ಪೈಥಾನ್‌ನಲ್ಲಿ ಓಪನ್‌ಸಿವಿ ವಿಸ್ತರಣೆ ದೋಷಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಮತ್ತು ಪರಿಹರಿಸುವುದು

ಪೈಥಾನ್ ಇಮೇಜ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್: ಓಪನ್ ಸಿವಿ ಡಿಲೇಶನ್ ಸಮಸ್ಯೆಗಳ ನಿವಾರಣೆ

ಪೈಥಾನ್ ಬಳಸಿ ಇಮೇಜ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಕಾರ್ಯಗಳಲ್ಲಿ, OpenCV ಲಭ್ಯವಿರುವ ಅತ್ಯಂತ ಶಕ್ತಿಶಾಲಿ ಲೈಬ್ರರಿಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ರೂಪವಿಜ್ಞಾನದ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳಂತಹ ಸಂಕೀರ್ಣ ಕಾರ್ಯಗಳೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವಾಗ, ದೋಷಗಳು ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ಸಂಭವಿಸಬಹುದು, ಉದಾಹರಣೆಗೆ cv2.error ಬಳಸುವಾಗ ನೀವು ಎದುರಿಸಬಹುದು ಹಿಗ್ಗಿಸಿ () ಕಾರ್ಯ. ಬ್ಯಾಕ್ಟೀರಿಯಾ ವಸಾಹತು ಎಣಿಕೆಯಂತಹ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗಾಗಿ OpenCV ಅನ್ನು ಬಳಸುವುದು ಒಂದು ಸಾಮಾನ್ಯ ಸನ್ನಿವೇಶವಾಗಿದೆ.

ಇತ್ತೀಚೆಗೆ, ಪೈಥಾನ್ 3.11.8 ಮತ್ತು ಓಪನ್‌ಸಿವಿ 4.10.0 ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಬ್ಯಾಕ್ಟೀರಿಯಾ ವಸಾಹತು ಎಣಿಕೆಯ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಅನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುವಾಗ, a ಹಿಗ್ಗುವಿಕೆ ದೋಷ ಸಂಭವಿಸಿದೆ. ಈ ಸಮಸ್ಯೆಯು PyQt5 GUI ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ಕಾಣಿಸಿಕೊಂಡಿದೆ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಜಲಾನಯನ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ವಿಭಾಗದಲ್ಲಿ, ಅಲ್ಲಿ ಚಿತ್ರದ ಗಡಿಗಳನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ. ತಪ್ಪಾದ ಡೇಟಾ ಪ್ರಕಾರವನ್ನು OpenCV ಗೆ ರವಾನಿಸುವುದರಿಂದ ಸಮಸ್ಯೆ ಉಂಟಾಗುತ್ತದೆ cv2.dilate() ಕಾರ್ಯ.

ಈ ದೋಷವು ಗೊಂದಲಮಯವಾಗಿದೆ ಏಕೆಂದರೆ PyQt5 ಪರಿಸರದ ಹೊರಗೆ OpenCV ವಿಂಡೋಗಳಲ್ಲಿ ಪರೀಕ್ಷಿಸಿದಾಗ ಅದೇ ಕೋಡ್ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ. ಎಕ್ಸಿಕ್ಯೂಶನ್ ಪರಿಸರವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿ ಓಪನ್ ಸಿವಿ ಕಾರ್ಯಗಳು ಹೇಗೆ ವಿಭಿನ್ನವಾಗಿ ವರ್ತಿಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಅಂತಹ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ನಿರ್ವಹಿಸುವುದು ಎಂಬುದರ ಕುರಿತು ಇದು ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಹುಟ್ಟುಹಾಕುತ್ತದೆ. ಚಿತ್ರಾತ್ಮಕ ಬಳಕೆದಾರ ಇಂಟರ್ಫೇಸ್‌ನಲ್ಲಿ ಇಮೇಜ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತಿರುವ ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳಿಗೆ ಇದು ನಿರಾಶಾದಾಯಕವಾಗಿರುತ್ತದೆ.

ಈ ಲೇಖನದಲ್ಲಿ, ನಾವು ಇದರ ಮೂಲ ಕಾರಣವನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸುತ್ತೇವೆ cv2.error: (-5: ಕೆಟ್ಟ ವಾದ) OpenCV ನಲ್ಲಿ, ಸಂಭಾವ್ಯ ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಿ ಮತ್ತು ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಮಾರ್ಗಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸಿ. ಹೆಚ್ಚುವರಿಯಾಗಿ, ಪೈಥಾನ್‌ನಲ್ಲಿ ಇಮೇಜ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಲೈಬ್ರರಿಗಳೊಂದಿಗೆ ವ್ಯವಹರಿಸುವಾಗ ನಾವು ಸಾಮಾನ್ಯ ಡೀಬಗ್ ಮಾಡುವ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಚರ್ಚಿಸುತ್ತೇವೆ.

