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# ブロック

- [Workflowブロック](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks.md): Workflowで使用できるブロックのエコシステムを確認します。
- [カスタムブロック](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/custom-blocks.md): カスタム Python ブロックを使って、Workflow 内で独自のロジックを記述・実行します。
- [エンタープライズ](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/enterprise.md): Roboflow をエンタープライズシステムおよびプロトコルに接続します。
- [高度なブロック](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/advanced-blocks.md): 特定のユースケース向けの高度なブロック: 式、キャッシュ、埋め込み類似度、画像分割、予測後処理。
- [キャッシュ取得](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/advanced-blocks/cache-get.md): キャッシュエントリから以前に保存された値を取得します。
- [キャッシュ設定](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/advanced-blocks/cache-set.md): 後で取得できるように、キャッシュエントリに値を保存します。
- [コサイン類似度](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/advanced-blocks/cosine-similarity.md): 2 つの埋め込み間のコサイン類似度を計算します。
- [現在時刻](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/advanced-blocks/current-time.md): 指定されたタイムゾーンの現在の日付と時刻を出力します。
- [検出イベントログ](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/advanced-blocks/detection-event-log.md): 時間の経過に伴う検出イベントを追跡し、オブジェクトが最初に現れた時点と継続して存在する時点を記録します。
- [検出クラス置換](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/advanced-blocks/detections-classes-replacement.md): 連結された分類モデルによって予測されたクラスで、検出のクラスを置き換えます。
- [検出差分](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/advanced-blocks/detections-difference.md): 前後の画像間で検出を照合し、削除されたオブジェクト、保持されたオブジェクト、新しいオブジェクトを報告します。
- [検出リストのロールアップ](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/advanced-blocks/detections-list-roll-up.md): 複数階層の次元を単一の次元にまとめ直します。
- [検出の結合](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/advanced-blocks/detections-stitch.md): 複数の入力画像部分に対して行われた検出を、1つの検出に統合します。
- [次元の折りたたみ](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/advanced-blocks/dimension-collapse.md): ネストされたデータを 1 つのリストに集約して次元を折りたたみます。
- [動的ゾーン](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/advanced-blocks/dynamic-zone.md): ポリゴンを幾何学的に凸になるように、かつ指定された頂点数のみを含むように単純化します。
- [環境シークレットストア](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/advanced-blocks/environment-secrets-store.md): 環境変数からシークレットを取得します。
- [式](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/advanced-blocks/expression.md): 定義された入力変数と設定済みルールに基づいて特定の出力を作成します。
- [最初の非空またはデフォルト](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/advanced-blocks/first-non-empty-or-default.md): 最初の空でないデータ要素、または設定されたデフォルト値を使用します。
- [画像スライサー](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/advanced-blocks/image-slicer.md): 入力画像をより小さな画像のリストに分割し、小物体検出を行います。
- [JSON パーサー](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/advanced-blocks/json-parser.md): 生の文字列を JSON に解析します。
- [モデルモニタリング推論アグリゲーター](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/advanced-blocks/model-monitoring-inference-aggregator.md): 推論結果の集約サンプルを定期的に Roboflow Model Monitoring に報告します。
- [重複解析](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/advanced-blocks/overlap-analysis.md): 2つの検出セット間のペアごとの重複を計算します。
- [パースペクティブ補正](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/advanced-blocks/perspective-correction.md): 多角形で定義された平面から、指定した幅と高さを持つまっすぐな長方形平面へ検出座標を調整します。
- [プロパティ定義](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/advanced-blocks/property-definition.md): クラス名、信頼度、検出数など、モデル予測から変数を定義します。
- [Roboflowカスタムメタデータ](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/advanced-blocks/roboflow-custom-metadata.md): Roboflow Model Monitoringダッシュボードにカスタムメタデータを追加します。
- [Roboflow Visual Search](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/advanced-blocks/roboflow-visual-search.md): Roboflow プロジェクト内で視覚的に類似した画像候補を見つけます。
- [OCR 検出の統合](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/advanced-blocks/stitch-ocr-detections.md): 検出を空間的に整理することで、OCR 検出結果を一貫したテキスト文字列にまとめます。
- [分類器としての VLM](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/advanced-blocks/vlm-as-classifier.md): 生の文字列を分類予測に解析します。
