stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
آشکارساز لبه کنی
توسعه الگوریتم Canny

آشکارکننده لبه Canny روشی است برای استخراج اطلاعات ساختاری مفید از اشیا بصری و به طرز چشمگیری میزان داده‌هایی که باید پردازش شوند را کاهش می‌دهد. این روش به‌طور گسترده در سیستم‌های بینایی کامپیوتر استفاده شده‌است. Canny دریافت که لازمه‌های اعمال آشکارسازی لبه روی سیستم‌های بینایی گوناگون نسبتاً یکسان است. به این ترتیب، راهکار آشکارسازی لبه برای مشخص کردن این لازمه‌ها می‌تواند در رنج وسیعی از وضعیت‌ها پیاده‌سازی شود. معیارهای کلی برای لبه یابی شامل موارد زیر می‌شوند:
آشکارسازی لبه با میزان خطای کم، بدین معنی که آشکارسازی باید تا جایی که ممکن است بیشترین لبه‌های نشان داده شده در تصویر را به درستی بدست آورد.
نقطه لبهٔ آشکار شده توسط عملگر باید به‌طور دقیق در مرکز لبه متمرکز شده باشد.
لبه داده شده در تصویر باید یکبار مشخص شود و در صورت امکان، نویز تصویر نباید لبه‌های نادرست ایجاد کند.
برای تحقق این لازمه‌ها Canny از حساب تغییرات – روشی که تابعی را برای بهینه‌سازی یک تابعی داده شده پیدا می‌کند – استفاده کرد. تابع بهینه در آشکارساز Canny به وسیله جمع ۴ مؤلفه نمایی توصیف می‌شود، اما می‌تواند با مشتق اول یک گاوسی تقریب زده شود.
در بین متدهای لبه یابی توسعه یافته تا کنون، الگوریتم آشکارساز لبه Canny یکی از روش‌های تعریف شده به‌طور دقیقی است که آشکارسازی خوب و قابل اعتمادی را فراهم می‌کند. به دلیل بهینه بودن آن برای تحقق ۳ معیار لبه یابی وسادگی فرایند پیاده‌سازی، این روش یکی از محبوبترین الگوریتم‌ها برای آشکارسازی لبه است.
فرایند الگوریتم آشکارسازی لبه Canny

فرایند الگوریتم آشکارسازی لبه Canny می‌تواند در ۵ مرحله مختلف خلاصه شود:
اعمال فیلتر گوسی برای هموار کردن تصویر جهت حذف نویز.
یافتن گرادیان شدت روشنایی تصویر.
اعمال سرکوب نقاط غیر بیشینه جهت خلاص شدن از پاسخ غلط به آشکارسازی لبه.
اعمال آستانه دوگانه برای تشخیص لبه‌های بالقوه.
دنبال کردن لبه‌ها با استفاده از پسماند: نهایی کردن آشکارسازی لبه با سرکوب همه لبه‌های دیگری که ضعیف هستند و به لبه‌های قوی متصل نیستند.
فرایند الگوریتم آشکارسازی لبه Canny > فیلتر گوسی

از آنجائیکه همه نتایج آشکارسازی لبه به سادگی تحت تأثیر نویز در تصویر قرار می‌گیرند، برای جلوگیری از آشکارسازی غلط ناشی از نویز، فیلتر کردن نویزها ضروری است. برای هموار کردن تصویر، یک کرنل گوسی با تصویر پیچش داده می‌شود. این مرحله تصویر را اندکی هموار می‌کند تا آثار نویزهای واضح روی آشکارساز لبه کاهش یابد. معادله کرنل یک فیلتر گوسی به اندازه (2k+۱)×(2k+۱) در زیر آورده شده‌است.
H_{ij}={\frac {1}{2\pi \sigma ^{2}}}\exp \left(-{\frac {(i-(k+1))^{2}+(j-(k+1))^{2}}{2\sigma ^{2}}}\right);1\leq i,j\leq (2k+1)
این مثالی از یک فیلتر گوسی ۵×۵، که برای ایجاد تصویر مقابل استفاده شده‌است، با ۱٫۴ =  \sigma   می‌باشد. (ستاره عملگر پیچش را نشان می‌دهد).
درک این امر که انتخاب اندازه کرنل گوسی روی عملکرد آشکارساز اثر می‌گذارد مهم است. هر چه اندازه بیشتر باشد، آشکارساز حساسیت کمتری نسبت به نویز دارد. به علاوه خطای محلی سازی برای آشکارکردن لبه با افزایش اندازه کرنل فیلتر گوسی اندکی افزایش پیدا می‌کند. اندازه ۵×۵ در بیشتر موارد مناسب است اما می‌تواند بسته به شرایط خاص متفاوت باشد.
فرایند الگوریتم آشکارسازی لبه Canny > یافتن گرادیان شدت روشنایی تصویر

