धुंधलापन विज़ुअलाइज़ेशन

किसी छवि में पता लगाए गए objects को blur करें।

किसी छवि में पहचाने गए ऑब्जेक्ट्स पर ब्लर प्रभाव लागू करें, उनकी बारीकियों को धुंधला करते हुए पृष्ठभूमि को सुरक्षित रखें; यह गोपनीयता संरक्षण, कंटेंट फ़िल्टरिंग, या दृश्य जोर देने के लिए उपयोगी है।

यह ब्लॉक कैसे काम करता है

यह ब्लॉक एक छवि और डिटेक्शन प्रेडिक्शन्स लेता है और पहचाने गए ऑब्जेक्ट्स पर ब्लर प्रभाव लागू करता है, जबकि पृष्ठभूमि अपरिवर्तित रहती है। ब्लॉक:

1. एक छवि और प्रेडिक्शंस को इनपुट के रूप में लेता है

2. बाउंडिंग बॉक्स या सेगमेंटेशन मास्क से पहचाने गए क्षेत्रों की पहचान करता है

3. पहचाने गए ऑब्जेक्ट क्षेत्रों पर ब्लर प्रभाव (औसत पूलिंग का उपयोग करके) लागू करता है

4. बैकग्राउंड और पहचाने गए ऑब्जेक्ट्स के बाहर के क्षेत्रों को अपरिवर्तित रखता है

5. एक एनोटेटेड छवि लौटाता है जिसमें पहचाने गए ऑब्जेक्ट धुंधले होते हैं, जबकि छवि का बाकी हिस्सा स्पष्ट रहता है

यह ब्लॉक ऑब्जेक्ट डिटेक्शन प्रेडिक्शन्स (बाउंडिंग बॉक्स का उपयोग करके) और इंस्टेंस सेगमेंटेशन प्रेडिक्शन्स (मास्क का उपयोग करके) दोनों के साथ काम करता है। जब मास्क उपलब्ध हों, तो यह पहचाने गए ऑब्जेक्ट्स के सटीक आकार को धुंधला करता है; अन्यथा, यह आयताकार बाउंडिंग बॉक्स क्षेत्रों को धुंधला करता है। ब्लर की तीव्रता कर्नेल आकार पैरामीटर द्वारा नियंत्रित होती है, जहाँ बड़े कर्नेल आकार अधिक मजबूत ब्लर प्रभाव पैदा करते हैं। इससे एक दृश्य प्रभाव बनता है जो पहचाने गए ऑब्जेक्ट्स को अस्पष्ट या अनाम बना देता है, जबकि आसपास की छवि का संदर्भ बनाए रखता है, जिससे यह गोपनीयता संरक्षण, कंटेंट फ़िल्टरिंग, या पृष्ठभूमि पर ध्यान केंद्रित कराने के लिए आदर्श बनता है।

सामान्य उपयोग के मामले

• गोपनीयता संरक्षण और अनामीकरण: गोपनीयता की रक्षा करने, डेटा संरक्षण नियमों का पालन करने, या साझा करने या प्रकाशित करने से पहले सामग्री को अनाम बनाने के लिए छवियों या वीडियो में चेहरों, लोगों, नंबर प्लेटों, या अन्य संवेदनशील जानकारी को धुंधला करें

• सामग्री फ़िल्टरिंग और मॉडरेशन: कंटेंट मॉडरेशन वर्कफ़्लो, सुरक्षित सामग्री पूर्वावलोकन, या उपयोगकर्ता-जनित सामग्री फ़िल्टरिंग के लिए छवियों या वीडियो में अनुपयुक्त या संवेदनशील सामग्री को धुंधला/छिपाएँ

• दृश्य जोर और फोकस: छवि के अन्य हिस्सों पर ध्यान आकर्षित करने, धुंधले अग्रभूमि ऑब्जेक्ट्स और स्पष्ट पृष्ठभूमियों के बीच दृश्य कंट्रास्ट बनाने, या रचना में विशिष्ट तत्वों को उभारने के लिए पहचाने गए ऑब्जेक्ट्स को धुंधला करें

• उत्पाद फ़ोटोग्राफ़ी और ई-कॉमर्स: उत्पाद फ़ोटोग्राफ़ी, कैटलॉग निर्माण, या ई-कॉमर्स छवि तैयारी के लिए मुख्य विषय को स्पष्ट और प्रमुख बनाए रखने हेतु छवियों में ध्यान भटकाने वाले तत्वों या द्वितीयक उत्पादों को धुंधला करें

• सुरक्षा और निगरानी: विश्लेषण, रिपोर्टिंग, या सार्वजनिक साझा करने के लिए दृश्य का संदर्भ बनाए रखते हुए सुरक्षा फुटेज या निगरानी छवियों में लोगों, वाहनों, या अन्य पहचाने जा सकने वाले तत्वों को अनाम बनाएं

• दस्तावेज़ीकरण और रिपोर्टिंग: रिपोर्टों, दस्तावेज़ीकरण, या केस स्टडीज़ के लिए छवियों के अनाम या सेंसर किए गए संस्करण बनाएं, जहाँ संवेदनशील जानकारी को छिपाना आवश्यक हो लेकिन समग्र संदर्भ दिखाई देना चाहिए

अन्य ब्लॉकों से जोड़ना

इस ब्लॉक की एनोटेटेड छवि को इससे जोड़ा जा सकता है:

• अन्य दृश्यकरण ब्लॉक (उदा., लेबल विज़ुअलाइज़ेशन, बाउंडिंग बॉक्स विज़ुअलाइज़ेशन, पॉलिगन विज़ुअलाइज़ेशन) का उपयोग करके धुंधले ऑब्जेक्ट्स के ऊपर अतिरिक्त एनोटेशन जोड़ें, ताकि व्यापक दृश्यांकन हो सके या यह दर्शाया जा सके कि क्या धुंधला किया गया था

• डेटा संग्रहण ब्लॉक (उदा., लोकल फ़ाइल सिंक, CSV फ़ॉर्मैटर, Roboflow डेटासेट अपलोड) का उपयोग करके दस्तावेज़ीकरण, रिपोर्टिंग, या गोपनीयता-संरक्षित सामग्री के संग्रहण के लिए धुंधली छवियाँ सहेजें

• Webhook ब्लॉक कंटेंट मॉडरेशन, गोपनीयता-अनुरूप साझा करने, या अनाम विश्लेषण के लिए धुंधली छवियों को बाहरी सिस्टमों, APIs, या वेब अनुप्रयोगों को भेजने के लिए

• सूचना ब्लॉक (उदा., ईमेल सूचना, Slack सूचना) का उपयोग करके अलर्ट या रिपोर्टों में धुंधली छवियों को गोपनीयता-संरक्षित दृश्य प्रमाण के रूप में भेजें

• वीडियो आउटपुट ब्लॉक लाइव मॉनिटरिंग, गोपनीयता-अनुरूप वीडियो प्रोसेसिंग, या पोस्ट-प्रोसेसिंग विश्लेषण के लिए धुंधले ऑब्जेक्ट्स के साथ एनोटेटेड वीडियो स्ट्रीम या रिकॉर्डिंग बनाने के लिए

प्रकार पहचानकर्ता

स्टेप में निम्नलिखित पहचानकर्ता का उपयोग करें "type" फील्ड: roboflow_core/blur_visualization@v1 अपने वर्कफ़्लो में ब्लॉक को एक स्टेप के रूप में जोड़ने के लिए।

गुण

नाम	प्रकार	विवरण	संदर्भ
name	str	इस स्टेप के लिए एक अद्वितीय पहचानकर्ता दर्ज करें..	❌
copy_image	bool	दृश्यकरण के लिए इनपुट छवि की एक प्रति बनाने और मूल को सुरक्षित रखने के लिए इस विकल्प को सक्षम करें। जब आप कई दृश्यकरणों को एक साथ जोड़ रहे हों, तब इसका उपयोग करें..	✅
कर्नेल आकार	int	औसत पूलिंग के लिए उपयोग किए जाने वाले ब्लर कर्नेल का आकार। बड़े मान अधिक मजबूत ब्लर प्रभाव पैदा करते हैं, जिससे ऑब्जेक्ट्स अधिक धुंधले हो जाते हैं। छोटे मान हल्के ब्लर प्रभाव पैदा करते हैं। सामान्य मान 5 (हल्का ब्लर) से 51 (मजबूत ब्लर) तक होते हैं। सर्वोत्तम ब्लरिंग प्रदर्शन के लिए यह एक विषम संख्या होनी चाहिए..	✅

यह संदर्भ कॉलम यह दर्शाता है कि प्रॉपर्टी को गतिशील मानों के साथ पैरामीटराइज़ किया जा सकता है, जो वर्कफ़्लो रनटाइम में उपलब्ध हैं। अधिक जानकारी के लिए देखें Bindings ।

इनपुट और आउटपुट बाइंडिंग्स

उपलब्ध कनेक्शन उसके बाइंडिंग प्रकारों पर निर्भर करते हैं। जाँचें कि कौन-से बाइंडिंग प्रकार धुंधलापन दृश्यीकरण संस्करण में v1 है।

इनपुट और आउटपुट बाइंडिंग्स

• इनपुट

  • image (image): जिस छवि पर दृश्यकरण करना है..

  • copy_image (boolean): दृश्यकरण के लिए इनपुट छवि की एक प्रति बनाने और मूल को सुरक्षित रखने के लिए इस विकल्प को सक्षम करें। जब आप कई दृश्यकरणों को एक साथ जोड़ रहे हों, तब इसका उपयोग करें..

  • भविष्यवाणियाँ (Union[instance_segmentation_prediction, keypoint_detection_prediction, object_detection_prediction, rle_instance_segmentation_prediction]): विज़ुअलाइज़ किए जाने वाले मॉडल प्रेडिक्शंस..

  • कर्नेल आकार (integer): औसत पूलिंग के लिए उपयोग किए जाने वाले ब्लर कर्नेल का आकार। बड़े मान अधिक मजबूत ब्लर प्रभाव पैदा करते हैं, जिससे ऑब्जेक्ट्स अधिक धुंधले हो जाते हैं। छोटे मान हल्के ब्लर प्रभाव पैदा करते हैं। सामान्य मान 5 (हल्का ब्लर) से 51 (मजबूत ब्लर) तक होते हैं। सर्वोत्तम ब्लरिंग प्रदर्शन के लिए यह एक विषम संख्या होनी चाहिए..

• आउटपुट

  • image (image): वर्कफ़्लो में छवि।

उदाहरण JSON परिभाषा

{
	    "name": "<your_step_name_here>",
	    "type": "roboflow_core/blur_visualization@v1",
	    "image": "$inputs.image",
	    "copy_image": true,
	    "predictions": "$steps.object_detection_model.predictions",
	    "kernel_size": 15
	}