- [VLMを検出器として使用](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/advanced-blocks/vlm-as-detector.md): 生の文字列を物体検出予測に解析します。
- [古典的コンピュータビジョン](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/classical-computer-vision.md): ぼかし、しきい値処理、輪郭検出、テンプレートマッチング、サイズ測定などの古典的コンピュータビジョン操作を実行します。
- [エッジに合わせて自動回転](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/classical-computer-vision/auto-rotateon-edges.md): 画像の主要な直線エッジが縦方向や横方向になるように、自動で画像を回転します。
- [カメラフォーカス](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/classical-computer-vision/camera-focus.md): カメラのピントがどれだけ合っているかを示すスコアを計算します。
- [コントラスト強調](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/classical-computer-vision/contrast-enhancement.md): ヒストグラムを正規化してダイナミックレンジ全体を使うことで、画像のコントラストを強調します。
- [コントラスト均等化](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/classical-computer-vision/contrast-equalization.md): 画像にコントラスト均等化を適用します。
- [距離測定](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/classical-computer-vision/distance-measurement.md): 2D平面上の2つのバウンディングボックス間の距離を計算します。
- [主要色](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/classical-computer-vision/dominant-color.md): 画像の主要色を RGB 形式で取得します。
- [画像ぼかし](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/classical-computer-vision/image-blur.md): 画像にぼかしを適用します。
- [画像輪郭](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/classical-computer-vision/image-contours.md): 画像上の輪郭を見つけて数えます。
- [画像をグレースケールに変換](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/classical-computer-vision/image-convert-grayscale.md): RGB 画像をグレースケールに変換します。
- [画像前処理](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/classical-computer-vision/image-preprocessing.md): 画像のサイズ変更、反転、回転を行います。
- [画像しきい値処理](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/classical-computer-vision/image-threshold.md): 画像にしきい値を適用します。
- [マスク面積測定](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/classical-computer-vision/mask-area-measurement.md): 検出されたオブジェクトの面積を測定し、必要に応じて実世界の単位に変換します。
- [マスクエッジスナップ](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/classical-computer-vision/mask-edge-snap.md): エッジを検出境界に合わせて、インスタンスセグメンテーションマスクを洗練します。
- [形態学的変換](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/classical-computer-vision/morphological-transformation.md): カラー画像に形態学的変換を適用します。
- [最近傍検出マッチ](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/classical-computer-vision/nearest-neighbor-detection-match.md): ピクセル距離を使用して、各クエリ検出に最も近いターゲット検出を見つけます。
- [ピクセル色数](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/classical-computer-vision/pixel-color-count.md): 指定した許容範囲内で特定の色に一致するピクセル数を数えます。
- [SIFT比較](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/classical-computer-vision/sift-comparison.md): 複数画像のSIFT記述子を比較します。
- [SIFT](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/classical-computer-vision/sift.md): 画像に SIFT を適用します。
- [サイズ測定](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/classical-computer-vision/size-measurement.md): 基準オブジェクトに対するオブジェクトの寸法を測定します。
- [テンプレートマッチング](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/classical-computer-vision/template-matching.md): 指定した画像内で与えられたテンプレートの出現箇所を特定します。
- [データ保存](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/data-storage.md): 画像、予測、Workflow データを Roboflow、ローカルファイル、クラウドバケット、外部 API に保存します。
- [CSV フォーマッタ](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/data-storage/csv-formatter.md): 指定した列を持つ CSV ファイルを作成します。
- [データアグリゲーター](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/data-storage/data-aggregator.md): Workflow データを集約して、時間ベースの統計を生成します。
- [ローカルファイルシンク](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/data-storage/local-file-sink.md): データをローカルファイルに保存します。
- [Roboflow Asset Library の属性](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/data-storage/roboflow-asset-library-attributes.md): Asset Library の画像の属性とタグを更新します。