لبه یک تصویر ممکن است در راستاهای مختلفی باشد، در نتیجه الگوریتم Canny از 4 فیلتر برای تشخیص لبه‌های افقی، عمودی و قطری در تصویر هموار شده استفاده می‌کند. عملگر لبه یاب (برای مثال Roberts, Prewitt یا Sobel)، مشتق اول در راستای افقی (Gx) و عمودی (Gy) بدست می‌دهد. با استفاده از آن‌ها می‌توان گرادیان و راستای لبه را مشخص کرد:
که G با استفاده از تابع hypot و atan2 که تابع عکس تانژات با دو آرگومان است حساب می‌شود. جهت لبه به ۴ راستای عمودی، افقی و قطری (۲ راستا) رند می‌شود (°۰، °۴۵، °۹۰ و °۱۳۵). زاویه مشخصی به جهت لبه در هر ناحیه رنگی نسبت داده می‌شود برای مثال برای θ در بازه [°۰, °۲۲٫۵] یا [°۱۵۷٫۵,°۱۸۰] به °۰ نگاشت می‌شود.
فرایند الگوریتم آشکارسازی لبه Canny > سرکوب غیر بیشینه

سرکوب غیر بیشینه یک روش نازک کننده لبه است.
سرکوب نقاط غیر بیشینه یک روش برای نازک کردن لبه است. سرکوب نقاط غیر بیشینه برای یافتن «بزرگترین لبه» استفاده می‌شود. پس از اعمال محاسبات گرادیان، لبه بدست آمده از مقدار گرادیان همچنان به‌طور کامل تار است. با توجه به معیار ۳، تنها باید یک پاسخ دقیق به لبه وجود داشته باشد. به این ترتیب سرکوب نقاط غیر بیشینه می‌تواند به سرکوب همه مقادیر گرادیان (با صفر کردن آن‌ها) به جز بیشینه‌های محلی که نشان دهنده مکان‌هایی با سریعترین تغییر در مقدار روشنایی هستند کمک کند. این الگوریتم برای هر پیکسل در تصویر گرادیان به شرح زیر است:
مقایسه قدرت لبه پیکسل کنونی با قدرت لبه پیکسل در راستاهای مثبت و منفی گرادیان.
اگر قدرت لبه پیکسل کنونی در مقایسه با دیگر پیکسل‌ها که در یک راستا (برای مثال یک پیکسل که جهت آن در راستای y است با پیکسل‌های بالا و پایین در محور عمودی مقایسه می‌شود) هستند بزرگترین باشد، مقدار نگه داشته می‌شود. در غیر اینصورت مقدار سرکوب می‌شود
در برخی از پیاده‌سازی‌ها، الگوریتم جهت‌های پیوسته گرادیان را به مجموعه ای از جهت‌های گسسته دسته‌بندی می‌کند، و بعد یک فیلتر 3x3 را روی خروجی مرحله قبل (که قدرت لبه و جهت گرادیان است) حرکت می‌دهد. در هر پیکسل، این الگوریتم قدرت لبه پیکسل مرکزی را سرکوب می‌کند (با صفر کردن مقدار آن) اگر اندازه آن بزرگتر از اندازه دو همسایه آن در راستای گرادیان نباشد. برای مثال،
اگر زاویه رند شده گرادیان صفر (یعنی لبه در راستای جنوبی-شمالی باشد) و اندازه گرادیان بزرگتر از اندازه پیکسل‌ها در جهت‌های شرق و غرب باشد به عنوان نقطه روی لبه در نظر گرفته می‌شود.
اگر زاویه رند شده گرادیان °۹۰ (یعنی لبه در راستای شرقی-غربی باشد) و اندازه گرادیان بزرگتر از اندازه پیکسل‌ها در جهت‌های شمال و جنوب باشد به عنوان نقطه روی لبه در نظر گرفته می‌شود.
اگر زاویه رند شده گرادیان °۱۳۵ (یعنی لبه در راستای شمال شرقی-جنوب غربی باشد) و اندازه گرادیان بزرگتر از اندازه پیکسل‌ها در جهت‌های شمال غرب و جنوب شرق باشد به عنوان نقطه روی لبه در نظر گرفته می‌شود.
اگر زاویه رند شده گرادیان °۴۵ (یعنی لبه در راستای شمال غربی-جنوب شرقی باشد) و اندازه گرادیان بزرگتر از اندازه پیکسل‌ها در جهت‌های شمال شرق و جنوب غرب باشد به عنوان نقطه روی لبه در نظر گرفته می‌شود.
در پیاده‌سازی‌های دقیقتر، از درون یابی خطی بین دو پیکسل همسایه که بین مسیر گرادیان قرار دارند استفاده می‌شود. برای مثال اگر زاویه گرادیان بین °۸۹ و °۱۸۰ باشد، درون یابی بین گرادیان‌ها در پیکسل‌های شمال و شمال شرق یک مقدار درون یابی شده و درون یابی بین پیکسل‌های جنوب و جنوب غرب یک مقدار دیگر بدست می‌دهد (با استفاده از قواعد پاراگراف آخر). اندازه گرادیان در پیکسل مرکزی باید بزرگتر از هر دو پیکسل که به عنوان لبه در نظر گرفته شده‌اند باشد.
دقت شود که علامت جهت اهمیتی ندارد، یعنی شمال-جنوب با جنوب-شمال و یه همین ترتیب برابر است.
فرایند الگوریتم آشکارسازی لبه Canny > آستانه گذاری دوگانه

