కోరిందకాయ పై మరియు ఓపెన్‌సివి ఉపయోగించి లైసెన్స్ ప్లేట్ గుర్తింపు

భద్రత ఎల్లప్పుడూ మానవాళికి ప్రధాన ఆందోళన కలిగిస్తుంది. ఈ రోజు మనకు పాఠశాలలు, ఆసుపత్రులు మరియు ప్రతి ఇతర బహిరంగ ప్రదేశాలలో వీడియో నిఘా కెమెరాలు ఉన్నాయి. HIS యొక్క ఒక సర్వే ప్రకారం, 2014 లో సుమారు 245 మిలియన్ల భద్రతా కెమెరాలు వ్యవస్థాపించబడి తిరిగి పనిచేస్తున్నాయని అంచనా వేయబడింది, ఇది ఈ గ్రహం మీద ప్రతి 30 మందికి ఒక భద్రతా కెమెరాను కలిగి ఉంది. టెక్నాలజీలో ముఖ్యంగా ఇమేజ్ ప్రాసెసింగ్ మరియు మెషిన్ లెర్నింగ్‌లో పురోగతితో, వీడియో ఫీడ్ నుండి సమాచారాన్ని ప్రాసెస్ చేయడానికి శిక్షణ ఇవ్వడం ద్వారా ఈ కెమెరాలను తెలివిగా మార్చడం సాధ్యపడుతుంది.

ఈ కెమెరాల నుండి వీడియో ఫీడ్ ముఖ గుర్తింపు, నమూనా విశ్లేషణ, భావోద్వేగ విశ్లేషణ మరియు మరెన్నో చేయటానికి ఉపయోగపడుతుంది, ఇది నిజంగా FF7 చలనచిత్రంలో చూపిన “గాడ్స్ ఐ” వంటి వాటికి దగ్గరగా ఉంటుంది. వాస్తవానికి, హైక్విజన్ వంటి నిఘా సంస్థలు మరియు అనేక ఇతర సంస్థలు ఇప్పటికే తమ ఉత్పత్తులలో ఈ లక్షణాలను అమలు చేయడం ప్రారంభించాయి. నంబర్ ప్లేట్ చదవడానికి మేము ఇంతకుముందు మాట్లాబ్ ఇమేజ్ ప్రాసెసింగ్‌ను ఉపయోగించాము, ఈ రోజు ఈ వ్యాసంలో రాస్‌ప్బెర్రీ పై మరియు ఓపెన్‌సివిని ఉపయోగించి ఆటోమొబైల్స్ నుండి లైసెన్స్ ప్లేట్ నంబర్‌ను ఎలా గుర్తించాలో మరియు చదవాలో నేర్చుకుంటాము. మేము గూగుల్ నుండి కొన్ని యాదృచ్ఛిక వాహన చిత్రాలను ఉపయోగిస్తాము మరియు ఓపెన్‌సివి కాంటూర్ డిటెక్షన్ ఉపయోగించి నంబర్ ప్లేట్‌ను గుర్తించడానికి ఒక ప్రోగ్రామ్‌ను వ్రాస్తాము, ఆపై టెస్రాక్ట్ ఓసిఆర్ ఉపయోగించి ప్లేట్ నుండి నంబర్‌ను చదువుతాము. ఆసక్తికరంగా అనిపిస్తుంది! కాబట్టి ప్రారంభిద్దాం.

ముందస్తు అవసరాలు

ముందే చెప్పినట్లుగా, ముఖాలను గుర్తించడానికి మరియు గుర్తించడానికి మేము ఓపెన్‌సివి లైబ్రరీని ఉపయోగిస్తాము. కాబట్టి ఈ ట్యుటోరియల్‌తో కొనసాగడానికి ముందు రాస్‌ప్బెర్రీ పైలో ఓపెన్‌సివి లైబ్రరీని ఇన్‌స్టాల్ చేసుకోండి. మీ పైని 2A అడాప్టర్‌తో పవర్ చేయండి మరియు సులభంగా డీబగ్గింగ్ కోసం డిస్ప్లే మానిటర్‌కు కనెక్ట్ చేయండి.

