्यकताएँ
यह ब्लॉक बाउंडिंग बॉक्स और वर्ग नामों वाली डिटेक्शन भविष्यवाणियों की आवश्यकता रखता है। छवि को एक लंबवत कैमरा दृश्य (टॉप-डाउन या फ्रंटल) से कैप्चर किया जाना चाहिए ताकि परिप्रेक्ष्य विकृति न्यूनतम रहे और सटीक 2D दूरी मापन सुनिश्चित हो। संदर्भ ऑब्जेक्ट कैलिब्रेशन के लिए, ज्ञात आयामों वाला एक संदर्भ ऑब्जेक्ट डिटेक्शनों में मौजूद होना चाहिए। पिक्सेल-से-सेंटीमीटर अनुपात कैलिब्रेशन के लिए, पिक्सेल अनुपात कैमरा सेटअप के लिए पहले से कैलिब्रेट किया हुआ या ज्ञात होना चाहिए। ऑब्जेक्ट्स एक-दूसरे पर ओवरलैप नहीं होने चाहिए और निर्दिष्ट मापन अक्ष (क्षैतिज या ऊर्ध्वाधर) के साथ उनके बीच अंतर होना चाहिए। यह ब्लॉक सटीक 2D मापन के लिए मानता है कि ऑब्जेक्ट्स एक ही तल पर हैं।
प्रकार पहचानकर्ता
स्टेप में निम्नलिखित पहचानकर्ता का उपयोग करें "type" फील्ड: roboflow_core/distance_measurement@v1 अपने वर्कफ़्लो में ब्लॉक को एक स्टेप के रूप में जोड़ने के लिए।
गुण
नाम
प्रकार
विवरण
संदर्भ
name
str
इस स्टेप के लिए एक अद्वितीय पहचानकर्ता दर्ज करें..
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object_1_class_name
str
पहले ऑब्जेक्ट का वर्ग नाम, जिससे दूरी मापनी है। यह डिटेक्शन भविष्यवाणियों में दिए गए वर्ग नाम से बिल्कुल मेल खाना चाहिए। ब्लॉक डिटेक्शनों में इस वर्ग नाम को खोजता है और दूरी गणना के लिए इसकी बाउंडिंग बॉक्स का उपयोग करता है। उदाहरण: यदि डिटेक्शनों में 'person', 'car', 'bicycle' लेबल वाले ऑब्जेक्ट्स हैं, तो किसी व्यक्ति से दूसरे ऑब्जेक्ट तक दूरी मापने के लिए 'person' का उपयोग करें। वर्ग नाम केस-सेंसिटिव है और बिल्कुल मेल खाना चाहिए..
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object_2_class_name
str
दूसरे ऑब्जेक्ट का वर्ग नाम, जिससे दूरी मापनी है। यह डिटेक्शन भविष्यवाणियों में दिए गए वर्ग नाम से बिल्कुल मेल खाना चाहिए। ब्लॉक डिटेक्शनों में इस वर्ग नाम को खोजता है और दूरी गणना के लिए इसकी बाउंडिंग बॉक्स का उपयोग करता है। उदाहरण: यदि डिटेक्शनों में 'person', 'car', 'bicycle' लेबल वाले ऑब्जेक्ट्स हैं, तो किसी दूसरे ऑब्जेक्ट से व्यक्ति तक दूरी मापने के लिए 'person' का उपयोग करें। वर्ग नाम केस-सेंसिटिव है और बिल्कुल मेल खाना चाहिए। ब्लॉक object_1 और object_2 के बीच निर्दिष्ट reference_axis के साथ अंतर मापता है..