پس از اعمال سرکوب غیر بیشینه، پیکسل‌های لبه باقی مانده، ارائه دقیقتری از لبه‌های واقعی تصویر دارند. اگرچه بعضی از پیکسل لبه‌ها به علت نویز و تغییرات رنگ باقی می‌مانند. برای در نظر گرفتن این پاسخ‌های غیر واقعی، فیلتر کردن پیکسل‌های لبه با مقدار گرادیان ضعیف و نگه داشتن پیکسل‌های لبه با مقدار گرادیان زیاد ضروری است. این کار با انتخاب آستانه کم و زیاد صورت می‌گیرد. اگر گرادیان یک پیکسل لبه بزرگتر از آستانه زیاد باشد پیکسل لبه قوی حساب می‌شود. اگر گرادیان یک پیکسل لبه کوچکتر از آستانه زیاد و بزرگتر از آستانه کم باشد پیکسل لبه ضعیف حساب می‌شود. این دو آستانه به صورت تجربی تعیین می‌شوند و تعریف آن‌ها بستگی به محتوای تصویر ورودی داده شده دارد.
فرایند الگوریتم آشکارسازی لبه Canny > دنبال کردن لبه به وسیله پسماند

تا اینجا پیکسل‌های لبه قوی قطعاً باید در تصویر لبه نهایی جای بگیرند، زیرا آن‌ها از لبه‌های واقعی در تصویر بدست آمده‌اند. اگر چه بحث‌هایی در مورد پیکسل‌های لبه ضعیف وجود دارد، زیرا این پیکسل‌ها می‌تواند هم از لبه واقعی و هم از تغییرات رنگ/نویز بدست آیند. برای رسیدن به نتیجه دقیق، لبه‌های ضعیف ناشی از تغییرات رنگ یا نویز باید حذف شوند. معمولاً یک پیکسل لبه ضعیف که ناشی از لبه‌های واقعی هستند به پیکسل لبه قوی متصل است در صورتی که پاسخ‌های نویز متصل نیستند. برای دنبال کردن اتصال لبه، آنالیز blob به وسیله نگاه کردن به پیکسل لبه قوی و پیکسل‌های همسایگی ۸-اتصاله اعمال می‌شود. از آنجائیکه تنها یک پیکسل لبه قوی در blob نقش دارد، آن نقطه لبه ضعیف می‌تواند به عنوان نقطه ای که باید حفظ شود تشخیص داده شود.
بهبود در لبه یابی Canny

در حالیکه لبه یابی قدیمی Canny روشی نسبتاً ساده ولی دقیق برای مسئله لبه یابی فراهم می‌آورد، برای رسیدن به دقت و مقاومت بیشتر در تشخیص، الگوریتم قدیمی دیگر نمی‌تواند مسئله لبه یابی سخت را حل کند. معایب اصلی الگوریتم قدیمی به صورت زیر خلاصه می‌شود:
فیلتر گوسی برای هموار کردن نویز استفاده می‌شود اما این فیلتر سبب هموار شدن لبه‌ها نیز می‌شود که به عنوان ویژگی‌های با فرکانس بالا در نظر گرفته می‌شوند. این سبب افزایش احتمال از دست دادن لبه‌های ضعیف و ظاهر شدن لبه‌های ایزوله شده در خروجی می‌شود.
برای محاسبه اندازه گرادیان، روش قدیمی لبه یابی Canny از مرکز در یک پنجره همسایگی کوچک ۳×۳ برای محاسبه مقدار محدود میانگین تفاوت استفاده می‌کند تا اندازه گرادیان را بدست دهد. این روش حساس به نویز است و می‌تواند به راحتی لبه‌های غلط را تشخیص و لبه‌های واقعی را از دست دهد.
در الگوریتم قدیمی لبه یابی Canny، دو آستانه ثابت سراسری برای فیلتر کردن لبه‌های غلط تصویر وجود دارد. اگر چه زمانی که تصویر پیچیده شود، نواحی محلی مختلف به آستانه بسیار متفاوتی برای پیدا کردن صحیح لبه‌های حقیقی نیاز دارند. به علاوه مقادیر آستانه سراسری در روش قدیمی به صورت دستی در طی آزمایش‌ها مشخص می‌شوند که سبب پیچیدگی محاسبات، زمانی که با تعداد زیادی تصاویر سر و کار داریم می‌شود.
نتیجه تشخیص قدیمی نمی‌تواند منجر به یک پاسخ منفرد رضایتبخش با دقت بالا برای هر لبه شود و پاسخ‌های چند نقطه ای ظاهر می‌شوند.
برای برطرف کردن این نواقص، بهبود الگوریتم لبه Canny در زیر آمده‌است.
بهبود در لبه یابی Canny > جایگزین کردن فیلتر گوسی

