कोने विज़ुअलाइज़ेशन
किसी छवि में पहचानी गई वस्तुओं के कोने बनाएं।
पता लगाए गए ऑब्जेक्ट के बाउंडिंग बॉक्स के चारों कोनों पर कोने के मार्कर बनाएं, जिससे पूर्ण बाउंडिंग बॉक्स आउटलाइन के बिना ऑब्जेक्ट स्थानों को चिह्नित करने वाली एक न्यूनतम, साफ़ विज़ुअलाइज़ेशन शैली मिलती है।
यह ब्लॉक कैसे काम करता है
यह ब्लॉक एक छवि और डिटेक्शन प्रेडिक्शन्स लेता है और प्रत्येक पता लगाए गए ऑब्जेक्ट के बाउंडिंग बॉक्स के चारों कोनों पर कोने के मार्कर बनाता है। यह ब्लॉक:
एक छवि और प्रेडिक्शंस को इनपुट के रूप में लेता है
प्रत्येक पहचाने गए ऑब्जेक्ट के लिए बाउंडिंग बॉक्स निर्देशांक पहचानता है
प्रत्येक बाउंडिंग बॉक्स की चारों कोने की स्थितियों (ऊपर-बायाँ, ऊपर-दायाँ, नीचे-बायाँ, नीचे-दायाँ) की गणना करता है
चयनित रंग पैलेट के आधार पर रंग-शैली लागू करता है, जिसमें रंग class, index या track ID के अनुसार असाइन किए जाते हैं
Supervision के BoxCornerAnnotator का उपयोग करके प्रत्येक कोने की स्थिति पर कोने के मार्कर (आमतौर पर L-आकार की रेखाएँ या कोने के संकेतक) बनाता है
कोने के मार्करों की उपस्थिति को नियंत्रित करने के लिए निर्दिष्ट मोटाई और कोने की लंबाई लागू करता है
मूल छवि पर कोने के मार्कर ओवरले किए हुए एक एनोटेटेड छवि लौटाता है
यह ब्लॉक पूर्ण बाउंडिंग बॉक्स के बजाय न्यूनतम कोने के मार्कर बनाता है, जिससे एक साफ़, कम दखल देने वाली विज़ुअलाइज़ेशन शैली बनती है। यह दृष्टिकोण वस्तु स्थानों को स्पष्ट रूप से चिह्नित करता है, जबकि एक न्यूनतम सौंदर्य बनाए रखता है जो छवि पर पूर्ण आयताकार आउटलाइन से भार नहीं डालता। कोने के मार्करों को अलग-अलग मोटाई और लंबाई मानों के साथ अनुकूलित किया जा सकता है, और रंग वस्तु वर्ग, इंडेक्स, या ट्रैकिंग ID के आधार पर असाइन किए जा सकते हैं, जिससे विभिन्न वस्तुओं या वस्तु प्रकारों के बीच अंतर करना आसान हो जाता है।
सामान्य उपयोग के मामले
न्यूनतम ऑब्जेक्ट मार्किंग: साफ़, कम दखल देने वाली विज़ुअलाइज़ेशन शैली के लिए पूर्ण बाउंडिंग बॉक्स के बजाय कोने के संकेतकों के साथ पता लगाए गए ऑब्जेक्ट्स को चिह्नित करें, जो छवि की स्पष्टता बनाए रखते हुए भी ऑब्जेक्ट स्थानों को दर्शाती है
सौंदर्यात्मक विज़ुअलाइज़ेशन डिज़ाइन: प्रस्तुतियों, डैशबोर्ड्स, या यूज़र इंटरफ़ेस के लिए दृष्टिगत रूप से न्यूनतम एनोटेशन बनाएं, जहाँ पूर्ण बाउंडिंग बॉक्स बहुत अधिक दृश्य बाधा पैदा करेंगे, लेकिन कोने के मार्कर पर्याप्त स्थान संकेत प्रदान करते हैं
घनी दृश्य विज़ुअलाइज़ेशन: घने दृश्यों में कई पता लगाए गए ऑब्जेक्ट्स के साथ काम करते समय कोने के मार्करों का उपयोग करें, जहाँ पूर्ण बाउंडिंग बॉक्स बहुत अधिक ओवरलैप होंगे और दृश्य अव्यवस्था पैदा करेंगे
डिज़ाइन-उन्मुख अनुप्रयोग: डिज़ाइन वर्कफ़्लो, कलात्मक विज़ुअलाइज़ेशन, या रचनात्मक अनुप्रयोगों में कोने के मार्कर लागू करें, जहाँ पारंपरिक बाउंडिंग बॉक्स आउटलाइन के बजाय न्यूनतम, आधुनिक सौंदर्य को प्राथमिकता दी जाती है
सूक्ष्म ऑब्जेक्ट हाइलाइटिंग: मुख्य छवि सामग्री से ध्यान हटाए बिना ऑब्जेक्ट स्थानों को सूक्ष्म रूप से चिह्नित करें, जो बैकग्राउंड एनोटेशन के लिए या तब उपयोगी है जब दृश्य प्रमुखता के बिना ऑब्जेक्ट स्थान संकेत की आवश्यकता हो
UI और डैशबोर्ड एकीकरण: बेहतर उपयोगकर्ता अनुभव और कम दृश्य शोर के लिए जहाँ न्यूनतम दृश्य संकेत पसंद किए जाते हैं, ऐसे यूज़र इंटरफ़ेस, डैशबोर्ड, या इंटरैक्टिव अनुप्रयोगों में कोने के मार्करों को एकीकृत करें