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reference_axis
str
वह अक्ष जिसके साथ दो ऑब्जेक्ट्स के बीच दूरी मापी जानी है। विकल्प: 'horizontal' X-अक्ष के साथ दूरी मापता है (ऑब्जेक्ट्स के बीच बाएँ-दाएँ अंतर, जब ऑब्जेक्ट्स साथ-साथ हों), या 'vertical' Y-अक्ष के साथ दूरी मापता है (ऑब्जेक्ट्स के बीच ऊपर-नीचे अंतर, जब ऑब्जेक्ट्स लंबवत रूप से रखे हों)। दूरी चयनित अक्ष के साथ बाउंडिंग बॉक्स के बीच के अंतर के रूप में मापी जाती है। सटीक मापन के लिए ऑब्जेक्ट्स के इस अक्ष पर अंतर होना चाहिए (ओवरलैप नहीं होना चाहिए)। ऑब्जेक्ट की स्थिति के आधार पर चुनें: साथ-साथ रखे ऑब्जेक्ट्स के लिए horizontal, और लंबवत रूप से रखे ऑब्जेक्ट्स के लिए vertical..
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calibration_method
str
पिक्सेल मापों को वास्तविक-विश्व इकाइयों (सेंटीमीटर) में कैलिब्रेट करने की विधि। विकल्प: 'reference object' (छवि में ज्ञात आयाम वाले संदर्भ ऑब्जेक्ट का उपयोग करके पिक्सेल-से-सेंटीमीटर अनुपात अपने-आप गणना करता है, जो अलग-अलग स्केल के लिए अधिक लचीला है), या 'pixel to centimeter' (पहले से कैलिब्रेट किए गए पिक्सेल अनुपात का सीधे उपयोग करता है, जो सरल है लेकिन ज्ञात स्केल की आवश्यकता होती है)। संदर्भ ऑब्जेक्ट विधि के लिए, ज्ञात चौड़ाई और ऊँचाई वाला संदर्भ ऑब्जेक्ट डिटेक्शनों में मौजूद होना चाहिए। पिक्सेल अनुपात विधि के लिए, आपके कैमरा सेटअप के लिए pixel_ratio पहले से कैलिब्रेट किया हुआ होना चाहिए..
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reference_object_class_name
str
कैलिब्रेशन के लिए उपयोग किए जाने वाले संदर्भ ऑब्जेक्ट का वर्ग नाम (केवल तब उपयोग होता है जब calibration_method 'reference object' हो)। यह डिटेक्शन भविष्यवाणियों में दिए गए वर्ग नाम से बिल्कुल मेल खाना चाहिए। संदर्भ ऑब्जेक्ट के वास्तविक-विश्व आयाम ज्ञात होने चाहिए (reference_width और reference_height)। ब्लॉक संदर्भ ऑब्जेक्ट के पिक्सेल आयाम मापता है और सभी दूरी मापों को बदलने के लिए पिक्सेल-से-सेंटीमीटर अनुपात निकालता है। डिफ़ॉल्ट 'reference-object' है। संदर्भ ऑब्जेक्ट डिटेक्शनों में मौजूद होना चाहिए और स्पष्ट रूप से दिखाई देना चाहिए तथा सही ढंग से पहचाना जाना चाहिए..
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reference_width
float
संदर्भ ऑब्जेक्ट की वास्तविक-विश्व चौड़ाई सेंटीमीटर में (केवल तब उपयोग होती है जब calibration_method 'reference object' हो)। यह 0 से अधिक होनी चाहिए। यह संदर्भ ऑब्जेक्ट की वास्तविक भौतिक चौड़ाई है। ब्लॉक संदर्भ ऑब्जेक्ट की चौड़ाई पिक्सेल में मापता है और इस मान से विभाजित करके पिक्सेल-से-सेंटीमीटर अनुपात निकालता है। सर्वोत्तम परिणामों के लिए सटीक मापों का उपयोग करें। उदाहरण: यदि आपका संदर्भ ऑब्जेक्ट 2.5 सेमी चौड़ा कार्ड है, तो 2.5 का उपयोग करें। reference_width और reference_height का उपयोग अलग-अलग चौड़ाई और ऊँचाई अनुपात निकालने के लिए किया जाता है, फिर अधिक सटीक स्केलिंग के लिए उनका औसत लिया जाता है..
