OpenDroneMap-docs/source/locale/ar/LC_MESSAGES/large.po

360 wiersze
17 KiB
Plaintext

# SOME DESCRIPTIVE TITLE.
# Copyright (C) 2020, OpenDroneMap
# This file is distributed under the same license as the OpenDroneMap
# package.
# FIRST AUTHOR <EMAIL@ADDRESS>, 2020.
#
# Translators:
# Khadija Abdulla <khastylez@gmail.com>, 2020
# danbjoseph <danbjoseph@gmail.com>, 2020
#, fuzzy
msgid ""
msgstr ""
"Project-Id-Version: OpenDroneMap 2.5.7\n"
"Report-Msgid-Bugs-To: \n"
"POT-Creation-Date: 2021-11-12 15:32-0500\n"
"PO-Revision-Date: 2020-07-21 21:10+0000\n"
"Last-Translator: danbjoseph <danbjoseph@gmail.com>, 2020\n"
"Language: ar\n"
"Language-Team: Arabic "
"(https://www.transifex.com/americanredcross/teams/111882/ar/)\n"
"Plural-Forms: nplurals=6; plural=n==0 ? 0 : n==1 ? 1 : n==2 ? 2 : "
"n%100>=3 && n%100<=10 ? 3 : n%100>=11 && n%100<=99 ? 4 : 5\n"
"MIME-Version: 1.0\n"
"Content-Type: text/plain; charset=utf-8\n"
"Content-Transfer-Encoding: 8bit\n"
"Generated-By: Babel 2.9.1\n"
#: ../../large.rst:4
#, fuzzy
msgid "Splitting Large Datasets"
msgstr "تقسيم مجموعات البيانات الكبيرة"
#: ../../large.rst:6
msgid ""
"Starting with ODM version ``0.6.0`` you can split up very large datasets "
"into manageable chunks (called submodels), running the pipeline on each "
"chunk, and then producing merged DEMs, orthophotos and point clouds. The "
"process is referred to as \"split-merge\"."
msgstr ""
"بدءًا من إصدار ODM `` 0.6.0 ، يمكنك تقسيم مجموعات البيانات الكبيرة جدًا "
"إلى قطع قابلة للإدارة (تسمى النماذج الفرعية) ، وتشغيل خط الأنابيب على كل "
"قطعة ، ثم إنتاج DEMs مدمجة ، وتقويم الصور ، وسحب النقاط. يشار إلى العملية"
" باسم \"الدمج المقسم\"."
#: ../../large.rst:8
msgid ""
"Why might you use the split-merge pipeline? If you have a very large "
"number of images in your dataset, split-merge will help make the "
"processing more manageable on a large machine (it will require less "
"memory). If you have many machines all connected to the same network you "
"can also process the submodels in parallel, thus allowing for horizontal "
"scaling and processing thousands of images more quickly."
msgstr ""
"لماذا قد تستخدم خط أنابيب الدمج المقسم؟ إذا كان لديك عدد كبير جدًا من "
"الصور في مجموعة البيانات الخاصة بك ، سيساعد الدمج المقسم على جعل المعالجة"
" أكثر قابلية للإدارة على جهاز كبير (سيتطلب ذاكرة أقل). إذا كان لديك "
"العديد من الأجهزة المتصلة جميعها بالشبكة نفسها ، فيمكنك أيضًا معالجة "
"النماذج الفرعية بشكل متوازٍ ، مما يسمح بالقياس الأفقي ومعالجة آلاف الصور "
"بسرعة أكبر."
#: ../../large.rst:10
msgid ""
"Split-merge works in WebODM out of the box as long as the processing "
"nodes support split-merge, by enabling the ``--split`` option when "
"creating a new task."
msgstr ""
"تعمل ميزة Split-merge في WebODM من خارج الصندوق طالما أن عقد المعالجة "
"تدعم الدمج المقسم ، من خلال تمكين خيار `` -split '' عند إنشاء مهمة جديدة."
