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बिंदु विज़ुअलाइज़ेशन

प्रदान किए गए detections के आधार पर किसी छवि पर विशिष्ट coordinates पर बिंदु बनाएं।

किसी छवि पर गोल बिंदु बनाकर पहचाने गए ऑब्जेक्ट्स के विशिष्ट बिंदुओं को चिह्नित करें, जिन्हें स्थिति, आकार, रंग और आउटलाइन शैली के अनुसार अनुकूलित किया जा सकता है।

यह ब्लॉक कैसे काम करता है

यह ब्लॉक एक छवि और डिटेक्शन प्रेडिक्शन्स लेता है और प्रत्येक पहचाने गए ऑब्जेक्ट पर निर्दिष्ट एंकर स्थितियों पर गोल बिंदु मार्कर बनाता है। यह ब्लॉक:

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

  2. चुने गए एंकर बिंदु (केंद्र, कोने, किनारे, या द्रव्यमान केंद्र) के आधार पर प्रत्येक डिटेक्शन के लिए बिंदु की स्थिति निर्धारित करता है

  3. चयनित रंग पैलेट के आधार पर रंग-शैली लागू करता है, जिसमें रंग class, index या track ID के अनुसार असाइन किए जाते हैं

  4. Supervision के DotAnnotator का उपयोग करके निर्दिष्ट त्रिज्या और वैकल्पिक आउटलाइन मोटाई के साथ गोल बिंदु बनाता है

  5. मूल छवि पर बिंदुओं को ओवरले किए हुए एक एनोटेटेड छवि लौटाता है

यह ब्लॉक केंद्र, बाउंडिंग बॉक्स के किसी भी चार कोने, किनारों के मध्य बिंदु, या द्रव्यमान केंद्र (अनियमित आकृतियों वाले ऑब्जेक्ट्स के लिए उपयोगी) सहित विभिन्न स्थिति विकल्पों का समर्थन करता है। बिंदुओं को अलग-अलग आकारों (त्रिज्या), बेहतर दृश्यता के लिए वैकल्पिक आउटलाइन, और विभिन्न रंग पैलेट के साथ अनुकूलित किया जा सकता है। यह एक न्यूनतम, साफ़ दृश्य शैली प्रदान करता है जो पूर्ण बाउंडिंग बॉक्स की दृश्य अव्यवस्था के बिना डिटेक्शन स्थानों को चिह्नित करती है, जिससे यह घनी दृश्यों या तब के लिए आदर्श है जब आपको रुचि के विशिष्ट बिंदुओं को हाइलाइट करना हो।

सामान्य उपयोग के मामले

  • न्यूनतम ऑब्जेक्ट मार्किंग: घनी दृश्यों या कई डिटेक्शनों पर काम करते समय साफ़, कम अव्यवस्थित विज़ुअलाइज़ेशन के लिए बाउंडिंग बॉक्स के बजाय छोटे बिंदुओं से पहचाने गए ऑब्जेक्ट्स को चिह्नित करें

  • रुचि के बिंदु को हाइलाइट करना: ऑब्जेक्ट ट्रैकिंग, पोज़ एस्टीमेशन, या स्थानिक विश्लेषण जैसी अनुप्रयोगों के लिए पहचाने गए ऑब्जेक्ट्स पर विशिष्ट एंकर बिंदु (कोने, केंद्र, द्रव्यमान केंद्र) चिह्नित करें

  • ट्रैकिंग विज़ुअलाइज़ेशन: समय के साथ ऑब्जेक्ट ट्रैजेक्टरी या ट्रैकिंग आईडी को दृश्य रूप में दिखाने के लिए बिंदुओं का उपयोग करें, जिससे ट्रैकिंग वर्कफ़्लो के लिए बाउंडिंग बॉक्स का एक अधिक साफ़ विकल्प मिलता है

  • भीड़ गणना और घनत्व विश्लेषण: लोगों या वस्तुओं को बिंदुओं से चिह्नित करें ताकि घनत्व पैटर्न, भीड़ वितरण, या ऑब्जेक्ट गणना को बिना ओवरलैप होने वाले बाउंडिंग बॉक्स के दिखाया जा सके

  • कीपॉइंट और लैंडमार्क मार्किंग: भौतिकी सिमुलेशन, मापन वर्कफ़्लो, या स्थानिक संबंध विश्लेषण के लिए ऑब्जेक्ट्स पर विशिष्ट बिंदु (जैसे अनियमित आकृतियों के लिए द्रव्यमान केंद्र) चिह्नित करें

