Skip to content

README.ar.md

Latest commit

 

History

History
282 lines (200 loc) · 14.1 KB

README.ar.md

File metadata and controls

282 lines (200 loc) · 14.1 KB
Raw

English · العربية · Español · Français · 日本語 · 한국어 · Tiếng Việt · 中文 (简体) · 中文（繁體） · Deutsch · Русский

LazyingArt banner

Lazeal OptiX

Project Stage Primary Workflow Python Conda Jupyter OpenCV License Localization Platform

🌐 حالة التعدد اللغوي: المجلد i18n/ موجود ومخصص لملفات README لكل لغة. مستندات اللغات المرتبطة مخطط لها/قيد الإعداد.

✨ نظرة سريعة

التركيز الموقع
مسار العمل الأساسي notebooks/
مواصفات البيئة notebooks/reconstruction/lensless.yaml
ملاحظات المكوّنات camera/، light_source/، reconstruction/، three_axis_cnc/
مراجع الدخول i18n/README.*.md
نموذج أولي للاستخدام الفردي نموذج أولي للمؤسسات

النموذج الفردي من اليسار والمؤسسي من اليمين

نظرة عامة

Lazeal OptiX هو مشروع بحثي/نمذجي لسلاسل عمل التصوير عديم العدسة في التطبيقات القريبة من التشخيص الطبي. المستودع حاليا يعتمد على دفاتر الملاحظات وهو تجريبي، ويهدف إلى جعل الأساليب التشخيصية المتقدمة أكثر قابلية للوصول في البيئات ذات الموارد المحدودة.

تشمل الأفكار الأساسية:

  • إعادة بناء الصور عديمة العدسة,
  • تحديد موقع مصدر الضوء,
  • المطابقة والمحاذاة بين صور متعددة.

المستودع يُدار بالأساس عبر دفاتر Jupyter في notebooks/، مع تخزين سياق كل وحدة ضمن الأدلة المخصصة.

لقطة حالة المستودع

المجال الحالة الحالية
درجة نضج المشروع نموذج بحثي
نموذج التشغيل الأساسي مسارات عمل Jupyter Notebook
مجالات التجارب الأساسية إعادة البناء، تحديد موقع مصدر الضوء، مطابقة عدة صور
الحزم/CI في الجذر غير معلنة حالياً
وثائق متعددة اللغات بنية المجلد i18n/ موجودة

الميزات

  1. مفاهيم مجهرية متقدمة: بصرية متقدمة وأنماط التقاط صور للتحليل التفصيلي.
  2. سياق بيولوجي / تشخيصي: سلاسل عمل تجريبية موجهة لاكتشاف مؤشرات صحية.
  3. اتجاه يناسب الاستخدام المنزلي: مصمم لاستخدام ميسّر ونشر عملي.
  4. تجربة موجهة إلى الحاسوب المحمول: دفاتر الملاحظات توفر المسار الأساسي للتنفيذ.
  5. أدوات إعادة البناء عديمة العدسة: خطوط أنابيب حسابية لإعادة البناء بدقة عالية.
  6. أدوات تحديد مصدر الضوء: تجارب خاصة بمعايرة هندسة المصدر.
  7. مطابقة صور متعددة: مطابقة SIFT المتسلسلة، الربط، وأدوات المحاذاة.

هيكل المشروع

lazealoptix/
├── README.md
├── prototype_individual.jpg
├── prototype_institute.png
├── figs/
│   ├── banner.svg|png
│   ├── logo.svg|png
│   └── logo-w-text.svg|png
├── camera/
│   └── README.md
├── light_source/
│   └── README.md
├── reconstruction/
│   └── README.md
├── three_axis_cnc/
│   └── README.md
├── notebooks/
│   ├── light_source_location/
│   │   ├── light_source_location_estimator_v1.4.ipynb
│   │   ├── light_source_location_estimator_varied_heights_v1.1.4.ipynb
│   │   └── light_source_location_estimator_varied_heights_v1.1.7.ipynb
│   ├── multiple_match/
│   │   ├── multiple_all_combination_v2.ipynb
│   │   ├── multiple_match.cpp
│   │   ├── multiple_match_centeralized_v1.6.ipynb
│   │   └── multiple_match_chain_v1.5.ipynb
│   └── reconstruction/
│       ├── dataset_prep.ipynb
│       ├── lensless.yaml
│       └── lensless-dropout-one-led-mahuichong.ipynb
└── i18n/

