بالتأكيد، إليك الترجمة العربية للوثيقة التقنية الخاصة بعقدة **SDPoseKeypointExtractor** مع الالتزام التام بقواعد الترجمة المحددة:

عقدة **SDPoseKeypointExtractor** هي أداة متخصصة في اكتشاف النقاط الرئيسية (keypoints) لوضعية الإنسان من الصور المدخلة باستخدام نموذج SDPose. يمكنها معالجة الصور كاملة أو مناطق محددة يتم تعريفها بواسطة مربعات الإحاطة (bounding boxes)، وتقوم بإخراج النقاط الرئيسية المكتشفة بتنسيق OpenPose، والذي يتضمن الإحداثيات لكل شخص ودرجة ثقة لكل نقطة رئيسية.

## المدخلات

| المعامل | الوصف | نوع البيانات | إجباري | النطاق |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| `النموذج` | نموذج SDPose المستخدم لاكتشاف النقاط الرئيسية. يجب أن يكون نموذجًا يحتوي على خاصية `heatmap_head`، وتحديدًا من مستودع SDPose. | MODEL | نعم | - |
| `vae` | نموذج VAE المستخدم لتشفير الصور المدخلة إلى الفضاء الكامن (latent space) للمعالجة. | VAE | نعم | - |
| `الصورة` | الصورة المدخلة أو مجموعة الصور التي سيتم استخراج النقاط الرئيسية للوضعية منها. | IMAGE | نعم | - |
| `حجم الدفعة` | عدد الصور التي سيتم معالجتها في دفعة واحدة عند التشغيل في وضع الصورة الكاملة (أي عندما لا يتم توفير `مربعات التحديد`). يمكن أن يؤدي ذلك إلى تسريع المعالجة. (القيمة الافتراضية: 16) | INT | لا | 1 إلى 10000 |
| `مربعات التحديد` | مربعات إحاطة اختيارية لاكتشافات أكثر دقة. مطلوبة للكشف عن عدة أشخاص. إذا تم توفيرها، ستقوم العقدة باستخراج النقاط الرئيسية من كل منطقة محددة. | BOUNDINGBOX | لا | - |

**قيود المعاملات:**
*   يجب أن يكون مدخل `model` نموذج SDPose محددًا. إذا كان النموذج المقدم لا يحتوي على خاصية `heatmap_head`، فستقوم العقدة بإظهار خطأ.
*   تعمل العقدة في وضعين متميزين بناءً على مدخل `bboxes`:
    1.  **وضع مربع الإحاطة:** عند توفير `bboxes`، تقوم بمعالجة كل منطقة محددة بشكل فردي. هذا مطلوب لاكتشاف عدة أشخاص في صورة واحدة.
    2.  **وضع الصورة الكاملة:** عندما لا يتم توفير `bboxes`، تقوم بمعالجة الصورة بأكملها كدفعة واحدة. معامل `batch_size` ينطبق فقط في هذا الوضع.

## المخرجات

| اسم المخرج | الوصف | نوع البيانات |
| --- | --- | --- |
| `keypoints` | النقاط الرئيسية بتنسيق إطار OpenPose (عرض اللوحة، ارتفاع اللوحة، الأشخاص). يحتوي المخرج على الأشخاص المكتشفين، كل منهم بمصفوفة من إحداثيات النقاط الرئيسية (x, y) ودرجات الثقة المقابلة لها. | POSE_KEYPOINT |

> 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/SDPoseKeypointExtractor/ar.md)

---
**Source fingerprint (SHA-256):** `7903b51c9137aa08bb8843362740fcf93cea9c09d142bd1db3b5eee945c853e4`