# Crop Visualization

### इस block के बारे में

Crop Visualization block किसी image से detected regions को crop करता है, उन्हें बड़ा करता है, फिर detected region के ऊपर regions को वापस जोड़ता है।

यह block तब उपयोगी है जब आप किसी image में detections को highlight करना चाहते हैं।

यह block इनके साथ काम करता है:

* Object detection models
* Segmentation models

<figure><img src="/files/8f642a14a6ce24b8c5754f413a4b75bb3fcc3859" alt=""><figcaption><p>Crop Visualization block।</p></figcaption></figure>

यह block by default आपके detection या segmentation model से class labels नहीं जोड़ता है। यदि आप उन classes को देखना चाहते हैं जो प्रत्येक crop से संबंधित हैं, तो आपको एक जोड़ना होगा [Label Visualization](/roboflow/roboflow-hi/workflows/workflow-blocks/visualize-predictions/label-visualization.md).

### आप इस block में क्या भेज सकते हैं

इस block का उपयोग करने के लिए, आपको चाहिए:

1. एक input image या video frame, और;
2. Object Detection या Segmentation model से predictions.

### यह block क्या लौटाता है

Crop Visualization block एक image लौटाता है जिसमें किसी image में detected regions के चारों ओर एक circle बनाया गया होता है।

इस block से मिलने वाला एक उदाहरण output यहाँ है:

<figure><img src="/files/b185d8a0a795f32b2ffd2e5f3c10f17b1fbd027f" alt=""><figcaption><p>image में defect को बड़ा दिखाया गया है।</p></figcaption></figure>

संदर्भ के लिए, यहाँ input image है:

<figure><img src="/files/d7d3207c592c04e0947d5b9a8c93288b513bbc5b" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

block के result में, detected region को बड़ा किया जाता है।

### Use cases

अगर आप किसी image पर model के results देखना चाहते हैं, तो यह block उपयोगी है। testing के दौरान यह सामान्य है.

क्योंकि predictions को visualize करने से Workflow चलाने में थोड़ा overhead जुड़ता है, इसलिए हम production में Visualization जोड़ने की सलाह सिर्फ़ तभी देते हैं जब आपको अपने model से results का स्थान देखना हो.


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# Agent Instructions: Querying This Documentation

If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question.

Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter:

```
GET https://docs.roboflow.com/roboflow/roboflow-hi/workflows/workflow-blocks/visualize-predictions/crop-visualization.md?ask=<question>
```

The question should be specific, self-contained, and written in natural language.
The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.

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