# نظرة عامة

تتبع الكائنات عبر إطارات الفيديو باستخدام متعقب SAM3 القائم على الذاكرة. تقوم هذه العقدة بمعالجة سلسلة من إطارات الفيديو وتحافظ على هويات الكائنات عبر الإطارات، باستخدام إما الأقنعة الأولية أو المطالبات النصية لتحديد ما يجب تتبعه.

# المدخلات

| المعامل | الوصف | نوع البيانات | إلزامي | النطاق |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| `الصور` | إطارات الفيديو كصور مجمعة | IMAGE | نعم | إطارات فيديو مجمعة |
| `النموذج` | نموذج SAM3 المستخدم للتتبع | MODEL | نعم | نموذج SAM3 |
| `القناع الأولي` | قناع (أقنعة) للإطار الأول المراد تتبعه (قناع واحد لكل كائن). مطلوب إذا لم يتم توفير `التهيئة`. | MASK | لا | قناع واحد لكل كائن |
| `التهيئة` | تكييف نصي لاكتشاف الكائنات الجديدة أثناء التتبع. مطلوب إذا لم يتم توفير `القناع الأولي`. | CONDITIONING | لا | تكييف نصي |
| `عَتَبة الكشف` | عتبة النتيجة للكشف بالمطالبة النصية | FLOAT | لا | 0.0 إلى 1.0 (الافتراضي: 0.5) |
| `أقصى عدد للكائنات` | الحد الأقصى للكائنات المتتبعة. تُحتسب الأقنعة الأولية ضمن هذا الحد. القيمة 0 تستخدم الحد الداخلي البالغ 64. | INT | لا | 0 إلى 64 (الافتراضي: 0) |
| `فاصل الكشف` | تشغيل الكشف كل N إطار (1 = كل إطار). القيم الأعلى توفر موارد الحوسبة. | INT | لا | 1 إلى غير محدود (الافتراضي: 1) |

**ملاحظة:** يجب توفير إما `initial_mask` أو `conditioning`. إذا تم حذف كليهما، ستُظهر العقدة خطأ.

# المخرجات

| اسم المخرج | الوصف | نوع البيانات |
| --- | --- | --- |
| `track_data` | بيانات التتبع التي تحتوي على أقنعة الكائنات والبيانات الوصفية عبر جميع إطارات الفيديو | SAM3TrackData |

> تم إنشاء هذه الوثيقة بواسطة الذكاء الاصطناعي. إذا وجدت أي أخطاء أو لديك اقتراحات للتحسين، فلا تتردد في المساهمة! [تحرير على GitHub](https://github.com/Comfy-Org/embedded-docs/blob/main/comfyui_embedded_docs/docs/SAM3_VideoTrack/ar.md)

---
**Source fingerprint (SHA-256):** `30768bdf5839c1d7b984675e68a127a27f21b17724a2dc885e27f00c272db3cb`