Absolute Static Crop

स्थिर पिक्सेल निर्देशांकों का उपयोग करके छवि को crop करें।

केंद्र बिंदु और आयामों द्वारा निर्दिष्ट निरपेक्ष पिक्सेल निर्देशांकों का उपयोग करके इनपुट छवियों से एक निश्चित आयताकार क्षेत्र निकालें, जिससे रुचि-क्षेत्र निष्कर्षण और स्थिर-क्षेत्र विश्लेषण वर्कफ़्लो के लिए सभी इनपुट्स में समान छवि स्थान से सुसंगत क्रॉप बनाए जाते हैं।

यह ब्लॉक कैसे काम करता है

यह ब्लॉक निरपेक्ष पिक्सेल निर्देशांकों का उपयोग करके इनपुट छवियों से एक निश्चित आयताकार क्षेत्र क्रॉप करता है, जो गतिशील क्रॉपिंग से भिन्न है, क्योंकि गतिशील क्रॉपिंग में डिटेक्शन बाउंडिंग बॉक्स का उपयोग होता है। यह ब्लॉक:

1. इनपुट छवियाँ और निरपेक्ष निर्देशांक विनिर्देश (x_center, y_center, width, height) प्राप्त करता है

2. केंद्र बिंदु और आयामों से क्रॉप सीमाओं की गणना करता है:

   • केंद्र निर्देशांकों से आधी चौड़ाई/ऊँचाई घटाकर x_min और y_min की गणना करता है

   • न्यूनतम निर्देशांकों में चौड़ाई/ऊँचाई जोड़कर x_max और y_max की गणना करता है

   • निर्देशांक मानों को पूर्णांक पिक्सेल स्थितियों में गोल करता है

3. एरे स्लाइसिंग (y_min से y_max, x_min से x_max) का उपयोग करके छवि से आयताकार क्षेत्र निकालता है

4. जाँचता है कि क्रॉप किए गए क्षेत्र में सामग्री है या नहीं (यदि क्रॉप खाली होगा, जैसे जब निर्देशांक छवि सीमाओं के बाहर हों, तो None लौटाता है)

5. क्रॉप की उत्पत्ति का ट्रैक रखने वाला मेटाडेटा (मूल छवि, ऑफ़सेट निर्देशांक, अद्वितीय क्रॉप पहचानकर्ता) सहित एक क्रॉप की गई छवि ऑब्जेक्ट बनाता है

6. यदि इनपुट वीडियो से है, तो वीडियो मेटाडेटा संरक्षित करता है (फ़्रेम जानकारी और समयगत संदर्भ बनाए रखता है)

7. प्रत्येक इनपुट छवि के लिए क्रॉप की गई छवि लौटाता है

यह ब्लॉक स्थिर निर्देशांकों का उपयोग करता है, इसलिए बैच की सभी छवियों से वही क्षेत्र निकाला जाता है, जिससे यह कई छवियों में सुसंगत क्षेत्रों को निकालने के लिए उपयुक्त हो जाता है (उदाहरण के लिए, हमेशा ऊपर-दाएँ कोने को क्रॉप करना, रुचि का एक निश्चित क्षेत्र निकालना, या किसी विशिष्ट छवि भाग पर ध्यान केंद्रित करना)। केंद्र-आधारित निर्देशांक प्रणाली कोनों के बजाय उनके केंद्र बिंदु से क्रॉप निर्दिष्ट करने की अनुमति देती है, जो क्षेत्रों को परिभाषित करने के लिए अधिक सहज हो सकती है। यह ब्लॉक अमान्य क्रॉप्स (छवि सीमाओं के बाहर निर्देशांक या खाली क्षेत्रों का परिणाम) के लिए None लौटाकर किनारी मामलों को सहजता से संभालता है।

सामान्य उपयोग के मामले

• निश्चित क्षेत्र निष्कर्षण : सुसंगत विश्लेषण के लिए कई छवियों से एक ही छवि क्षेत्र निकालें (उदाहरण के लिए, लोगो क्षेत्र जैसे किसी विशिष्ट रुचि क्षेत्र को क्रॉप करें, वॉटरमार्क पहचान के लिए एक निश्चित क्षेत्र निकालें, पैटर्न मिलान के लिए एक सुसंगत क्षेत्र क्रॉप करें), जिससे छवि बैचों में मानकीकृत क्षेत्र विश्लेषण संभव हो