#: ../../large.rst:13
msgid "Calibrate images"
msgstr "معايرة الصور"
#: ../../large.rst:15
msgid ""
"Image calibration is recommended (but not required) for large datasets "
"because error propagation due to image distortion could cause a bowl "
"effect on the models. Calibration instructions can be found at "
"`Calibrate Images <tutorials.html#calibrating-the-camera>`_."
msgstr ""
"يوصى بمعايرة الصورة (ولكن ليس مطلوبًا) لمجموعات البيانات الكبيرة لأن "
"انتشار الخطأ بسبب تشوه الصورة يمكن أن يسبب تأثير الوعاء على النماذج. يمكن"
" العثور على تعليمات المعايرة في `Calibrate Images <tutorials.html"
"#calibrating-the-camera>`_."
msgid "image of lens distortion effect on bowling of data"
msgstr ""
#: ../../large.rst:21
msgid ""
"Bowling effect on point cloud over 13,000+ image dataset collected by "
"World Bank Tanzania over the flood prone Msimbasi Basin, Dar es Salaam, "
"Tanzania."
msgstr ""
"تأثير البولينج على السحابة النقطية أكثر من 13000 مجموعة بيانات للصور تم "
"جمعها من قبل البنك الدولي في تنزانيا حول حوض الفيضانات المعرض للفيضانات ،"
" دار السلام ، تنزانيا."
#: ../../large.rst:24
msgid "Local Split-Merge"
msgstr "دمج التجزئة المحلية"
#: ../../large.rst:26
msgid ""
"Splitting a dataset into more manageable submodels and sequentially "
"processing all submodels on the same machine is easy! Just use "
"``--split`` and ``--split-overlap`` to decide the the average number of "
"images per submodels and the overlap (in meters) between submodels "
"respectively"
msgstr ""
"إن تقسيم مجموعة البيانات إلى نماذج فرعية أكثر قابلية للإدارة ومعالجة جميع"
" النماذج الفرعية على نفس الجهاز بالتتابع أمر سهل! ما عليك سوى استخدام \""
"--split\" و \"--split-interap\" لتحديد متوسط ​​عدد الصور لكل نماذج فرعية "
"والتداخل (بالأمتار) بين النماذج الفرعية على التوالي"
#: ../../large.rst:32
msgid ""
"If you already know how you want to split the dataset, you can provide "
"that information and it will be used instead of the clustering algorithm."
msgstr ""
"إذا كنت تعرف بالفعل كيف تريد تقسيم مجموعة البيانات ، يمكنك تقديم هذه "
"المعلومات وسيتم استخدامها بدلاً من خوارزمية التجميع."
#: ../../large.rst:34
msgid ""
"The grouping can be provided by adding a file named image_groups.txt in "
"the main dataset folder. The file should have one line per image. Each "
"line should have two words: first the name of the image and second the "
"name of the group it belongs to. For example::"
msgstr ""
"مكن توفير التجميع عن طريق إضافة ملف باسم image_groups.txt في مجلد مجموعة "
"البيانات الرئيسي. يجب أن يحتوي الملف على سطر واحد لكل صورة. يجب أن يحتوي "
"كل سطر على كلمتين: أولاً اسم الصورة وثانيًا اسم المجموعة التي تنتمي "
"إليها. فمثلا::"
#: ../../large.rst:42
msgid ""
"will create 3 submodels. Make sure to pass ``--split-overlap 0`` if you "
"manually provide a ``image_groups.txt`` file."
msgstr ""
"سيتم إنشاء 3 نماذج فرعية. تأكد من تمرير \"--split-overap 0\" إذا قدمت "
"يدويًا ملف `` image_groups.txt ''."
#: ../../large.rst:46
msgid "Distributed Split-Merge"
msgstr "دمج سبليت الموزعة"
#: ../../large.rst:48
msgid ""
"ODM can also automatically distribute the processing of each submodel to "
"multiple machines via `NodeODM "
"<https://github.com/OpenDroneMap/NodeODM>`_ nodes, orchestrated via "
"`ClusterODM <https://github.com/OpenDroneMap/ClusterODM>`_."
msgstr ""
"يمكن لـ ODM أيضًا توزيع معالجة كل نموذج فرعي تلقائيًا على أجهزة متعددة "
"عبر `NodeODM <https://github.com/OpenDroneMap/NodeODM>`_ nodes, مدبرة عبر"
" `ClusterODM <https://github.com/OpenDroneMap/ClusterODM>`_."
#: ../../large.rst:55
msgid "Getting Started with Distributed Split-Merge"
msgstr "الشروع في البدء في عملية دمج التجزئة الموزعة"
#: ../../large.rst:57
msgid "The first step is start ClusterODM"
msgstr "الخطوة الأولى هي بدء ClusterODM"
#: ../../large.rst:63
msgid ""
"Then on each machine you want to use for processing, launch a NodeODM "
"instance via"
msgstr "ثم على كل جهاز تريد استخدامه للمعالجة ، قم بتشغيل مثيل NodeODM عبر"
#: ../../large.rst:69
msgid ""
"Connect via telnet to ClusterODM and add the IP addresses/port of the "
"machines running NodeODM"
msgstr ""
"اتصل عبر Telnet بـ ClusterODM وأضف عناوين IP / منفذ الأجهزة التي تعمل بـ "
"NodeODM"
#: ../../large.rst:84
msgid "Make sure you are running version ``1.5.1`` or higher of the NodeODM API."