ఈ ట్యుటోరియల్ ఓపెన్‌సివి ఎలా పనిచేస్తుందో వివరించదు, మీకు ఇమేజ్ ప్రాసెసింగ్ నేర్చుకోవడంలో ఆసక్తి ఉంటే ఈ ఓపెన్‌సివి బేసిక్స్ మరియు అడ్వాన్స్‌డ్ ఇమేజ్ ప్రాసెసింగ్ ట్యుటోరియల్‌లను చూడండి. ఓపెన్‌సివిని ఉపయోగించి ఈ ఇమేజ్ సెగ్మెంటేషన్ ట్యుటోరియల్‌లో మీరు ఆకృతులు, బొట్టును గుర్తించడం మొదలైన వాటి గురించి కూడా తెలుసుకోవచ్చు. చిత్రం నుండి కారు యొక్క లైసెన్స్ ప్లేట్‌ను గుర్తించడానికి మేము ఇలాంటిదే చేస్తాము.

రాస్ప్బెర్రీ పై ఉపయోగించి లైసెన్స్ ప్లేట్ గుర్తింపులో దశలు

లైసెన్స్ ప్లేట్ రికగ్నిషన్ లేదా సంక్షిప్తంగా LPR, మూడు ప్రధాన దశలను కలిగి ఉంటుంది. దశలు క్రింది విధంగా ఉన్నాయి

1. లైసెన్స్ ప్లేట్ డిటెక్షన్: మొదటి దశ కారు నుండి లైసెన్స్ ప్లేట్‌ను గుర్తించడం. నంబర్ ప్లేట్‌ను కనుగొనడానికి దీర్ఘచతురస్రాకార వస్తువులను గుర్తించడానికి మేము ఓపెన్‌సివిలోని ఆకృతి ఎంపికను ఉపయోగిస్తాము. నంబర్ ప్లేట్ యొక్క ఖచ్చితమైన పరిమాణం, రంగు మరియు సుమారు స్థానం మనకు తెలిస్తే ఖచ్చితత్వాన్ని మెరుగుపరచవచ్చు. కెమెరా యొక్క స్థానం మరియు నిర్దిష్ట దేశంలో ఉపయోగించే నంబర్ ప్లేట్ రకం ఆధారంగా సాధారణంగా డిటెక్షన్ అల్గోరిథం శిక్షణ పొందుతుంది. చిత్రానికి కారు కూడా లేనట్లయితే ఇది ఉపాయంగా ఉంటుంది, ఈ సందర్భంలో మేము కారును గుర్తించడానికి అదనపు దశను మరియు తరువాత లైసెన్స్ ప్లేట్‌ను చేస్తాము.

2. అక్షర విభజన: మేము లైసెన్స్ ప్లేట్‌ను గుర్తించిన తర్వాత దాన్ని కత్తిరించి కొత్త చిత్రంగా సేవ్ చేయాలి. మళ్ళీ దీన్ని ఓపెన్‌సివి ఉపయోగించి సులభంగా చేయవచ్చు.

3. అక్షర గుర్తింపు: ఇప్పుడు, మునుపటి దశలో మనం పొందిన క్రొత్త చిత్రం దానిపై కొన్ని అక్షరాలు (సంఖ్యలు / అక్షరాలు) వ్రాయడం ఖాయం. కాబట్టి, సంఖ్యను గుర్తించడానికి మేము దానిపై OCR (ఆప్టికల్ క్యారెక్టర్ రికగ్నిషన్) చేయవచ్చు. మేము ఇప్పటికే రాస్ప్బెర్రీ పై ఉపయోగించి ఆప్టికల్ క్యారెక్టర్ రికగ్నిషన్ (OCR) ను వివరించాము.

1. లైసెన్స్ ప్లేట్ డిటెక్షన్

ఈ రాస్ప్బెర్రీ పై లైసెన్స్ ప్లేట్ రీడర్లో మొదటి దశ లైసెన్స్ ప్లేట్ను గుర్తించడం. కారు యొక్క నమూనా చిత్రాన్ని తీసుకుందాం మరియు ఆ కారుపై లైసెన్స్ ప్లేట్‌ను గుర్తించడం ప్రారంభిద్దాం. మేము అదే చిత్రాన్ని అక్షర విభజన మరియు అక్షర గుర్తింపు కోసం కూడా ఉపయోగిస్తాము. మీరు వివరణ లేకుండా నేరుగా కోడ్‌లోకి వెళ్లాలనుకుంటే, మీరు ఈ పేజీ దిగువకు స్క్రోల్ చేయవచ్చు, ఇక్కడ పూర్తి కోడ్ అందించబడుతుంది. ఈ ట్యుటోరియల్ కోసం నేను ఉపయోగిస్తున్న పరీక్ష చిత్రం క్రింద చూపబడింది.

దశ 1: చిత్రాన్ని అవసరమైన పరిమాణానికి పున ize పరిమాణం చేసి, ఆపై గ్రే స్కేల్ చేయండి. దాని కోసం కోడ్ క్రింద ఇవ్వబడింది

img = cv2.resize (img, (620,480)) బూడిద = cv2.cvtColor (img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # బూడిద స్థాయికి మార్చండి

పున izing పరిమాణం పెద్ద రిజల్యూషన్ చిత్రాలతో ఏవైనా సమస్యలను నివారించడానికి మాకు సహాయపడుతుంది, పరిమాణాన్ని మార్చిన తర్వాత కూడా నంబర్ ప్లేట్ ఫ్రేమ్‌లోనే ఉందని నిర్ధారించుకోండి. అన్ని ఇమేజ్ ప్రాసెసింగ్ దశల్లో గ్రే స్కేలింగ్ సాధారణం. ఇది చిత్రాన్ని ప్రాసెస్ చేసేటప్పుడు మేము ఇకపై రంగు వివరాలతో వ్యవహరించాల్సిన అవసరం లేదు. ఈ దశ పూర్తయినప్పుడు చిత్రం ఇలాగే రూపాంతరం చెందుతుంది

దశ 2: ప్రతి చిత్రానికి ఉపయోగకరమైన మరియు పనికిరాని సమాచారం ఉంటుంది, ఈ సందర్భంలో మాకు లైసెన్స్ ప్లేట్ మాత్రమే ఉపయోగకరమైన సమాచారం, మిగిలినవి మా ప్రోగ్రామ్ కోసం చాలా పనికిరానివి. ఈ పనికిరాని సమాచారాన్ని శబ్దం అంటారు. సాధారణంగా ద్వైపాక్షిక వడపోత (బ్లరింగ్) ఉపయోగించడం వల్ల చిత్రం నుండి అవాంఛిత వివరాలు తొలగిపోతాయి. దాని కోసం కోడ్

బూడిద = cv2.bilateralFilter (బూడిద, 11, 17, 17)

సింటాక్స్ గమ్యం_ఇమేజ్ = సివి 2.బిలేటరల్ ఫిల్టర్ (సోర్స్_ఇమేజ్, పిక్సెల్ వ్యాసం, సిగ్మా కలర్, సిగ్మాస్పేస్). మరింత నేపథ్య సమాచారాన్ని అస్పష్టం చేయడానికి మీరు సిగ్మా రంగు మరియు సిగ్మా స్థలాన్ని 17 నుండి అధిక విలువలకు పెంచవచ్చు, కానీ ఉపయోగకరమైన భాగం మసకబారకుండా జాగ్రత్త వహించండి. అవుట్పుట్ చిత్రం క్రింద చూపబడింది, ఎందుకంటే మీరు ఈ చిత్రంలో నేపథ్య వివరాలు (చెట్టు మరియు భవనం) అస్పష్టంగా ఉన్నట్లు చూడవచ్చు. ఈ విధంగా మేము తరువాత ఈ ప్రాంతాలపై దృష్టి పెట్టకుండా ప్రోగ్రామ్‌ను నివారించవచ్చు.

దశ 3: మేము ఎడ్జ్ డిటెక్షన్ చేసే చోట తదుపరి దశ ఆసక్తికరంగా ఉంటుంది. దీన్ని చేయడానికి చాలా మార్గాలు ఉన్నాయి, ఓపెన్‌సివి నుండి కాన్నీ ఎడ్జ్ పద్ధతిని ఉపయోగించడం చాలా సులభమైన మరియు ప్రజాదరణ పొందిన మార్గం . అదే విధంగా చేయవలసిన పంక్తి క్రింద చూపబడింది

edged = cv2.Canny (బూడిద, 30, 200) # అంచు ఎడ్జ్ డిటెక్షన్

వాక్యనిర్మాణం గమ్యం_ఇమేజ్ = సివి 2.కానీ (సోర్స్_ఇమేజ్, థ్రెషోల్డ్‌వాల్యూ 1, థ్రెషోల్డ్‌వాల్యూ 2). థ్రెషోల్డ్ వేల్ 1 మరియు థ్రెషోల్డ్ విలువ 2 కనీస మరియు గరిష్ట ప్రవేశ విలువలు. కనీస ప్రవేశ విలువ కంటే ఎక్కువ మరియు గరిష్ట ప్రవేశ విలువ కంటే తక్కువ తీవ్రత ప్రవణత కలిగిన అంచులు మాత్రమే ప్రదర్శించబడతాయి. ఫలిత చిత్రం క్రింద చూపబడింది