• रुचि-क्षेत्र फोकस : छवियों के विशिष्ट क्षेत्रों को विस्तृत प्रसंस्करण के लिए अलग करें (उदाहरण के लिए, निगरानी फ़्रेमों के किसी विशिष्ट चतुर्थांश को क्रॉप करें, टेक्स्ट पहचान के लिए एक निश्चित क्षेत्र निकालें, ज्ञात रुचि क्षेत्र पर ध्यान केंद्रित करें), जिससे पूर्वनिर्धारित छवि क्षेत्रों का केंद्रित विश्लेषण संभव हो

• बहु-चरणीय कार्यप्रवाह तैयारी : द्वितीयक प्रसंस्करण चरणों के लिए निश्चित क्षेत्रों को निकालें (उदाहरण के लिए, पूर्ण छवियों से एक विशिष्ट क्षेत्र क्रॉप करें, फिर क्रॉप किए गए क्षेत्र पर OCR या वर्गीकरण चलाएँ), जिससे निश्चित क्षेत्र फोकस के साथ श्रेणीबद्ध वर्कफ़्लो संभव हो

• मानकीकृत क्रॉप निर्माण : प्रशिक्षण या विश्लेषण के लिए छवियों से सुसंगत क्रॉप बनाएँ (उदाहरण के लिए, डेटासेट निर्माण के लिए सभी छवियों से एक निश्चित क्षेत्र निकालें, तुलना के लिए एक मानक क्षेत्र क्रॉप करें, फीचर निष्कर्षण के लिए समान क्रॉप उत्पन्न करें), जिससे मानकीकृत डेटा तैयारी वर्कफ़्लो संभव हो

• निश्चित-क्षेत्र निगरानी : समय या बैचों के दौरान विशिष्ट छवि क्षेत्रों की निगरानी करें (उदाहरण के लिए, परिवर्तन पहचान के लिए वीडियो फ़्रेमों से वही क्षेत्र क्रॉप करें, ट्रैकिंग विश्लेषण के लिए एक निश्चित क्षेत्र निकालें, एक सुसंगत निगरानी ज़ोन पर ध्यान केंद्रित करें), जिससे निश्चित क्षेत्रों का समयगत विश्लेषण संभव हो

• विशेषीकृत ब्लॉकों के लिए पूर्व-प्रसंस्करण : विशेषीकृत मॉडल्स के साथ प्रसंस्करण से पहले निश्चित क्षेत्रों को निकालें (उदाहरण के लिए, OCR चलाने से पहले एक विशिष्ट क्षेत्र क्रॉप करें, सूक्ष्म वर्गीकरण के लिए एक निश्चित क्षेत्र निकालें, विशेषीकृत विश्लेषण के लिए एक क्षेत्र अलग करें), जिससे ज्ञात छवि क्षेत्रों का अनुकूलित प्रसंस्करण संभव हो

अन्य ब्लॉक्स से कनेक्ट करना

यह ब्लॉक छवियाँ प्राप्त करता है और निश्चित क्षेत्रों से क्रॉप की गई छवियाँ उत्पन्न करता है:

• छवि लोडिंग ब्लॉकों के बाद प्रसंस्करण से पहले रुचि का एक निश्चित क्षेत्र निकालने के लिए, जिससे पूरी छवियों को संसाधित किए बिना पूर्वनिर्धारित छवि क्षेत्रों का केंद्रित विश्लेषण संभव हो

• वर्गीकरण या विश्लेषण ब्लॉक्स से पहले जिन्हें क्षेत्र-केंद्रित इनपुट की आवश्यकता होती है (उदाहरण के लिए, किसी निश्चित क्षेत्र में टेक्स्ट के लिए OCR, क्रॉप किए गए क्षेत्रों के लिए सूक्ष्म वर्गीकरण, विशिष्ट छवि क्षेत्रों के लिए विशेषीकृत मॉडल), जिससे सुसंगत क्षेत्रों का अनुकूलित प्रसंस्करण संभव हो