- [Roboflowデータセットアップロード](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/data-storage/roboflow-dataset-upload.md): 画像と予測結果をRoboflow Datasetに保存します。
- [Roboflow Vision Events](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/data-storage/roboflow-vision-events.md): Roboflow Vision Events API にビジョンイベントを送信します。
- [S3シンク](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/data-storage/s3-sink.md): データをAWS S3バケットにアップロードします。
- [ビジョンイベントバンドルを書き込む](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/data-storage/vision-event-bundle.md): ビジョンイベントを自己完結型の tarball バンドルとしてローカルディレクトリに書き込みます。
- [Webhookシンク](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/data-storage/webhook-sink.md): Workflowの結果を使ってリモートAPIにリクエストを送信します。
- [ロジックと分岐](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/logic-and-branching.md): Workflow の流れを制御します: 検出のフィルタリング、条件による分岐、モデル出力の結合。
- [条件付きで続行](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/logic-and-branching/continue-if.md): 分岐の実行を条件付きで停止します。
- [Deltaフィルター](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/logic-and-branching/delta-filter.md): 入力値が変更されている場合、ワークフローの実行を続行できます。
- [検出のコンセンサス](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/logic-and-branching/detections-consensus.md): 複数の検出モデルからの予測を組み合わせて、オブジェクトの存在について判断します。
- [検出フィルター](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/logic-and-branching/detections-filter.md): モデル予測を条件付きで除外します。
- [Inner Workflow](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/logic-and-branching/inner-workflow.md): 親 Workflow からマッピングされたパラメータを使って、入れ子の Workflow 定義を実行します。
- [重複フィルター](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/logic-and-branching/overlap-filter.md): 他のクラスと重なっているオブジェクトをフィルタリングします。
- [クラス別信頼度フィルター](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/logic-and-branching/per-class-confidence-filter.md): クラスごとの信頼度しきい値を適用して検出結果をフィルタリングします。
- [レートリミッター](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/logic-and-branching/rate-limiter.md): Workflowの分岐が実行される頻度を制限します。
- [ケース分岐](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/logic-and-branching/switch-case.md): 入力値に基づいて、実行を複数の分岐のいずれかに振り分けます。
- [通知](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/notifications.md): Workflow からメール、Slack、または SMS/MMS でアラートを送信します。
- [メール通知](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/notifications/email-notification.md): メールで通知を送信します。
- [Slack通知](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/notifications/slack-notification.md): Slackで通知を送信します。
- [Twilio SMS通知](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/notifications/twilio-sms-notification.md): Twilio SMSサービスで通知を送信します。
- [Twilio SMS/MMS通知](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/notifications/twilio-smsmms-notification.md): Twilio経由でSMS/MMS通知を送信します。
- [モデルを実行](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/run-a-model.md): Roboflow で学習した微調整済みモデル、基盤モデル、サードパーティの VLM と LLM を Workflow 内で直接実行します。
- [Anthropic Claude](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/run-a-model/anthropic-claude.md): Workflow から Anthropic の Claude API を呼び出せます。
- [バーコード検出](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/run-a-model/barcode-detection.md): 画像内のバーコードを検出して読み取ります。
- [CLIP 比較](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/run-a-model/clip-comparison.md): CLIP の画像埋め込みとテキスト埋め込みを比較します。
- [CLIP 埋め込みモデル](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/run-a-model/clip-embedding-model.md): 画像または文字列の埋め込みを生成します。
- [CogVLM](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/run-a-model/cog-vlm.md): 非推奨！セルフホスト型のビジョン言語モデルを実行します。
- [Cosmos 3](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/run-a-model/cosmos3.md): NVIDIA Cosmos 3を使って物理シーンを推論します。
- [深度推定](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/run-a-model/depth-estimation.md): 画像に対して深度推定を実行します。
- [EasyOCR](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/run-a-model/easy-ocr.md): EasyOCRの光学文字認識を使用して画像からテキストを抽出します。