దశ 4: ఇప్పుడు మన చిత్రంపై ఆకృతుల కోసం వెతకడం ప్రారంభించవచ్చు, మన మునుపటి ట్యుటోరియల్‌లో ఓపెన్‌సివిని ఉపయోగించి ఆకృతులను ఎలా కనుగొనాలో ఇప్పటికే తెలుసుకున్నాము, కాబట్టి మనం కూడా అదే విధంగా ముందుకు వెళ్తాము.

NTS = cv2.findContours (edged.copy (), cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) cnts = imutils.grab_contours (cnts) cnts = క్రమబద్ధీకరించబడింది (cnts, కీ = cv2.contourArea, రివర్స్ = ట్రూ) screenCnt = None

కౌంటర్లు కనుగొనబడిన తర్వాత మేము వాటిని పెద్ద నుండి చిన్నవిగా క్రమబద్ధీకరిస్తాము మరియు ఇతరులను విస్మరించి మొదటి 10 ఫలితాలను మాత్రమే పరిశీలిస్తాము. మా చిత్రంలో కౌంటర్ మూసివేసిన ఉపరితలం ఉన్న ఏదైనా కావచ్చు కాని పొందిన అన్ని ఫలితాలలో లైసెన్స్ ప్లేట్ సంఖ్య కూడా ఉంటుంది, ఎందుకంటే ఇది కూడా క్లోజ్డ్ ఉపరితలం.

పొందిన ఫలితాలలో లైసెన్స్ ప్లేట్ ఇమేజ్‌ను ఫిల్టర్ చేయడానికి, మేము అన్ని ఫలితాలను లూప్ చేసి, నాలుగు వైపులా మరియు క్లోజ్డ్ ఫిగర్‌తో దీర్ఘచతురస్ర ఆకార ఆకృతిని కలిగి ఉన్నామని తనిఖీ చేస్తాము. లైసెన్స్ ప్లేట్ ఖచ్చితంగా దీర్ఘచతురస్రం నాలుగు వైపులా ఉంటుంది.

cnts లో c కోసం మా ఆకృతులపై # లూప్ : # సుమారుగా ఆకృతి పెరి = cv2.arcLength (సి, ట్రూ) సుమారు = cv2.approxPolyDP (సి, 0.018 * పెరి, ట్రూ) # మా అంచనా ఆకృతికి నాలుగు పాయింట్లు ఉంటే, అప్పుడు # మేము లెన్ (సుమారు) == 4: screenCnt = సుమారు విరామం ఉంటే మన స్క్రీన్ దొరికిందని అనుకోవచ్చు

విలువ 0.018 ఒక ప్రయోగాత్మక విలువ; మీకు ఏది బాగా పని చేస్తుందో తనిఖీ చేయడానికి మీరు దాని చుట్టూ ఆడవచ్చు. లేదా కారు చిత్రాల ఆధారంగా శిక్షణ ఇవ్వడానికి యంత్ర అభ్యాసాన్ని ఉపయోగించడం ద్వారా తదుపరి స్థాయికి తీసుకెళ్లండి, ఆపై అక్కడ సరైన విలువను ఉపయోగించండి. మేము కుడి కౌంటర్ కనుగొన్నారు ఒకసారి మేము ఒక వేరియబుల్ అని సేవ్ screenCnt ఆపై ఖచ్చితంగా మేము సరిగ్గా లైసెన్స్ ప్లేట్ గుర్తించినప్పుడు చేయడానికి దాని చుట్టూ ఒక దీర్ఘచతురస్ర బాక్స్ డ్రా.