ملاحظات الوحدات

  • camera/: سكربتات/موارد مرتبطة باستخدام الكاميرا لالتقاط عينات بدقة عالية.
  • light_source/: سكربتات/موارد للتحكم في مصدر الضوء وتحسينه.
  • reconstruction/: سكربتات/موارد لإعادة البناء الحسابية.
  • three_axis_cnc/: سكربتات/موارد للتحكم/الموضعية بمحور ثلاثي للمحركات CNC.
  • notebooks/: مساحة العمل التقنية الأساسية للتجارب والأساليب.

دفاتر الملاحظات

دليل notebooks يحتوي على دفاتر Jupyter التي توثّق الطرق التجريبية الأساسية. هذه الدفاتر توفر كودًا، مرئيات، وملاحظات منهجية لكل منطقة.

light_source_location

يحتوي دفاتر تتعلق بتقدير مواضع مصادر الضوء. هذه الطرق تدعم معايرة هندسة المصدر وتحسين دقة إعادة البناء.

multiple_match

يحتوي دفاتر وسكربتات لمطابقة الصور/الأنماط ومحاذاتها لدعم تدفقات تسجيل أكثر موثوقية.

reconstruction

يحتوي دفاتر تتعلق بإعادة البناء من الصور الملتقطة، بما في ذلك إعدادات ما قبل المعالجة وسكربتات التجارب.

المتطلبات المسبقة

  • نظام التشغيل: Linux/macOS موصى به لبيئات Conda وOpenCV الحالية.
  • Python: البيئة تستهدف Python 3.7.
  • Conda: مطلوبة لإعادة إنشاء بيئة lensless الموثقة.
  • Jupyter Notebook/Lab.
  • سلسلة أدوات C++ اختيارية لـ multiple_match.cpp:
    • g++ بدعم C++17.
    • OpenCV 4.x مع وحدة contrib (opencv2/xfeatures2d.hpp / SIFT).

التثبيت

1) الاستنساخ

git clone https://github.com/lachlanchen/lazealoptix.git
cd lazealoptix

2) إنشاء بيئة الدفاتر

conda env create -f notebooks/reconstruction/lensless.yaml
conda activate lensless

3) تشغيل Jupyter

jupyter notebook

طريقة الاستخدام

يُستخدم هذا المستودع أساسًا عبر فتح دفاتر الملاحظات وتشغيل الخلايا بالترتيب الموثق.

مسار إعادة البناء

  • افتح notebooks/reconstruction/dataset_prep.ipynb لإعداد مجموعة البيانات.
  • افتح notebooks/reconstruction/lensless-dropout-one-led-mahuichong.ipynb لتجارب إعادة البناء/التدريب.

مسار تحديد موقع مصدر الضوء

  • افتح دفاتر العمل ضمن notebooks/light_source_location/.

مسار المطابقة المتعددة

  • افتح دفاتر العمل ضمن notebooks/multiple_match/.
  • أداة إضافية: notebooks/multiple_match/multiple_match.cpp.

الإعدادات

بيئة Conda

المواصفات الرئيسية للبيئة:

  • notebooks/reconstruction/lensless.yaml

تشمل التبعيات البارزة:

  • python=3.7
  • pytorch=1.9.0
  • pyro-ppl
  • تبعيات سير عمل الرؤية الحاسوبية المرتبطة بـ OpenCV داخل الدفاتر

البيانات والمسارات

  • افتراض: توجد مجموعات البيانات محليًا وليست معلنة مركزيًا في جذر المستودع.
  • افتراض: أداة المطابقة في C++ تتوقع وجود دليل all/ (نسبي لمسار التنفيذ) يحتوي على صور قابلة للقراءة بدرجات رمادية.