• वीडियो प्रोसेसिंग workflows में कई फ़्रेमों से वही क्षेत्र निकालने के लिए (उदाहरण के लिए, समयगत विश्लेषण के लिए प्रत्येक वीडियो फ़्रेम से एक निश्चित क्षेत्र क्रॉप करें, ट्रैकिंग के लिए एक सुसंगत निगरानी ज़ोन निकालें, फ़्रेमों के पार किसी विशिष्ट क्षेत्र पर ध्यान केंद्रित करें), जिससे निश्चित क्षेत्रों का समयगत विश्लेषण संभव हो

• पहचान ब्लॉक्स के बाद जहाँ आपको अनुमानित स्थान पता हो और उसके चारों ओर एक निश्चित आकार का क्षेत्र निकालना हो (उदाहरण के लिए, किसी सामान्य क्षेत्र में वस्तुओं का पता लगाएँ, फिर विस्तृत विश्लेषण के लिए उस क्षेत्र के चारों ओर एक निश्चित क्षेत्र क्रॉप करें), जिससे क्षेत्र-केंद्रित बहु-चरणीय वर्कफ़्लो संभव हो

• विज़ुअलाइज़ेशन ब्लॉकों से पहले जो विशिष्ट क्षेत्रों को प्रदर्शित करते हैं (उदाहरण के लिए, केवल क्रॉप किया गया क्षेत्र दिखाएँ, रुचि का एक निश्चित क्षेत्र विज़ुअलाइज़ करें, पृथक क्षेत्र एनोटेशन दिखाएँ), जिससे निकाले गए क्षेत्रों का केंद्रित विज़ुअलाइज़ेशन संभव हो

• बैच प्रसंस्करण कार्यप्रवाहों में जहाँ सुसंगत विश्लेषण या तुलना के लिए सभी छवियों से वही क्षेत्र निकालना आवश्यक हो, जिससे छवि सेटों में मानकीकृत क्षेत्र निष्कर्षण संभव हो

प्रकार पहचानकर्ता

स्टेप में निम्नलिखित पहचानकर्ता का उपयोग करें "type" फ़ील्ड: roboflow_core/absolute_static_crop@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 विशिष्ट पहचानकर्ता दर्ज करें..	❌
x_center	int	क्रॉप क्षेत्र के केंद्र बिंदु का X निर्देशांक, निरपेक्ष पिक्सेल निर्देशांकों में। यह एक धनात्मक पूर्णांक होना चाहिए। क्रॉप क्षेत्र इसी X निर्देशांक पर केंद्रित होता है। वास्तविक क्रॉप सीमाएँ x_min = x_center - width/2 और x_max = x_min + width के रूप में गणना की जाती हैं। यदि गणना किया गया क्रॉप छवि सीमाओं से बाहर जाता है, तो क्रॉप काट दिया जाएगा या यदि क्रॉप खाली होगा तो None लौटाया जा सकता है..	✅
y_center	int	क्रॉप क्षेत्र के केंद्र बिंदु का Y निर्देशांक, निरपेक्ष पिक्सेल निर्देशांकों में। यह एक धनात्मक पूर्णांक होना चाहिए। क्रॉप क्षेत्र इसी Y निर्देशांक पर केंद्रित होता है। वास्तविक क्रॉप सीमाएँ y_min = y_center - height/2 और y_max = y_min + height के रूप में गणना की जाती हैं। यदि गणना किया गया क्रॉप छवि सीमाओं से बाहर जाता है, तो क्रॉप काट दिया जाएगा या यदि क्रॉप खाली होगा तो None लौटाया जा सकता है..	✅
चौड़ाई	int	पिक्सेल में क्रॉप क्षेत्र की चौड़ाई। यह एक धनात्मक पूर्णांक होना चाहिए। क्रॉप के क्षैतिज विस्तार को परिभाषित करती है। क्रॉप x_center निर्देशांक के बाएँ और दाएँ width/2 पिक्सेल तक फैलता है। कुल क्रॉप चौड़ाई इसी मान के बराबर होती है। यदि गणना किया गया क्रॉप छवि की चौड़ाई से बाहर जाता है, तो इसे छवि सीमाओं तक काट दिया जाएगा..	✅
ऊँचाई	int	पिक्सेल में क्रॉप क्षेत्र की ऊँचाई। यह एक धनात्मक पूर्णांक होना चाहिए। क्रॉप के ऊर्ध्वाधर विस्तार को परिभाषित करती है। क्रॉप y_center निर्देशांक के ऊपर और नीचे height/2 पिक्सेल तक फैलता है। कुल क्रॉप ऊँचाई इसी मान के बराबर होती है। यदि गणना किया गया क्रॉप छवि की ऊँचाई से बाहर जाता है, तो इसे छवि सीमाओं तक काट दिया जाएगा..	✅