దశ 5: నంబర్ ప్లేట్ ఎక్కడ ఉందో ఇప్పుడు మనకు తెలుసు, మిగిలిన సమాచారం మాకు చాలా పనికిరానిది. కాబట్టి మనం నంబర్ ప్లేట్ ఉన్న ప్రదేశం మినహా మొత్తం చిత్రాన్ని మాస్కింగ్‌తో కొనసాగించవచ్చు. అదే చేయవలసిన కోడ్ క్రింద చూపబడింది

# నంబర్ ప్లేట్ మాస్క్ = np.zeros (గ్రే.షాప్, np.uint8) కాకుండా వేరే భాగాన్ని మాస్క్ చేయడం new_image = cv2.drawContours (ముసుగు,, 0,255, -1,) new_image = cv2.bitwise_and (img, img, mask = ముసుగు)

ముసుగు చేసిన క్రొత్త చిత్రం క్రింద కనిపిస్తుంది

2. అక్షర విభజన

రాస్ప్బెర్రీ పై నంబర్ ప్లేట్ రికగ్నిషన్ యొక్క తదుపరి దశ ఏమిటంటే, లైసెన్స్ ప్లేట్ ను కత్తిరించడం ద్వారా మరియు దానిని క్రొత్త చిత్రంగా సేవ్ చేయడం ద్వారా లైసెన్స్ ప్లేట్ ను సెగ్మెంట్ చేయడం. దానిలోని అక్షరాన్ని గుర్తించడానికి మనం ఈ చిత్రాన్ని ఉపయోగించవచ్చు. రోయి (ఆసక్తి ఉన్న ప్రాంతం) చిత్రాన్ని కత్తిరించే కోడ్ ప్రధాన చిత్రాన్ని క్రింద చూపిస్తుంది

# ఇప్పుడు పంట (x, y) = np.where (ముసుగు == 255) (టాప్‌క్స్, టాపి) = (np.min (x), np.min (y)) (బాటెక్స్, బాటమీ) = (np.max (x), np.max (y)) కత్తిరించిన = బూడిద

ఫలిత చిత్రం క్రింద చూపబడింది. చిత్రాన్ని కత్తిరించడానికి సాధారణంగా జోడించబడుతుంది, మేము దానిని బూడిద రంగులో ఉంచవచ్చు మరియు అవసరమైతే దాన్ని అంచు చేయవచ్చు. తదుపరి దశలో అక్షర గుర్తింపును మెరుగుపరచడానికి ఇది జరుగుతుంది. అయితే ఇది అసలు చిత్రంతో కూడా బాగా పనిచేస్తుందని నేను కనుగొన్నాను.

3. అక్షర గుర్తింపు

ఈ రాస్ప్బెర్రీ పై నంబర్ ప్లేట్ రికగ్నిషన్ యొక్క చివరి దశ వాస్తవానికి విభజించబడిన చిత్రం నుండి నంబర్ ప్లేట్ సమాచారాన్ని చదవడం. మేము ఉపయోగించే pytesseract , చిత్రం నుండి చదవడానికి అక్షరాలు ప్యాకేజీ మేము మునుపటి ట్యుటోరియల్ లో చేసిన కేవలం వంటి. దాని కోసం కోడ్ క్రింద ఇవ్వబడింది

# నంబర్ ప్లేట్ టెక్స్ట్ చదవండి = pytesseract.image_to_string (కత్తిరించబడింది, config = '- psm 11') ముద్రణ ("కనుగొనబడిన సంఖ్య:", టెక్స్ట్)

టెస్రాక్ట్ ఇంజిన్‌ను ఎలా కాన్ఫిగర్ చేయాలో మేము ఇప్పటికే వివరించాము, కాబట్టి అవసరమైతే ఇక్కడ మళ్ళీ అవసరమైతే మెరుగైన ఫలితాలను పొందడానికి టెస్రాక్ట్ OCR ను కాన్ఫిగర్ చేయవచ్చు. గుర్తించిన అక్షరం కన్సోల్‌లో ముద్రించబడుతుంది. కంపైల్ చేసినప్పుడు ఫలితం క్రింద చూపబడుతుంది

మీరు చూడగలిగినట్లుగా అసలు చిత్రం దానిపై “HR 25 BR9044” సంఖ్యను కలిగి ఉంది మరియు మా ప్రోగ్రామ్ అది అదే విలువను తెరపై ముద్రించిందని గుర్తించింది.