msgstr "تأكد من تشغيل الإصدار 1.5.1 أو أعلى من NodeODM API"
#: ../../large.rst:86
msgid ""
"At this point, simply use the ``--sm-cluster`` option to enable "
"distributed split-merge"
msgstr ""
"عند هذه النقطة ، ما عليك سوى استخدام خيار ``--sm-cluster`` لتمكين دمج "
"التقسيم الموزع"
#: ../../large.rst:93
msgid "Understanding the Cluster"
msgstr "فهم الكتلة"
#: ../../large.rst:95
msgid ""
"When connected via telnet, it is possible to interrogate what is "
"happening on the cluster. For example, we can use the command HELP to "
"find out available commands"
msgstr ""
"ند الاتصال عبر telnet ، من الممكن استجواب ما يحدث على الكتلة. على سبيل "
"المثال ، يمكننا استخدام الأمر HELP لمعرفة الأوامر المتاحة"
#: ../../large.rst:118
msgid ""
"If, for example, the NodeODM instance wasn't active when ClusterODM "
"started, we might list nodes and see something as follows"
msgstr ""
"إذا ، على سبيل المثال ، لم يكن مثيل NodeODM نشطًا عند بدء ClusterODM ، "
"فقد ندرج العقد ونرى شيئًا كالتالي"
#: ../../large.rst:125
msgid ""
"To address this, we can start up our local node (if not already started),"
" and then perform a ``NODE UPDATE``"
msgstr ""
"لمعالجة هذا ، يمكننا بدء العقدة المحلية الخاصة بنا (إذا لم تكن قد بدأت "
"بالفعل) ، ثم إجراء ``تحديث العقدة``"
#: ../../large.rst:135
msgid "Accessing the Logs"
msgstr "الوصول إلى السجلات"
#: ../../large.rst:137
msgid ""
"While a process is running, it is also possible to list the tasks, and "
"view the task output"
msgstr "أثناء تشغيل العملية ، من الممكن أيضًا سرد المهام ، وعرض إخراج المهمة"
#: ../../large.rst:145
msgid "Autoscaling ClusterODM"
msgstr "أوتوسكالينج ClusterODM"
#: ../../large.rst:147
msgid ""
"ClusterODM also includes the option to autoscale on multiple platforms, "
"including, to date, Amazon and Digital Ocean. This allows users to reduce"
" costs associated with always-on instances as well as being able to scale"
" processing based on demand."
msgstr ""
"يتضمن ClusterODM أيضًا خيار القياس التلقائي على منصات متعددة ، بما في ذلك"
" حتى الآن ، أمازون والمحيط الرقمي. يسمح ذلك للمستخدمين بتقليل التكاليف "
"المرتبطة بالمثيلات التي تعمل دائمًا بالإضافة إلى القدرة على توسيع نطاق "
"المعالجة بناءً على الطلب."
#: ../../large.rst:149
msgid "To setup autoscaling you must:"
msgstr "لإعداد القياس التلقائي ، يجب عليك:"
#: ../../large.rst:151
msgid "Have a functioning version of NodeJS installed and then install ClusterODM"
msgstr "قم بتثبيت إصدار فعال من NodeJS ثم قم بتثبيت ClusterODM"
#: ../../large.rst:159
msgid "Make sure docker-machine is installed."
msgstr "تأكد من تثبيت آلة عامل الميناء."
#: ../../large.rst:160
msgid "Setup a S3-compatible bucket for storing results."
msgstr "قم بإعداد دلو متوافق مع S3 لتخزين النتائج."
#: ../../large.rst:161
msgid ""
"Create a configuration file for `DigitalOcean "
"<https://github.com/OpenDroneMap/ClusterODM/blob/master/docs/digitalocean.md>`_"
" or `Amazon Web Services "
"<https://github.com/OpenDroneMap/ClusterODM/blob/master/docs/aws.md>`_."
msgstr ""
"قم بإنشاء ملف تكوين لـ `DigitalOcean "
"<https://github.com/OpenDroneMap/ClusterODM/blob/master/docs/digitalocean.md>`_"
" or `Amazon Web Services "
"<https://github.com/OpenDroneMap/ClusterODM/blob/master/docs/aws.md>`_."