از آنجائیکه لبه و نویز به عنوان سیگنال فرکانس بالا شناسایی می‌شوند، فیلتر گوسی ساده هر دو را هموار می‌کند. اگرچه برای رسیدن به تشخیص لبه واقعی با دقت بالا انتظار می‌رود که همواری بیشتر باید به نویز و همواری کمتر باید به لبه اعمال شود. Bing Wang و Shaosheng Fan از Changsha University of Science and Technology یک فیلتر وفقی توسعه دادند که ناپیوستگی بین مقادیر greyscale در هر پیکسل را ارزیابی می‌کند. هرچه ناپیوستگی بیشتر باشد، مقدار وزن کمتری برای فیلتر هموارکننده در آن نقطه در نظر گرفته می‌شود. متقابلاً هر چه ناپیوستگی بین مقادیر greyscale کمتر باشد، مقدار وزن بیشتری برای فیلتر در نظر گرفته می‌شود. فرایند پیاده‌سازی این فیلتر وفقی در ۵ مرحله می‌تواند خلاصه شود:
k = ۱، تعداد تکرار n وضریب اندازه لبه h در نظر گرفته می‌شود.
مقادیر گرادیان  G_{x}(x,y) و  G_{y}(x,y) محاسبه شود.
وزن بر اساس فرمول زیر محاسبه شود.
d
(
x
,
y
)
=



G

x


(
x
,
y

)

2


+

G

y


(
x
,
y

)

2






{\textstyle d(x,y)={\sqrt {G_{x}(x,y)^{2}+G_{y}(x,y)^{2}}}}
w
(
x
,
y
)
=
exp
⁡

(

−



d
(
x
,
y
)


2

h

2






)



{\textstyle w(x,y)=\exp \left(-{\frac {\sqrt {d(x,y)}}{2h^{2}}}\right)}
f
(
x
,
y
)
=


1
N



∑

i
=
−
1


1



∑

j
=
−
1


1


f
(
x
+
i
,
y
+
j
)
w
(
x
+
i
,
y
+
j
)


{\textstyle f(x,y)={\frac {1}{N}}\sum \limits _{i=-1}^{1}\sum \limits _{j=-1}^{1}f(x+i,y+j)w(x+i,y+j)}
برای هموار کردن تصویر که
N
=

∑

i
=
−
1


1



∑

j
=
−
1


1


w
(
x
+
i
,
y
+
j
)


{\textstyle N=\sum \limits _{i=-1}^{1}\sum \limits _{j=-1}^{1}w(x+i,y+j)}
بهبود در لبه یابی Canny > بهبود در محاسبه جهت و اندازه گرادیان

اندازه و جهت گرادیان می‌تواند از طریق عملگرهای لبه یابی متفاوتی محاسبه شود و انتخاب عملگر بر کیفیت نتایج اثر می‌گذارد. به‌طور رایج فیلتر 3x3 Sobel انتخاب می‌شود. اگر چه فیلترهای دیگر ممکن است بهتر باشد از جمله فیلتر 5x5 Sobel که نویز را کاهش می‌دهد یا فیلتر Scharr که تقارن چرخشی بهتری دارد. انتخاب‌های رایج دیگر Prewitt (استفاده شده توسط Zhou) و Roberts Cross هستند.
بهبود در لبه یابی Canny > روش مقاوم برای تعیین مقدار آستانه دوگانه

برای برطرف کردن چالش‌هایی که در آن تشخیص آستانه دوگانه به صورت تجربی دشوار است، روش Otsu می‌تواند بر تصویر اندازه گرادیان که سرکوب غیر بیشینه شده‌است برای ایجاد آستانه زیاد اعمال شود. آستانه کم معمولاً نصف آستانه زیاد در این حالت تنظیم می‌شود. از آنجائیکه تصویر اندازه گرادیان مقادیر پیوسته بدون بیشینه مشخص دارد، روش Otsu باید برای استفاده از جفت‌های مقدار/تعداد به جای کل هیستگرام وفق داده شود.
بهبود در لبه یابی Canny > نازک کردن لبه

با اینکه لبه یابی قدیمی Canny خروجی تشخیص خوبی را با در نظرگرفتن دو معیار اول بدست می‌دهد، اما پاسخ منفرد برای هر لبه را به‌طور دقیق برآورده نمی‌کند. ریخت‌شناسی ریاضی برای باریک کردن لبه شناسایی شده توسط Mallat S و Zhong توسعه داده شد.
بهبود در لبه یابی Canny > استفاده از Curvelets

به جای فیلتر گوسی و تخمین گرادیان از Curvelets برای محاسبه میدان برداری که جهت‌ها و اندازه‌های آن جهت و قدرت لبه‌ها در تصویر را تقریب می‌زند استفاده شده‌است که در مراحل ۳ تا ۵ الگوریتم Canny اعمال می‌شود. Curvelets سیگنال‌ها را به مولفه‌های جداگانه مقیاس‌های متفاوت تجزیه می‌کند و کاهش مؤلفه‌های مقیاس‌های نرمتر می‌تواند نویز را کاهش دهد.
فرمول بندی هندسی تفاضلی لبه یاب Canny

روشی بهتر برای رسیدن به لبه‌های با دقت زیرپیکسل، استفاده از رویکرد لبه یابی تفاضلی است که سرکوب غیر بیشینه به صورت عبارات مشتق مرتبه دوم و سوم که از فضای مقیاس محاسبه می‌شوند فرمول بندی می‌شود (Lindeberg 1998). برای شرح با جزئیات مقاله لبه یابی دیده شود.
فرمول بندی تغییرپذیر آشکارساز لبه Haralick–Canny