  • न्यूनतम UI ओवरले: उपयोगकर्ता इंटरफ़ेस, डैशबोर्ड, या मोबाइल अनुप्रयोगों के लिए साफ़, कम ध्यान खींचने वाले दृश्य ओवरले बनाएं, जहाँ पूर्ण बाउंडिंग बॉक्स बहुत अधिक दृश्य व्यवधान पैदा करेंगे

अन्य ब्लॉकों से जोड़ना

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

  • अन्य दृश्यकरण ब्लॉक (उदा., Bounding Box Visualization, Label Visualization, Trace Visualization) ताकि बिंदु मार्करों को अतिरिक्त एनोटेशनों के साथ जोड़कर व्यापक विज़ुअलाइज़ेशन बनाया जा सके

  • डेटा संग्रहण ब्लॉक (उदा., Local File Sink, CSV Formatter, Roboflow Dataset Upload) ताकि दस्तावेज़ीकरण, रिपोर्टिंग, या विश्लेषण के लिए बिंदु मार्करों वाली एनोटेटेड छवियों को सहेजा जा सके

  • Webhook ब्लॉक बिंदु मार्करों के साथ विज़ुअलाइज़ किए गए परिणामों को बाहरी सिस्टम, APIs, या वेब अनुप्रयोगों को डैशबोर्ड या मॉनिटरिंग टूल में प्रदर्शित करने के लिए भेजने हेतु

  • सूचना ब्लॉक (उदा., Email Notification, Slack Notification) ताकि अलर्ट या रिपोर्ट में दृश्य प्रमाण के रूप में बिंदु मार्करों वाली एनोटेटेड छवियाँ भेजी जा सकें

  • वीडियो आउटपुट ब्लॉक लाइव मॉनिटरिंग, ट्रैकिंग विज़ुअलाइज़ेशन, या पोस्ट-प्रोसेसिंग विश्लेषण के लिए बिंदु मार्करों के साथ एनोटेटेड वीडियो स्ट्रीम या रिकॉर्डिंग बनाने हेतु

प्रकार पहचानकर्ता

स्टेप में निम्नलिखित पहचानकर्ता का उपयोग करें "type" फील्ड: roboflow_core/dot_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..

स्थिति

str

प्रत्येक डिटेक्शन के बाउंडिंग बॉक्स के सापेक्ष बिंदु रखने के लिए एंकर स्थिति। विकल्पों में शामिल हैं: CENTER (बॉक्स का केंद्र), कोने (TOP_LEFT, TOP_RIGHT, BOTTOM_LEFT, BOTTOM_RIGHT), किनारों के मध्य बिंदु (TOP_CENTER, CENTER_LEFT, CENTER_RIGHT, BOTTOM_CENTER), या CENTER_OF_MASS (वस्तु का द्रव्यमान केंद्र, अनियमित आकृतियों के लिए उपयोगी).

त्रिज्या

int

पिक्सेल में बिंदु की त्रिज्या। अधिक मान बड़े, अधिक दिखाई देने वाले बिंदु बनाते हैं.

आउटलाइन मोटाई

int

पिक्सेल में बिंदु की आउटलाइन की मोटाई। बिना आउटलाइन (केवल भरे हुए बिंदु) के लिए 0 पर सेट करें। अधिक मान विभिन्न पृष्ठभूमियों के विरुद्ध बेहतर दृश्यता के लिए बिंदु के चारों ओर मोटी आउटलाइन बनाते हैं.

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 बिंदु 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..

    • स्थिति (स्ट्रिंग): प्रत्येक डिटेक्शन के बाउंडिंग बॉक्स के सापेक्ष बिंदु रखने के लिए एंकर स्थिति। विकल्पों में शामिल हैं: CENTER (बॉक्स का केंद्र), कोने (TOP_LEFT, TOP_RIGHT, BOTTOM_LEFT, BOTTOM_RIGHT), किनारों के मध्य बिंदु (TOP_CENTER, CENTER_LEFT, CENTER_RIGHT, BOTTOM_CENTER), या CENTER_OF_MASS (वस्तु का द्रव्यमान केंद्र, अनियमित आकृतियों के लिए उपयोगी).

    • त्रिज्या (integer): पिक्सेल में बिंदु की त्रिज्या। अधिक मान बड़े, अधिक दिखाई देने वाले बिंदु बनाते हैं.

    • आउटलाइन मोटाई (integer): पिक्सेल में बिंदु की आउटलाइन की मोटाई। बिना आउटलाइन (केवल भरे हुए बिंदु) के लिए 0 पर सेट करें। अधिक मान विभिन्न पृष्ठभूमियों के विरुद्ध बेहतर दृश्यता के लिए बिंदु के चारों ओर मोटी आउटलाइन बनाते हैं.

  • आउटपुट

    • image (image): वर्कफ़्लो में छवि।

उदाहरण JSON परिभाषा

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