إذا اختلف إعدادك المحلي، حدّث خلايا المسارات داخل الدفاتر ودليل إدخال C++ حسب الحالة.

أمثلة

تشغيل أداة المطابقة

cd notebooks/multiple_match
g++ -std=c++17 multiple_match.cpp -o multiple_match `pkg-config --cflags --libs opencv4`
./multiple_match

السلوك المتوقع:

  • تقرأ الصور من all/
  • تحسب تطابقات SIFT المتسلسلة عبر الصور
  • تكتب صورة مخرجات شبيهة بـ result_<timestamp>.png

تشغيل دفتر عمل محدد

conda activate lensless
jupyter notebook notebooks/reconstruction/dataset_prep.ipynb

ملاحظات التطوير

  • لا يوجد حاليًا ملف توزيع جذري على مستوى الجذر (pyproject.toml، requirements.txt، setup.py) ولا بنية CI/اختبارات.
  • العمل قائم على التجربة أولاً؛ دفاتر الملاحظات هي مصدر الحقيقة الحالي للخوارزميات.
  • تحتوي المجلدات camera/، light_source/، reconstruction/، وthree_axis_cnc/ على أوصاف على مستوى الوحدات وتعتبر نقاط تمدد ممتازة لدلائل التشغيل.
  • المجلد i18n/ مُعد بالفعل لتوثيق متعدد اللغات.

استكشاف الأخطاء وإصلاحها

  • مشاكل حل Conda: حدّث Conda، تحقق من ترتيب القنوات، ثم أعد محاولة إنشاء البيئة.
  • عدم تطابق النواة في دفاتر الملاحظات: تأكد من أن Jupyter يستخدم البيئة lensless.
  • أخطاء تجميع OpenCV/SIFT: ثبّت وحدات contrib الخاصة بـ OpenCV وتأكد من توافر opencv2/xfeatures2d.hpp.
  • أخطاء عدم العثور على ملفات الدفاتر: تحقق من مسارات مجموعات البيانات المتوقعة ومسارات الملفات النسبية داخل الدفتر.
  • عدم قراءة أي صور بواسطة المطابقة: تأكد من وجود notebooks/multiple_match/all/ مع ملفات صور صالحة.

خارطة الطريق

  • توسيع دلائل التشغيل على مستوى الوحدات في camera/ وlight_source/ وreconstruction/ وthree_axis_cnc/.
  • توثيق اتفاقيات مجموعات البيانات وتوفير مراجع بيانات تجريبية قابلة لإعادة الاستخدام.
  • إضافة أغلفة سكربتية لخطوط أنابيب الدفاتر الرئيسية.
  • إضافة فحوص تحقق لمخرجات إعادة البناء والمطابقة.
  • إكمال ملفات README متعددة اللغات داخل i18n/.

كيف تشارك

نرحب بالتعاون والمساهمات.

  • افتح تذكرة نقاش (issue) للنقاش.
  • أرسل طلب سحب (pull request) لتغييرات موثقة ونطاقية، وخصوصًا في دفاتر العمل.
  • تواصل مع المشرفين قبل القيام بتغييرات كبيرة في العتاد أو بروتوكول العمل.

المساهمة

  1. استنسخ المستودع (Fork).
  2. أنشئ فرعًا للميزة الجديدة.
  3. التزم بنطاق واضح وموثق (خاصةً لدفاتر الملاحظات).
  4. افتح طلب سحب مع الدافع والطريقة وأي ملاحظات تحقق.

الترخيص

لا يوجد ملف ترخيص حاليًا في جذر المستودع.

افتراض/إجراء مطلوب: أضف ملف LICENSE وحدث هذا القسم بمعرف SPDX الدقيق.

التواصل

للاستفسارات الإضافية أو فرص التعاون، يرجى التواصل عبر contact@lazealoptix.com.

❤️ Support

Donate PayPal Stripe
Donate PayPal Stripe