ಇಮೇಜ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್‌ನಲ್ಲಿ OpenCV ದೋಷಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವುದು

ಪೈಥಾನ್ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್‌ನಲ್ಲಿ, ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಸಮಸ್ಯೆಯು ಬಳಸುವುದರಿಂದ ಉಂಟಾಗುತ್ತದೆ cv2.ಡಿಲೇಟ್ ಕಾರ್ಯ, ಇದು OpenCV ಯ ರೂಪವಿಜ್ಞಾನ ರೂಪಾಂತರಗಳ ಭಾಗವಾಗಿದೆ. ಈ ಕಾರ್ಯವು ಬೈನರಿ ಚಿತ್ರದಲ್ಲಿನ ವಸ್ತುಗಳ ಗಡಿಗಳನ್ನು ವಿಸ್ತರಿಸುತ್ತದೆ. ಇನ್‌ಪುಟ್ ಇಮೇಜ್‌ಗೆ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸ್ವರೂಪದ ಅಗತ್ಯವಿದೆ-ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ NumPy ಅರೇ. ಒದಗಿಸಿದ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್‌ನಲ್ಲಿ, ಇನ್‌ಪುಟ್ ಮಾಡಿದ ಕಾರಣ ದೋಷ ಸಂಭವಿಸುತ್ತದೆ ಹಿಗ್ಗಿಸಿ ಸರಿಯಾದ ಸ್ವರೂಪದಲ್ಲಿಲ್ಲ, ಇದರಿಂದಾಗಿ ಪ್ರೋಗ್ರಾಂ "ಕೆಟ್ಟ ವಾದ" ದೋಷವನ್ನು ಎಸೆಯಲು ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ. OpenCV ಅನ್ನು ಬಳಸುವಾಗ ಚಿತ್ರ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯಲ್ಲಿ ಇದು ಸಾಮಾನ್ಯ ಸಮಸ್ಯೆಯಾಗಿದೆ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ PyQt5 ಮತ್ತು ಪ್ರಮಾಣಿತ OpenCV ವಿಂಡೋಗಳಂತಹ ಪರಿಸರಗಳ ನಡುವೆ ಬದಲಾಯಿಸುವಾಗ.

ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ವಿಭಜಿಸಲು, ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ ಪೆಟ್ರಿ ಭಕ್ಷ್ಯದಲ್ಲಿ ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಬ್ಯಾಕ್ಟೀರಿಯಾದ ವಸಾಹತುಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಜಲಾನಯನ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ನ ಮೇಲೆ ಹೆಚ್ಚು ಅವಲಂಬಿತವಾಗಿದೆ. ಈ ವಿಧಾನವು ಚಿತ್ರವನ್ನು ಟೊಪೊಗ್ರಾಫಿಕ್ ನಕ್ಷೆಯಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುತ್ತದೆ, ಅಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಿನ ತೀವ್ರತೆಯ ಪ್ರದೇಶಗಳು ಶಿಖರಗಳು ಮತ್ತು ಕಡಿಮೆ-ತೀವ್ರತೆಯ ಪ್ರದೇಶಗಳು ಕಣಿವೆಗಳಾಗಿವೆ. ದಿ cv2.distanceTransform ಕಾರ್ಯವು ಇಲ್ಲಿ ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಇದು ಪ್ರತಿ ಪಿಕ್ಸೆಲ್‌ನಿಂದ ಹತ್ತಿರದ ಗಡಿಗೆ ಇರುವ ಅಂತರವನ್ನು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಇದು ಜಲಾನಯನ ಗುರುತುಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವ ಮೂಲಕ ಹಿನ್ನೆಲೆಯಿಂದ ಮುಂಭಾಗವನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಇದು ವಿಭಜನೆಗೆ ಮಾರ್ಗದರ್ಶನ ನೀಡುತ್ತದೆ.

ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್‌ನ ಮತ್ತೊಂದು ಪ್ರಮುಖ ಭಾಗವೆಂದರೆ ದಿ ಸಂಪರ್ಕಿತ ಘಟಕಗಳು ಕಾರ್ಯ, ಇದು ಬೈನರಿ ಚಿತ್ರದಲ್ಲಿ ಎಲ್ಲಾ ವಿಭಿನ್ನ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಲೇಬಲ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಜಲಾನಯನ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಸರಿಯಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸಲು ಇದು ಅವಶ್ಯಕವಾಗಿದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಪ್ರತ್ಯೇಕ ವಸ್ತುಗಳ ನಡುವೆ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಮಾರ್ಕರ್‌ಗಳು ಬೇಕಾಗುತ್ತವೆ. ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ವಸಾಹತುಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಈ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ, ಪ್ರತಿ ಸಂಪರ್ಕಿತ ಘಟಕಕ್ಕೆ ವಿಶಿಷ್ಟವಾದ ಲೇಬಲ್ ಅನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸುತ್ತದೆ, ನಂತರ ಅದನ್ನು ವಿಭಜನೆ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿ ಸಂಸ್ಕರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.