شرحی تغییرپذیر برای مؤلفه اصلی آشکارساز لبه Canny که پیداکردن گذر از صفر مشتق دوم در طول مسیر گرادیان است، به عنوان نتیجه کمینه سازی تابع Kronrod–Minkowski و بیشینه سازی انتگرال روی تطبیق لبه با میدان گرادیان نشان داده شده‌است (Kimmel and Bruckstein 2003). برای شرح با جزئیات مقاله on regularized Laplacian zero crossings and other optimal edge integrators دیده شود.
پارامترها

الگوریتم Canny شامل چند پارامتر قابل تنظیم است که می‌تواند روی زمان محاسبه و کارایی الگوریتم اثر گذارد.
اندازه فیلتر گوسی: فیلتر هموارسازی که در مرحله اول استفاده می‌شود مستقیماً روی نتایج الگوریتم Canny اثر می‌گذارد. فیلتر کوچکتر سبب تار شدن کمتر می‌شود و امکان آشکارسازی خطوط تیز و کوچک را فراهم می‌کند. فیلتر بزرگتر باعث تار شدن بیشتر می‌شود و مقدار یک پیکسل را در ناحیه بزرگی از تصویر پراکنده می‌کند. شعاع‌های محوسازی بزرگتر برای آشکار ساختن لبه‌های نرمتر و بزرگتر کاربردی است – برای مثال لبه‌های یک رنگین کمان.
آستانه: استفاده از دو آستانه با پسماند نسبت به رویکرد تک آستانه ای انعطاف‌پذیری بیشتری دارد اما مشکلات عمومی رویکرد آستانه گذاری همچنان وجود دارند. آستانه بالا سبب از دست رفتن اطلاعات مهم می‌شود. از طرفی دیگر آستانه کم سبب تشخیص اطلاعات غلط و نامربوط (نظیر نویز) به عنوان اطلاعات مهم می‌شود. انتخاب آستانه عمومی که برای همه تصاویر نتیجه خوب بدست دهد دشوار است. همچنان هیج تلاش و رویکرد آزمایش شده‌ای برای این مسئله وجود ندارد.
جمع‌بندی

الگوریتم Canny در شرایط مختلف تطبیق پذیر است. پارامترهای آن این امکان را می‌دهد که این الگوریتم برای شناسایی لبه‌های با مشخصات متفاوت بسته به نیاز خاص مناسب باشد. در مقاله اصلی Canny، مشتق فیلتر بهینه سبب ایجاد یک فیلتر با پاسخ ضربه محدود می‌شود که محاسبه در حوزه مکان را اگر میزان هموارسازی مورد نیاز مهم باشد کند می‌کند (فیلتر در این حالت معادل مکانی بزرگی دارد). به همین علت، معمولاً استفاده از فرم پاسخ ضربه نامحدود Rachid Deriche فیلتر Canny پیشنهاد می‌شود (آشکارساز Canny-Deriche) که بازگشتی است و می‌تواند در زمان کوتاه و ثابت برای هر میزان از هموار سازی محاسبه شود. فرم دو برای پیاده‌سازی‌های real time در FPGA‌ها یا DSP‌ها یا PCها تعبیه شده مناسب است. در این حالت اگرچه پیاده‌سازی عادی بازگشتی اپراتور Canny تقریب خوبی از تقارن چرخشی نمی‌دهد و در نتیجه در لبه‌های افقی و عمودی بایاس داریم.
تصویر پس از عبور ماسک ۵×۵ گوسی روی هر پیکسل.
لبه یابی Canny اعمال شده به یک تصویر.
ارنست باربرول

| ارنست باربرول | ارنست باربرول |
| --- | --- |
زادهٔ: ۱۶ اکتبر ۱۸۶۱ پاریس
درگذشت: ۵ سپتامبر ۱۹۴۸
ملیت: فرانسه
خویشاوندان: موریس مونه-بوتون (son-in-law)
ارنست باربرول (فرانسوی: Ernest Barberolle‎; ۱۶ اکتبر ۱۸۶۱ – ۵ سپتامبر ۱۹۴۸) قایقران روئینگ اهل فرانسه بود.
ابن مهران

| ابن مهرانابن مهران | ابن مهرانابن مهران |
| --- | --- |
زادهٔ: ۹۰۸م/ ۲۹۵ق نیشابور، اصفهانی‌اصل
درگذشت: ۹۹۱م/ ۳۸۱ق نیشابور
پیشه(ها): فقیه و علم قرائات
ابوبکر محمد بن احمد ابن مهران معروف به ابن مهران، دانشمند مسلمان شافعی مذهب در سده چهارم هجری بود.او بر دانشِ قرائت قرآن متخصص بود..
آثار و نوشته‌ها

الغایهٔ فی القراآت
الشامل فی القراآت
سجودالقرآن
غرائب القرآن
الاتفاق و الانفراد
اختلاف عدد السور
الوقف و الابتداء
وقوف القرآن
روؤس الآیات
آیات القرآن
ادا اردم دوندار