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reference_height
float
संदर्भ ऑब्जेक्ट की वास्तविक-विश्व ऊँचाई सेंटीमीटर में (केवल तब उपयोग होती है जब calibration_method 'reference object' हो)। यह 0 से अधिक होनी चाहिए। यह संदर्भ ऑब्जेक्ट की वास्तविक भौतिक ऊँचाई है। ब्लॉक संदर्भ ऑब्जेक्ट की ऊँचाई पिक्सेल में मापता है और इस मान से विभाजित करके पिक्सेल-से-सेंटीमीटर अनुपात निकालता है। सर्वोत्तम परिणामों के लिए सटीक मापों का उपयोग करें। उदाहरण: यदि आपका संदर्भ ऑब्जेक्ट 2.5 सेमी ऊँचा कार्ड है, तो 2.5 का उपयोग करें। reference_width और reference_height का उपयोग अलग-अलग चौड़ाई और ऊँचाई अनुपात निकालने के लिए किया जाता है, फिर अधिक सटीक स्केलिंग के लिए उनका औसत लिया जाता है..
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pixel_ratio
float
छवि के लिए पिक्सेल-से-सेंटीमीटर रूपांतरण अनुपात (केवल तब उपयोग होता है जब calibration_method 'pixel to centimeter' हो)। यह 0 से अधिक होना चाहिए। यह मान दर्शाता है कि 1 सेंटीमीटर के बराबर कितने पिक्सेल हैं। उदाहरण: यदि 100 पिक्सेल = 1 सेंटीमीटर है, तो 100 का उपयोग करें। ब्लॉक सेंटीमीटर में बदलने के लिए पिक्सेल दूरी को इस अनुपात से विभाजित करता है। यह अनुपात आपके विशिष्ट कैमरा सेटअप, देखने की दूरी और छवि रिज़ॉल्यूशन के लिए पहले से कैलिब्रेट किया हुआ होना चाहिए। सामान्य मान कैमरा दूरी और रिज़ॉल्यूशन के आधार पर 10-500 के बीच होते हैं। अधिक अनुपात का अर्थ है प्रति सेंटीमीटर अधिक पिक्सेल (ऑब्जेक्ट बड़े दिखाई देते हैं, कैमरा पास होता है), कम अनुपात का अर्थ है प्रति सेंटीमीटर कम पिक्सेल (ऑब्जेक्ट छोटे दिखाई देते हैं, कैमरा दूर होता है)..
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यह संदर्भ कॉलम यह दर्शाता है कि प्रॉपर्टी को गतिशील मानों के साथ पैरामीटराइज़ किया जा सकता है, जो वर्कफ़्लो रनटाइम में उपलब्ध हैं। अधिक जानकारी के लिए देखें Bindings ।
इनपुट और आउटपुट बाइंडिंग्स
उपलब्ध कनेक्शन उसके बाइंडिंग प्रकारों पर निर्भर करते हैं। जाँचें कि कौन-से बाइंडिंग प्रकार दूरी मापन संस्करण में v1 है।
इनपुट और आउटपुट बाइंडिंग्स
इनपुट
भविष्यवाणियाँ(Union[instance_segmentation_prediction,object_detection_prediction]): छवि में ऑब्जेक्ट्स के लिए बाउंडिंग बॉक्स और वर्ग नामों वाली डिटेक्शन भविष्यवाणियाँ। इसमें मापे जाने वाले दो ऑब्जेक्ट्स (object_1_class_name और object_2_class_name) के लिए डिटेक्शन शामिल होने चाहिए और वैकल्पिक रूप से एक संदर्भ ऑब्जेक्ट भी (यदि reference object calibration method का उपयोग किया जा रहा हो)। बाउंडिंग बॉक्स का उपयोग ऑब्जेक्ट्स के बीच दूरी की गणना के लिए किया जाएगा। ऑब्जेक्ट डिटेक्शन और इंस्टेंस सेगमेंटेशन, दोनों प्रकार की भविष्यवाणियाँ समर्थित हैं। ऑब्जेक्ट्स की पहचान के लिए डिटेक्शनों में class_name जानकारी होनी चाहिए..reference_object_class_name(स्ट्रिंग): कैलिब्रेशन के लिए उपयोग किए जाने वाले संदर्भ ऑब्जेक्ट का वर्ग नाम (केवल तब उपयोग होता है जब calibration_method 'reference object' हो)। यह डिटेक्शन भविष्यवाणियों में दिए गए वर्ग नाम से बिल्कुल मेल खाना चाहिए। संदर्भ ऑब्जेक्ट के वास्तविक-विश्व आयाम ज्ञात होने चाहिए (reference_width और reference_height)। ब्लॉक संदर्भ ऑब्जेक्ट के पिक्सेल आयाम मापता है और सभी दूरी मापों को बदलने के लिए पिक्सेल-से-सेंटीमीटर अनुपात निकालता है। डिफ़ॉल्ट 'reference-object' है। संदर्भ ऑब्जेक्ट डिटेक्शनों में मौजूद होना चाहिए और स्पष्ट रूप से दिखाई देना चाहिए तथा सही ढंग से पहचाना जाना चाहिए..reference_width(float): संदर्भ ऑब्जेक्ट की वास्तविक-विश्व चौड़ाई सेंटीमीटर में (केवल तब उपयोग होती है जब calibration_method 'reference object' हो)। यह 0 से अधिक होनी चाहिए। यह संदर्भ ऑब्जेक्ट की वास्तविक भौतिक चौड़ाई है। ब्लॉक संदर्भ ऑब्जेक्ट की चौड़ाई पिक्सेल में मापता है और इस मान से विभाजित करके पिक्सेल-से-सेंटीमीटर अनुपात निकालता है। सर्वोत्तम परिणामों के लिए सटीक मापों का उपयोग करें। उदाहरण: यदि आपका संदर्भ ऑब्जेक्ट 2.5 सेमी चौड़ा कार्ड है, तो 2.5 का उपयोग करें। reference_width और reference_height का उपयोग अलग-अलग चौड़ाई और ऊँचाई अनुपात निकालने के लिए किया जाता है, फिर अधिक सटीक स्केलिंग के लिए उनका औसत लिया जाता है..reference_height(float): संदर्भ ऑब्जेक्ट की वास्तविक-विश्व ऊँचाई सेंटीमीटर में (केवल तब उपयोग होती है जब calibration_method 'reference object' हो)। यह 0 से अधिक होनी चाहिए। यह संदर्भ ऑब्जेक्ट की वास्तविक भौतिक ऊँचाई है। ब्लॉक संदर्भ ऑब्जेक्ट की ऊँचाई पिक्सेल में मापता है और इस मान से विभाजित करके पिक्सेल-से-सेंटीमीटर अनुपात निकालता है। सर्वोत्तम परिणामों के लिए सटीक मापों का उपयोग करें। उदाहरण: यदि आपका संदर्भ ऑब्जेक्ट 2.5 सेमी ऊँचा कार्ड है, तो 2.5 का उपयोग करें। reference_width और reference_height का उपयोग अलग-अलग चौड़ाई और ऊँचाई अनुपात निकालने के लिए किया जाता है, फिर अधिक सटीक स्केलिंग के लिए उनका औसत लिया जाता है..pixel_ratio(float): छवि के लिए पिक्सेल-से-सेंटीमीटर रूपांतरण अनुपात (केवल तब उपयोग होता है जब calibration_method 'pixel to centimeter' हो)। यह 0 से अधिक होना चाहिए। यह मान दर्शाता है कि 1 सेंटीमीटर के बराबर कितने पिक्सेल हैं। उदाहरण: यदि 100 पिक्सेल = 1 सेंटीमीटर है, तो 100 का उपयोग करें। ब्लॉक सेंटीमीटर में बदलने के लिए पिक्सेल दूरी को इस अनुपात से विभाजित करता है। यह अनुपात आपके विशिष्ट कैमरा सेटअप, देखने की दूरी और छवि रिज़ॉल्यूशन के लिए पहले से कैलिब्रेट किया हुआ होना चाहिए। सामान्य मान कैमरा दूरी और रिज़ॉल्यूशन के आधार पर 10-500 के बीच होते हैं। अधिक अनुपात का अर्थ है प्रति सेंटीमीटर अधिक पिक्सेल (ऑब्जेक्ट बड़े दिखाई देते हैं, कैमरा पास होता है), कम अनुपात का अर्थ है प्रति सेंटीमीटर कम पिक्सेल (ऑब्जेक्ट छोटे दिखाई देते हैं, कैमरा दूर होता है)..
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