ಕೊನೆಯದಾಗಿ, ಕೋಡ್ ನಂತಹ ಕಾರ್ಯಗಳ ಮೂಲಕ ಇಮೇಜ್ ಪ್ರಿಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ cv2.erode ಮತ್ತು cv2.ಡಿಲೇಟ್. ಸವೆತವು ವಸ್ತುಗಳ ಗಾತ್ರವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ವಿಸ್ತರಣೆಯು ಅವುಗಳನ್ನು ವಿಸ್ತರಿಸುತ್ತದೆ. ಬೈನರಿ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಸ್ವಚ್ಛಗೊಳಿಸಲು, ಶಬ್ದ ಮತ್ತು ಸಣ್ಣ ಕಲಾಕೃತಿಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕಲು ಈ ಸಂಯೋಜನೆಯನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳು ಜಲಾನಯನ ವಿಭಜನೆಯಂತಹ ಹೆಚ್ಚು ಸಂಕೀರ್ಣ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗಾಗಿ ಚಿತ್ರವನ್ನು ಸಿದ್ಧಪಡಿಸುತ್ತವೆ. ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್‌ನ ಮಾಡ್ಯುಲರ್ ರಚನೆಯು ಈ ಪ್ರಿಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಹಂತಗಳನ್ನು ಸುಲಭವಾಗಿ ಸರಿಹೊಂದಿಸಲು ಅಥವಾ ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟ್‌ನ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಅಗತ್ಯಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಬದಲಾಯಿಸಲು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಚಿತ್ರ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗೆ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವ ಸಾಧನವಾಗಿದೆ.

import cv2
import numpy as np
import sys

def load_image(filename):
    img = cv2.imread(filename)
    if img is None:
        print(f"Error: Unable to load image: {filename}")
        sys.exit(1)
    return img

def preprocess_image(img):
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    _, binary_img = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
    return binary_img

def watershed_method(img_ori, img_bin):
    kernel = np.ones((3, 3), np.uint8)
    img_bin = cv2.dilate(img_bin, kernel, iterations=1)
    dist_transform = cv2.distanceTransform(img_bin, cv2.DIST_L2, 5)
    ret, sure_fg = cv2.threshold(dist_transform, 0.7*dist_transform.max(), 255, 0)
    sure_fg = np.uint8(sure_fg)
    markers = cv2.connectedComponents(sure_fg)[1]
    return cv2.watershed(img_ori, markers)

img = load_image('bacteria_image.jpg')
img_bin = preprocess_image(img)
result = watershed_method(img, img_bin)
cv2.imshow('Result', result)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

import cv2
import numpy as np
import os

def load_and_resize_image(path, size=800):
    if not os.path.isabs(path):
        path = os.path.join('images', path)
    img = cv2.imread(path)
    if img is None:
        raise ValueError("Image could not be loaded.")
    scale = size / max(img.shape[0], img.shape[1])
    return cv2.resize(img, None, fx=scale, fy=scale)

def apply_morphological_ops(img):
    kernel = np.ones((5,5), np.uint8)
    img_erode = cv2.erode(img, kernel, iterations=1)
    img_dilate = cv2.dilate(img_erode, kernel, iterations=2)
    return img_dilate

def run_pipeline(image_path):
    img = load_and_resize_image(image_path)
    img_bin = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    _, binary = cv2.threshold(img_bin, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
    processed_img = apply_morphological_ops(binary)
    cv2.imshow('Processed Image', processed_img)
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()

ವರ್ಧಿತ ಡೀಬಗ್ ಮಾಡುವ ತಂತ್ರಗಳ ಮೂಲಕ OpenCV ದೋಷಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವುದು

ಪೈಥಾನ್‌ನಲ್ಲಿ ಓಪನ್‌ಸಿವಿಯೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವಾಗ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಸಂಕೀರ್ಣ ಇಮೇಜ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಕಾರ್ಯಗಳೊಂದಿಗೆ ಹಿಗ್ಗುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಸವೆತ, OpenCV ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವ ಆಧಾರವಾಗಿರುವ ಡೇಟಾ ರಚನೆಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಅತ್ಯಗತ್ಯ. ದೋಷಗಳ ಒಂದು ಪ್ರಮುಖ ಮೂಲ, ಜೊತೆಗೆ ನೋಡಿದಂತೆ cv2.error: (-5: ಕೆಟ್ಟ ವಾದ), ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗೆ ರವಾನಿಸಲಾದ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯಾಗದ ಡೇಟಾ ಪ್ರಕಾರಗಳಿಂದ ಉಂಟಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ದೋಷವು ಇನ್‌ಪುಟ್ ಇಮೇಜ್ ಅನ್ನು NumPy ಅರೇಯಂತೆ ಸರಿಯಾಗಿ ಫಾರ್ಮ್ಯಾಟ್ ಮಾಡಲಾಗಿಲ್ಲ ಎಂದು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು OpenCV ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ cv2.dilate ನಿರೀಕ್ಷಿಸಬಹುದು. ಅಂತಹ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಸರಿಪಡಿಸಲು ಫಂಕ್ಷನ್‌ಗೆ ರವಾನಿಸಲಾದ ಚಿತ್ರವು ಸರಿಯಾದ ಸ್ವರೂಪದಲ್ಲಿ ಮಾತ್ರವಲ್ಲದೆ ಹಿಂದಿನ ಕಾರ್ಯಗಳ ಮೂಲಕ ಸರಿಯಾಗಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಂಡಿದೆಯೇ ಎಂದು ಪರಿಶೀಲಿಸುವ ಅಗತ್ಯವಿದೆ.

ಪೈಥಾನ್‌ನಲ್ಲಿ ಇಮೇಜ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್‌ನ ಇನ್ನೊಂದು ಕಡೆಗಣಿಸದ ಅಂಶವೆಂದರೆ ಕೋಡ್ ರನ್ ಆಗುವ ಪರಿಸರ. ಸ್ಟ್ಯಾಂಡರ್ಡ್ OpenCV ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ದೋಷರಹಿತವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸಬಹುದಾದರೂ, ಅದನ್ನು PyQt5 GUI ನೊಂದಿಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸುವುದರಿಂದ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸಬಹುದು. PyQt5 ತನ್ನದೇ ಆದ ಇಮೇಜ್ ಫಾರ್ಮ್ಯಾಟ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ, ಆದ್ದರಿಂದ ಫಾರ್ಮ್ಯಾಟ್‌ಗಳ ನಡುವಿನ ಪರಿವರ್ತನೆಗಳನ್ನು ಸರಿಯಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸಲಾಗಿದೆಯೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಬಹಳ ಮುಖ್ಯ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, PyQt5 ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು NumPy ಅರೇಗಳಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುವುದರಿಂದ OpenCV ಅವುಗಳನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಬಹುದೆಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ. ಮುಂತಾದ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುವುದು cv2.cvtColor ಅಥವಾ np.array ಕೆಲಸದ ಹರಿವಿನ ಸರಿಯಾದ ಬಿಂದುಗಳಲ್ಲಿ ಪರಿವರ್ತನೆ ಈ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ತಗ್ಗಿಸಬಹುದು.

ಡೀಬಗ್ ಮಾಡುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಮತ್ತಷ್ಟು ಆಪ್ಟಿಮೈಜ್ ಮಾಡಲು, ಡೇಟಾ ಮತ್ತು ದೋಷಗಳ ಹರಿವನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಲಾಗಿಂಗ್ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಅಳವಡಿಸಲು ಸಲಹೆ ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ಕನ್ಸೋಲ್ ಅನ್ನು ಅಸ್ತವ್ಯಸ್ತಗೊಳಿಸಬಹುದಾದ ಮುದ್ರಣ ಹೇಳಿಕೆಗಳನ್ನು ಮಾತ್ರ ಅವಲಂಬಿಸುವ ಬದಲು, ಲಾಗಿಂಗ್ ಹೆಚ್ಚು ಸಂಘಟಿತ ದೋಷ ಟ್ರ್ಯಾಕಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ. ಪೈಥಾನ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುವುದು logging ಮಾಡ್ಯೂಲ್ ಚಿತ್ರದ ಡೇಟಾ ಸಮಗ್ರತೆ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯದ ಕರೆಗಳಲ್ಲಿ ವಿವರವಾದ ಸಂದೇಶಗಳನ್ನು ಸೆರೆಹಿಡಿಯಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಇದು ಸಮಸ್ಯೆಯ ಮೂಲವನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಸುಲಭವಾಗುತ್ತದೆ cv2.ಡಿಲೇಟ್ ದೋಷ. ಪ್ರತಿ ಹಂತದಲ್ಲೂ ಆಗುತ್ತಿರುವ ರೂಪಾಂತರಗಳು ಮತ್ತು ಪರಿವರ್ತನೆಗಳ ಸ್ಪಷ್ಟ ತಿಳುವಳಿಕೆಯೊಂದಿಗೆ, ಡೀಬಗ್ ಮಾಡುವಿಕೆಯು ಹೆಚ್ಚು ಸುವ್ಯವಸ್ಥಿತವಾಗುತ್ತದೆ.