ادا اردم دوندار (ترکی استانبولی: Eda Erdem Dündar؛ زادهٔ ۲۲ ژوئن ۱۹۸۷) بازیکن والیبال اهل ترکیه است. او همچنین کاپیتان تیم ملی والیبال زنان ترکیه است.
از باشگاه‌هایی که در آن بازی کرده‌است می‌توان به باشگاه والیبال زنان فنرباغچه و باشگاه بشیکتاش اشاره کرد.
سیستم‌عامل‌های مکینتاش

| 0 | 1 |
| --- | --- |
نماگرفت از مک‌اواس‌های سیرا نسخه بتا ۱: نماگرفت از مک‌اواس‌های سیرا نسخه بتا ۱
توسعه‌دهنده: اپل
نوشته شده به زبان:  سی  سی پلاس‌پلاس  آبجکتیو-سی  سوئیفت 
خانواده: مکینتاش، یونیکس
انتشار پایدار: ۱۰٫۱۴   ۲۴ سپتامبر ۲۰۱۸؛ ۶ سال پیش (۲۰۱۸-۲۴}})
وبگاه رسمی: www.apple.com/lae/macos/what-is/
مک او اس (MAC OS) نوعی سیستم‌عامل دارای رابط کاربری است که شرکت اپل آن را توسعه داده‌است. این سیستم‌عامل که همراه با ارائه اولین مدل مکینتاش عرضه شد تا قبل از نسخه ۷٫۶ با نام «نرم‌افزار سیستم» شناخته می‌شد و از نسخه ۷٫۶ به بعد مک اواس نام گرفت.
طراحی

اپل به دنبال به حداقل رساندن نیاز به فهم کامل سیستم عامل توسط کاربر بود به عنوان مثال کارهایی که بر روی محصولات دیگر نیاز به دانش صریح و آشکاری در کار سیستم عامل را می‌طلبید بر روی مکینتاش توسط حرکات موس و استفاده از پانل کنترل گرافیکی انجام می‌گرفته‌است. در نتیجه مقصود این بود که محصولی کاربر پسند تر و قابل تسلط به راحتی تولید شود.
در ابتدا هسته اصلی «نرم‌افزار سیستم» در ROM بود، که بعدها با به روز رسانی به‌طور معمول به رایگان بر روی فلاپی در اختیار نمایندگی‌های اپل قرار گرفت تا دخالت کاربر در هنگام ارتقاء سیستم عامل نیز تنها به اجرای یک فایل نصبی به حداقل برسد، یا به سادگی جایگزین کردن فایل‌های سیستم باشد.
نسخه‌ها

نسخه‌های اولیه سیستم عامل مک تنها با مکینتاش موتورولا ۶۸۰۰۰ سازگار بودند؛ رایانه‌های اپل با عنوان پاورپی‌سی معرفی شدند و درست از زمانی که رایانه‌های پاورپی‌سی معرفی شدند سیستم عامل را نیز برای حمایت از این معماری توسعه دادند. سیستم عامل Mac OS ۸٫۱ آخرین نسخه از برنامه است که می‌تواند بر روی پردازنده "۶۸K" یا (۶۸۰۴۰) اجرا شود. سیستم عامل Mac OS X، که جایگزین نسخه "کلاسیک" سیستم عامل مک است، از نسخه ۱۰٫۰ ("یوز پلنگ") به نسخه ۱۰٫۳ ("پلنگ") تنها با پردازشگرهای PowerPC سازگار است؛ و در نسخه ۱۰٫۴ ("ببر"، اینتل تنها پس از بروز رسانی) و نسخه ۱۰٫۵ ("پلنگ") پردازنده‌های اینتل و پاورپی‌سی را پشتیبانی می‌کند؛ و بعد از نسخه ۱۰٫۶ ("پلنگ برفی") تنها از پردازنده‌های اینتل پشتیبانی می‌کند.
سیستم عامل مکینتاش اولیه در ابتدا از دو بخش نرم‌افزاری، به نام "سیستم" و "فایندر (finder)"، که هر کدام با شماره نسخه خود را شامل است عرضه شد. سیستم ۷٫۵٫۱ اولین سیستم عامل مک شامل آرم (تغییر در آیکون اصلی که در شروع مک نمایش داده می‌شود) و Mac OS ۷٫۶ اولین بار به نام "سیستم عامل مک" نام‌گذاری شد.
اراده قدرت (فیلم)

| اراده قدرت | اراده قدرت |
| --- | --- |
کارگردان: David Rountree
تهیه‌کننده: David Rountree Kiko Ellsworth
نویسنده: David Rountree
بازیگران: David Rountree Chris Moir Rosie Garcia Kenn Woodard
موسیقی: Craig Brandwynne
فیلم‌بردار: Nicole Davenport
تدوین‌گر: Paul Tothill
شرکت تولید: StudiointheWoods PhsychRockProduction
تاریخ‌های انتشار:  ۳۱ اکتبر ۲۰۰۸ (۲۰۰۸-۱۰-۳۱)  
مدت زمان: ۱۱۱ دقیقه
کشور: آمریکا
هزینهٔ فیلم: ۱۰۰ میلیون دلار
اراده قدرت (انگلیسی: Will to Power) فیلمی است که در سال ۲۰۰۸ منتشر شد.
اسب آبی کوتوله