#: ../../large.rst:163
msgid "You can then launch ClusterODM with"
msgstr "يمكنك بعد ذلك تشغيل ClusterODM باستخدام"
#: ../../large.rst:169
msgid "You should see something similar to following messages in the console"
msgstr "من المفترض أن ترى شيئًا مشابهًا للرسائل التالية في وحدة التحكم"
#: ../../large.rst:177
#, python-format
msgid ""
"You should always have at least one static NodeODM node attached to "
"ClusterODM, even if you plan to use the autoscaler for all processing. If"
" you setup auto scaling, you can't have zero nodes and rely 100% on the "
"autoscaler. You need to attach a NodeODM node to act as the \"reference "
"node\" otherwise ClusterODM will not know how to handle certain requests "
"(for the forwarding the UI, for validating options prior to spinning up "
"an instance, etc.). For this purpose, you should add a \"dummy\" NodeODM "
"node and lock it"
msgstr ""
"يجب أن يكون لديك دائمًا عقدة NodeODM ثابتة واحدة على الأقل متصلة بـ "
"ClusterODM ، حتى إذا كنت تخطط لاستخدام أداة autoscaler لجميع عمليات "
"المعالجة. إذا قمت بإعداد التحجيم التلقائي ، فلا يمكن أن يكون لديك صفر عقد"
" وتعتمد 100٪ على أداة القسط الآلي. تحتاج إلى إرفاق عقدة NodeODM لتكون "
"بمثابة \"العقدة المرجعية\" وإلا فلن يعرف ClusterODM كيفية التعامل مع "
"طلبات معينة (لإعادة توجيه واجهة المستخدم ، للتحقق من صحة الخيارات قبل "
"تدوير مثيل ، وما إلى ذلك). لهذا الغرض ، يجب عليك إضافة عقدة NodeODM "
"\"وهمية\" وقفلها"
#: ../../large.rst:187
msgid "This way all tasks will be automatically forwarded to the autoscaler."
msgstr "بهذه الطريقة ستتم إعادة توجيه جميع المهام تلقائيًا إلى أوتوسكالر."
#: ../../large.rst:190
msgid "Limitations"
msgstr "محددات"
#: ../../large.rst:192
msgid ""
"The 3D textured meshes are currently not being merged as part of the "
"workflow (only point clouds, DEMs and orthophotos are)."
msgstr ""
"لا يتم دمج الشبكات ثلاثية الأبعاد في الوقت الحالي كجزء من سير العمل (فقط "
"الغيوم النقطية ، DEMs و orthophotos هي)."
#: ../../large.rst:194
msgid ""
"GCPs are fully supported, however, there needs to be at least 3 GCP "
"points on each submodel for the georeferencing to take place. If a "
"submodel has fewer than 3 GCPs, a combination of the remaining GCPs + "
"EXIF data will be used instead (which is going to be less accurate). We "
"recommend using the ``image_groups.txt`` file to accurately control the "
"submodel split when using GCPs."
msgstr ""
"يتم دعم GCP بشكل كامل ، ومع ذلك ، يجب أن يكون هناك 3 نقاط GCP على الأقل "
"في كل نموذج فرعي حتى يتم إجراء الإشارة الجغرافية. إذا كان النموذج الفرعي "
"يحتوي على أقل من 3 من نقاط Google Cloud Platform ، فسيتم استخدام مجموعة "
"من بيانات GCPs + EXIF ​​المتبقية بدلاً من ذلك (والتي ستكون أقل دقة). نوصي"
" باستخدام ملف `` image_groups.txt '' للتحكم بدقة في تقسيم النموذج الفرعي "
"عند استخدام GCP."
#: ../../large.rst:197
msgid "Acknowledgments"
msgstr "شكر وتقدير"
#: ../../large.rst:198
msgid ""
"Huge props to Pau and the folks at Mapillary for their amazing "
"contributions to OpenDroneMap through their OpenSfM code, which is a key "
"component of the split-merge pipeline. We look forward to further pushing"
" the limits of OpenDroneMap and seeing how big a dataset we can process."
msgstr ""
"الدعائم الضخمة لباو والناس في Mapillary لمساهماتهم المذهلة في "
"OpenDroneMap من خلال كود OpenSfM الخاص بهم ، والذي يعد مكونًا رئيسيًا لخط"
" الأنابيب المدمج. نحن نتطلع إلى زيادة حدود OpenDroneMap ومعرفة مدى ضخامة "
"مجموعة البيانات التي يمكننا معالجتها."
#: ../../large.rst:201
msgid ""
"`Learn to edit <https://github.com/opendronemap/docs#how-to-make-your-"
"first-contribution>`_ and help improve `this page "
"<https://github.com/OpenDroneMap/docs/blob/publish/source/large.rst>`_!"
msgstr ""