यह संदर्भ स्तंभ यह इंगित करता है कि संपत्ति को वर्कफ़्लो रनटाइम में उपलब्ध गतिशील मानों के साथ पैरामीटराइज़ किया जा सकता है वर्कफ़्लो रनटाइम। देखें बाइंडिंग्स अधिक जानकारी के लिए।

इनपुट और आउटपुट बाइंडिंग्स

उपलब्ध कनेक्शन उसके बाइंडिंग प्रकारों पर निर्भर करते हैं। देखें कि कौन-से बाइंडिंग प्रकार पूर्ण स्थिर क्रॉप संस्करण v1 है।

इनपुट और आउटपुट बाइंडिंग्स

• इनपुट

  • छवियाँ (छवि): जिस छवि पर अनुमान लगाना है..

  • x_center (पूर्णांक): क्रॉप क्षेत्र के केंद्र बिंदु का X निर्देशांक, निरपेक्ष पिक्सेल निर्देशांकों में। यह एक धनात्मक पूर्णांक होना चाहिए। क्रॉप क्षेत्र इसी X निर्देशांक पर केंद्रित होता है। वास्तविक क्रॉप सीमाएँ x_min = x_center - width/2 और x_max = x_min + width के रूप में गणना की जाती हैं। यदि गणना किया गया क्रॉप छवि सीमाओं से बाहर जाता है, तो क्रॉप काट दिया जाएगा या यदि क्रॉप खाली होगा तो None लौटाया जा सकता है..

  • y_center (पूर्णांक): क्रॉप क्षेत्र के केंद्र बिंदु का Y निर्देशांक, निरपेक्ष पिक्सेल निर्देशांकों में। यह एक धनात्मक पूर्णांक होना चाहिए। क्रॉप क्षेत्र इसी Y निर्देशांक पर केंद्रित होता है। वास्तविक क्रॉप सीमाएँ y_min = y_center - height/2 और y_max = y_min + height के रूप में गणना की जाती हैं। यदि गणना किया गया क्रॉप छवि सीमाओं से बाहर जाता है, तो क्रॉप काट दिया जाएगा या यदि क्रॉप खाली होगा तो None लौटाया जा सकता है..

  • चौड़ाई (पूर्णांक): पिक्सेल में क्रॉप क्षेत्र की चौड़ाई। यह एक धनात्मक पूर्णांक होना चाहिए। क्रॉप के क्षैतिज विस्तार को परिभाषित करती है। क्रॉप x_center निर्देशांक के बाएँ और दाएँ width/2 पिक्सेल तक फैलता है। कुल क्रॉप चौड़ाई इसी मान के बराबर होती है। यदि गणना किया गया क्रॉप छवि की चौड़ाई से बाहर जाता है, तो इसे छवि सीमाओं तक काट दिया जाएगा..

  • ऊँचाई (पूर्णांक): पिक्सेल में क्रॉप क्षेत्र की ऊँचाई। यह एक धनात्मक पूर्णांक होना चाहिए। क्रॉप के ऊर्ध्वाधर विस्तार को परिभाषित करती है। क्रॉप y_center निर्देशांक के ऊपर और नीचे height/2 पिक्सेल तक फैलता है। कुल क्रॉप ऊँचाई इसी मान के बराबर होती है। यदि गणना किया गया क्रॉप छवि की ऊँचाई से बाहर जाता है, तो इसे छवि सीमाओं तक काट दिया जाएगा..

• आउटपुट

  • क्रॉप्स (छवि): कार्यप्रवाहों में इमेज।

उदाहरण JSON परिभाषा

{
	    "name": "<your_step_name_here>",
	    "type": "roboflow_core/absolute_static_crop@v1",
	    "images": "$inputs.image",
	    "x_center": 40,
	    "y_center": 40,
	    "width": 40,
	    "height": 40
	}