| اسب آبی کوتوله | اسب آبی کوتوله |
| --- | --- |
اسب آبی کوتوله، Choeropsis liberiensis: اسب آبی کوتوله، Choeropsis liberiensis
وضعیت حفاظت: وضعیت حفاظت
 در خطر انقراض  (IUCN 3.1):  در خطر انقراض  (IUCN 3.1)
رده‌بندی علمی: رده‌بندی علمی
فرمانرو:: جانوران
شاخه:: طنابداران
رده:: پستانداران
راسته:: جفت‌سم‌سانان
تیره:: اسب‌آبیان
سرده:: Choeropsis
گونه:: C. liberiensis
نام دوبخشی: نام دوبخشی
Choeropsis liberiensis/Hexaprotodon liberiensis (Disputed) : Choeropsis liberiensis/Hexaprotodon liberiensis (Disputed) 
اسب آبی کوتوله (نام علمی: Choeropsis liberiensis) نام یک گونه از تیره اسب‌آبیان است. مشابه خویشاوند بزرگش است اما پوزه‌ای کوچک‌تر دارد و در مرداب‌های جنگلی غرب آفریقا زندگی می‌کند.
ئی‌ئی-۱۱ اوروتو

|  ئی‌ئی-۹ اوروتو  |  ئی‌ئی-۹ اوروتو  |
| --- | --- |
نخستین اوروتویی که تولید شد: نخستین اوروتویی که تولید شد
نوع: نفربر زره‌پوش
خاستگاه:  برزیل
تاریخچه خدمت: تاریخچه خدمت
خدمت: ۱۹۷۵-تاکنون
جنگ‌ها: جنگ ایران و عراق جنگ خلیج فارس جنگ لیبی و چاد جنگ داخلی کلمبیا
تاریخچه تولید: تاریخچه تولید
سازنده: شرکت انگسا
تاریخ تولید: از ۱۹۷۴
ویژگی‌ها: ویژگی‌ها
وزن: ۱۱ تن (وزن خالی) ۱۴ تن (وزن جنگی)
طول: ۶٫۱۰ متر
عرض: ۲٫۵۹ متر
ارتفاع: ۲٫۱۰ متر
خدمه: ۱ نفر (راننده)
سرنشینان: ۱۲ نفر
زره: ۶ تا ۱۲ م‌م زره فولادی دولایه
موتور: ۱۵۸ اسب بخار (مدل‌های جدیدتر ۲۱۲ و ۲۳۰ اسب بخار)
برد عملیاتی: ۷۵۰ کیلومتر
بیشینهٔ سرعت: ۱۰۰ کیلومتر
ئی‌ئی-۱۱ اوروتو (به پرتغالی: EE-11 Urutu) نفربر زره‌پوش چرخ‌دار برزیلی است که کمپانی انگسا در دهه ۱۹۷۰ آن را طراحی کرد. اوروتو یک خودروی چرخ‌دار ۶×۶ است که شباهت زیادی با خودرو زره‌پوش ئی‌ئی-۹ کاسکاول دیگر زره‌پوش ساخت انگسا دارد. در هر دو آن‌ها تا جای ممکن از قطعات موجود در بازار بین‌المللی استفاده شده تا تعمیرات و تهیه قطعات یدکی آن‌ها کم‌هزینه‌تر و ساده‌تر باشد. همین موضوع یکی از دلایل اصلی موفقیت این دو زره‌پوش در بازار صادراتی بوده‌است. هر دو این خودروها مشتریان زیادی را در کشورهای جهان سوم یافته و در جنگ‌های متعددی در خاورمیانه مورد استفاده قرار گرفتند.
تفاوت اصلی اوروتو با کاسکاول این است که کاسکاول یک خودرو زره‌پوش شناسایی است که به یک برجک گردان با توپ ۹۰ میلی‌متری مسلح شده اما اوروتو یک نفربر برای حمل سربازان است که معمولاً فقط به یک تیربار برای دفاع از خود مسلح می‌شود. البته مدل‌های دیگری از اوروتو با سلاح‌های قویتر نیز ساخته شده‌اند.
اوروتو قابلیت حمل ۱۲ سرباز با یک راننده را دارد. وزن خالی آن ۱۱ تن و وزن آمادهٔ نبرد آن ۱۴ تن است. اولین مدل‌ها از یک موتور دیزلی ۱۵۸ اسب بخاری نیرو می‌گرفتند که در مدل‌های بعدی و بهینه‌سازی‌های جدید با موتورهای پرقدرت‌تری تعویش شده‌اند. برد عملیاتی مدل‌های اولیه ۷۵۰ کیلومتر بود که در بهینه‌سازی تازهٔ ارتش برزیل به ۹۵۰ کیلومتر افزایش پیدا کرده‌است. اوروتو یک نفربر آبی-خاکی با قابلیت استفاده در نیروی دریایی است. حداکثر سرعت این خودرو در زمین مسطح ۱۰۰ کیلومتر و بر روی آب ۱۰ کیلومتر است. اوروتو نیز مثل کاسکاول از سیستم تعلیق ابداعی انگسا معروف به «بومرنگ» استفاده می‌کند و یک زره دولایه فولادی دارد که لایه بیرونی آن سخت‌تر و لایه داخلی نرم‌تر است.
تاریخچه عملیاتی