अन्य ब्लॉकों से जोड़ना
इस ब्लॉक की एनोटेटेड छवि को इससे जोड़ा जा सकता है:
अन्य दृश्यकरण ब्लॉक (उदा., Label Visualization, Dot Visualization, Bounding Box Visualization) ताकि व्यापक विज़ुअलाइज़ेशन के लिए कोने के मार्करों को अतिरिक्त एनोटेशन के साथ जोड़ा जा सके
डेटा संग्रहण ब्लॉक (उदा., Local File Sink, CSV Formatter, Roboflow Dataset Upload) ताकि दस्तावेज़ीकरण, रिपोर्टिंग, या विश्लेषण के लिए कोने के मार्करों वाली एनोटेटेड छवियों को सहेजा जा सके
Webhook ब्लॉक ताकि कोने के मार्करों वाले विज़ुअलाइज़ किए गए परिणामों को बाहरी सिस्टम, API, या वेब अनुप्रयोगों में डैशबोर्ड्स या मॉनिटरिंग टूल्स में प्रदर्शित करने के लिए भेजा जा सके
सूचना ब्लॉक (उदा., Email Notification, Slack Notification) ताकि अलर्ट या रिपोर्ट में दृश्य प्रमाण के रूप में कोने के मार्करों वाली एनोटेटेड छवियाँ भेजी जा सकें
वीडियो आउटपुट ब्लॉक ताकि लाइव मॉनिटरिंग, ट्रैकिंग विज़ुअलाइज़ेशन, या पोस्ट-प्रोसेसिंग विश्लेषण के लिए कोने के मार्करों के साथ एनोटेटेड वीडियो स्ट्रीम्स या रिकॉर्डिंग्स बनाई जा सकें
प्रकार पहचानकर्ता
स्टेप में निम्नलिखित पहचानकर्ता का उपयोग करें "type" फील्ड: roboflow_core/corner_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..
✅
color_palette
str
दृश्यित तत्वों के लिए एक रंग पैलेट चुनें..
✅
palette_size
int
पैलेट में रंगों की संख्या निर्दिष्ट करें। यह कस्टम या Matplotlib पैलेट का उपयोग करते समय लागू होता है..
✅
custom_colors
List[str]
HEX प्रारूप में bounding boxes के लिए कस्टम रंगों की एक सूची परिभाषित करें..
✅
color_axis
str
चुनें कि bounding box के रंग कैसे असाइन किए जाते हैं..
✅
thickness
int
पिक्सेल में कोने के मार्कर लाइनों की मोटाई। अधिक मान मोटे, अधिक दृश्यमान कोने के मार्कर बनाते हैं..
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corner_length
int
पिक्सेल में प्रत्येक कोने के मार्कर लाइन खंड की लंबाई। यह नियंत्रित करता है कि कोने के संकेतक प्रत्येक कोने बिंदु से कितनी दूर तक बढ़ते हैं। अधिक मान लंबे, अधिक प्रमुख कोने के मार्कर बनाते हैं..
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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 कोना 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..color_palette(स्ट्रिंग): दृश्यित तत्वों के लिए एक रंग पैलेट चुनें..palette_size(integer): पैलेट में रंगों की संख्या निर्दिष्ट करें। यह कस्टम या Matplotlib पैलेट का उपयोग करते समय लागू होता है..custom_colors(list_of_values): HEX प्रारूप में bounding boxes के लिए कस्टम रंगों की एक सूची परिभाषित करें..color_axis(स्ट्रिंग): चुनें कि bounding box के रंग कैसे असाइन किए जाते हैं..thickness(integer): पिक्सेल में कोने के मार्कर लाइनों की मोटाई। अधिक मान मोटे, अधिक दृश्यमान कोने के मार्कर बनाते हैं..corner_length(integer): पिक्सेल में प्रत्येक कोने के मार्कर लाइन खंड की लंबाई। यह नियंत्रित करता है कि कोने के संकेतक प्रत्येक कोने बिंदु से कितनी दूर तक बढ़ते हैं। अधिक मान लंबे, अधिक प्रमुख कोने के मार्कर बनाते हैं..
आउटपुट
image(image): वर्कफ़्लो में छवि।
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