నంబర్ ప్లేట్ గుర్తింపులో విఫలమైన కేసులు

ఈ రాస్ప్బెర్రీ పై లైసెన్స్ ప్లేట్ రికగ్నిషన్ పూర్తి ప్రాజెక్ట్ ఫైల్ ఇక్కడ నుండి డౌన్‌లోడ్ చేసుకోవచ్చు, ఇందులో ప్రోగ్రామ్ మరియు మా ప్రోగ్రామ్‌ను తనిఖీ చేయడానికి మేము ఉపయోగించిన పరీక్ష చిత్రాలు ఉన్నాయి. చెప్పకుండానే, ఈ పద్ధతి నుండి వచ్చిన ఫలితాలు ఖచ్చితమైనవి కావు . ఖచ్చితత్వం చిత్రం, ధోరణి, కాంతి బహిర్గతం మొదలైన వాటి యొక్క స్పష్టతపై ఆధారపడి ఉంటుంది. మెరుగైన ఫలితాలను పొందడానికి మీరు దీనితో పాటు మెషిన్ లెర్నింగ్ అల్గారిథమ్‌లను అమలు చేయడానికి ప్రయత్నించవచ్చు.

ఒక ఆలోచన పొందడానికి, కారు నేరుగా కెమెరాకు ఎదురుగా లేని మరొక ఉదాహరణను చూద్దాం.

మీరు గమనిస్తే, మా ప్రోగ్రామ్ లైసెన్స్ ప్లేట్‌ను సరిగ్గా గుర్తించి దానిని కత్తిరించగలిగింది. కానీ టెస్రాక్ట్ లైబ్రరీ అక్షరాలను సరిగ్గా గుర్తించడంలో విఫలమైంది. అసలు “TS 08 UE 3396” కు బదులుగా OCR దీనిని “1508 యే 3396” గా గుర్తించింది. మెరుగైన ధోరణి చిత్రాలను ఉపయోగించడం ద్వారా లేదా టెస్రాక్ట్ ఇంజిన్‌ను కాన్ఫిగర్ చేయడం ద్వారా ఇలాంటి సమస్యలను సరిదిద్దవచ్చు.

లైసెన్స్ ప్లేట్‌ను సరిగ్గా గుర్తించడంలో ఆకృతి విఫలమైన మరొక చెత్త దృష్టాంతం. దిగువ చిత్రంలో చాలా నేపథ్య సమాచారం మరియు చెడు లైటింగ్ ఉన్నాయి, ఈ ప్రోగ్రామ్ సంఖ్య నుండి లైసెన్స్ ప్లేట్‌ను గుర్తించడంలో కూడా విఫలమైంది. ఈ సందర్భంలో మనం మళ్ళీ మెషీన్ లెర్నింగ్‌పై రిలే చేయాలి లేదా చిత్రం యొక్క నాణ్యతను మెరుగుపరచాలి.

ఇతర విజయవంతమైన ఉదాహరణలు

చిత్ర నాణ్యత మరియు ధోరణి చాలా సార్లు సరైనది, ప్రోగ్రామ్ లైసెన్స్ ప్లేట్‌ను గుర్తించి దాని నుండి సంఖ్యను చదవగలిగింది. దిగువ స్నాప్ షాట్లు పొందిన కొన్ని విజయవంతమైన ఫలితాలను చూపుతాయి. మళ్ళీ అన్ని పరీక్ష చిత్రాలు మరియు ఇక్కడ ఉపయోగించిన కోడ్ ఇక్కడ అందించిన జిప్ ఫైల్‌లో లభిస్తాయి.

రాస్ప్బెర్రీ పైని ఉపయోగించి మీరు ఆటోమేటిక్ నంబర్ ప్లేట్ రికగ్నిషన్ అర్థం చేసుకున్నారని మరియు మీ స్వంతంగా ఏదైనా నిర్మించడాన్ని ఆస్వాదించారని ఆశిస్తున్నాము. ఓపెన్‌సివి మరియు టెస్రాక్ట్‌తో ఇంకా ఏమి చేయవచ్చని మీరు అనుకుంటున్నారు ?, వ్యాఖ్య విభాగంలో మీ ఆలోచనలను నాకు తెలియజేయండి. ఈ వ్యాసానికి సంబంధించి మీకు ఏవైనా ప్రశ్నలు ఉంటే దయచేసి వాటిని క్రింది వ్యాఖ్య విభాగంలో ఉంచడానికి సంకోచించకండి లేదా ఇతర సాంకేతిక ప్రశ్నలకు ఫోరమ్‌లను ఉపయోగించండి.