از اوروتو در این نبردها استفاده شده‌است:
جنگ داخلی کلمبیا (کلمبیا)
منازعه چاد و لیبی (لیبی)
جنگ ایران و عراق (عراق)
حمله به کویت ۱۹۹۰ (عراق)
جنگ خلیج فارس ۱۹۹۱ (عراق)
ماموریت حفظ صلح سازمان ملل در هائیتی (نیروهای برزیلی سازمان ملل)
جنگ داخلی لیبی ۲۰۱۱ (دولت قذافی و شورشیان مخالف قذافی)
کاربران

آنگولا (۲۴)
بولیوی (۲۴)
برزیل (۷۲۳) - قرار است تا سال ۲۰۲۰ فعال باشد.
شیلی (۳۷) -همه فروخته شده‌اند.
کلمبیا (۵۶) - در حال جایگزینی با ال‌آوی-۳
اکوادور (۳۲)
گابن (۱۱)
گویان
عراق (۱۴۸)
ایران
لیبی (۴۰)
پاراگوئه (۱۲)
عربستان سعودی (۲۰)
سورینام (۱۶)
تونس (۱۸)
امارات متحده عربی (۱۳۲)
اروگوئه
ونزوئلا (۳۸)
زیمبابوه (۷)
اروکالامپیدی

| اروکالامپیدی எருக்கலம்பிட்டி එරුකලම්පිඪ්ඪි | اروکالامپیدی எருக்கலம்பிட்டி එරුකලම්පිඪ්ඪි |
| --- | --- |
شهر: شهر
اروکالامپیدیLocation in Sri Lanka: اروکالامپیدیLocation in Sri Lanka
مختصات: ۹°۲′ شمالی ۷۹°۵۲′ شرقی﻿ / ﻿۹٫۰۳۳°شمالی ۷۹٫۸۶۷°شرقی﻿ / 9.033; 79.867: مختصات: ۹°۲′ شمالی ۷۹°۵۲′ شرقی﻿ / ﻿۹٫۰۳۳°شمالی ۷۹٫۸۶۷°شرقی﻿ / 9.033; 79.867
کشور:  سری‌لانکا
استان: استان شمالی (سری‌لانکا)
ناحیه‌های سری‌لانکا: ناحیه منار
منطقهٔ زمانی: یوتی‌سی +۵:۳۰ (Sri Lanka Standard Time)
اروکالامپیدی (به لاتین: Erukkalampiddy) یک منطقهٔ مسکونی در سری‌لانکا است که در ناحیه منار واقع شده‌است.
گبرال، کوهستان

| گبرال، کوهستان | گبرال، کوهستان |
| --- | --- |
شورای اتحادیه: شورای اتحادیه
گبرال، کوهستان: گبرال، کوهستان
کشور:  پاکستان
ایالت: خیبر پختونخوا
بخش: ناحیه کوهستان، پاکستان
منطقهٔ زمانی: یوتی‌سی +۵ (ساعت رسمی پاکستان)
تعداد شهرک: ADD HERE
تعداد شوراهای اتحادیه: ADD HERE
گبرال (به انگلیسی: Gabral) یک منطقهٔ مسکونی در پاکستان است که در خیبر پختونخوا واقع شده‌است.
شبه‌جانوران

| شبه جانوران محدودهٔ زمانی: ادیاکاران - Recent | شبه جانوران محدودهٔ زمانی: ادیاکاران - Recent |
| --- | --- |
شبه جانوران، Parazoa: شبه جانوران، Parazoa
رده‌بندی علمی: رده‌بندی علمی
فرمانرو:: جانوران
زیرفرمانرو شبه‌جانوران(Parazoa) یکی از نیای زیرفرمانروهای جانوران هستند. ترجمه تحت‌الفظی آن: "در کنار حیوانات" است. تنها بازمانده شبه‌جانوران اسفنج‎ های دریایی می‌باشند، که متعلق به شاخه روزن‌داران می‌باشند. شبه‌جانوران نامتقارن‌اند یعنی هیچ تقارنی در شکل ظاهر ندارند؛ در صورتی که تمام جانوران جلوه‌ای از نوعی تقارن‌اند. هم‌اکنون حدود ۵ هزار گونه که ۱۵۰ گونه از آن که وابسته به آب شیرین هستند شناسایی شده‌اند.
لاروهایشان به صورت مدوز بوده، یعنی به صورت یک کلنی بر روی پایه‌های یک هیدروئید به وجود می‌آیند اما پس از بلوغ به صورت پولیپ چسبیده در می‌آیند، که در حقیقت هر پولیپ یک جاندار مستقل بی‌مهره است که در ابعادی بین چند میلی متر تا چند سانتی متر می‌باشد.
این جانوران در حدود ۹۴۰ میلیون سال پیش از هوپس‌زیان جدا شده‌اند. شبه جانوران گروهی هستند که اکنون به عنوان یک تبار مطرح شده‌اند؛ که از زمانی که توصیه شد گاهی معادل روزن‌داران نیز مطرح شد. تنها بازمانده از جانداران دریایی هستند.