- [Florence-2モデル](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/run-a-model/florence2-model.md): 画像に対してFlorence-2を実行します。
- [視線検出](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/run-a-model/gaze-detection.md): 顔を検出し、視線方向を推定します（非推奨）。
- [GLM-OCR](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/run-a-model/glmocr.md): 画像に対してGLM-OCRを実行してテキストを認識します。
- [Google Gemini](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/run-a-model/google-gemini.md): GoogleのGeminiモデルをビジョン機能付きで実行します。
- [Google Gemma API](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/run-a-model/google-gemma-api.md): OpenRouter経由でGoogleのGemmaモデルをビジョン機能付きで実行します。
- [Google Gemma](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/run-a-model/google-gemma.md): OpenRouter経由でGoogleのGemmaモデルをビジョン機能付きで実行します。
- [Google Vision OCR](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/run-a-model/google-vision-ocr.md): Google Vision APIを使用して画像内のテキストを検出します
- [インスタンスセグメンテーションモデル](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/run-a-model/instance-segmentation-model.md): オブジェクトの形状、サイズ、位置を予測します。
- [キーポイント検出モデル](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/run-a-model/keypoint-detection-model.md): オブジェクト上のスケルトンを予測します。
- [Llama 3.2 Vision](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/run-a-model/llama3-2-vision.md): OpenRouter経由でLlama 3.2 Visionを実行します。
- [分類用LMM](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/run-a-model/lmm-for-classification.md): ChatGPT-4vのような大規模マルチモーダルモデルを分類に使用します。
- [LMM](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/run-a-model/lmm.md): ChatGPT-4vのような大規模マルチモーダルモデルを実行します。
- [Moondream2](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/run-a-model/moondream2.md): 画像に対してMoondream2を実行します。
- [MoonshotAI Kimi](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/run-a-model/moonshot-ai-kimi.md): OpenRouter経由でMoonshot AI Kimiのビジョン言語モデルを実行します。
- [マルチラベル分類モデル](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/run-a-model/multi-label-classification-model.md): 画像に複数のタグを適用します。
- [物体検出モデル](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/run-a-model/object-detection-model.md): Workflow 内で物体検出モデルを実行します。
- [OCRモデル](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/run-a-model/ocr-model.md): DocTRの光学文字認識を使用して画像からテキストを抽出します。
- [OpenAI互換LLM](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/run-a-model/open-ai-compatible-llm.md): 任意のOpenAI互換APIエンドポイントにプロンプトを送信します。
- [OpenAI](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/run-a-model/open-ai.md): OpenAIのGPTモデルをビジョン機能付きで実行します。
- [OpenRouter](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/run-a-model/open-router.md): モデルスラッグを貼り付けて、任意のOpenRouterモデルを実行します。
- [Perception Encoder埋め込みモデル](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/run-a-model/perception-encoder-embedding-model.md): 画像または文字列の埋め込みを生成します。
- [PP-OCR](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/run-a-model/ppocr.md): PP-OCR（PaddleOCR）光学文字認識を使用して画像からテキストを抽出します。
- [QR コード検出](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/run-a-model/qr-code-detection.md): 画像内の QR コードを検出して読み取ります。
- [Qwen-VL](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/run-a-model/qwen-vl.md): 任意のQwenビジョンモデルを、ネイティブまたはOpenRouter経由で実行します。
- [Qwen2.5-VL](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/run-a-model/qwen2-5-vl.md): 画像に対してQwen2.5-VLを実行します。
- [Qwen 3.5 API](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/run-a-model/qwen3-5-api.md): OpenRouter経由でQwen 3.5のビジョン言語モデルを実行します。
- [Qwen3.5-VL](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/run-a-model/qwen3-5-vl.md): 画像に対してQwen3.5-VLを実行します。
- [Qwen3.5](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/run-a-model/qwen3-5.md): 画像に対してQwen3.5を実行します。
- [Qwen 3.6 API](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/run-a-model/qwen3-6-api.md): OpenRouter経由でQwen 3.6のビジョン言語モデルを実行します。
- [Qwen3-VL](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/run-a-model/qwen3-vl.md): 画像に対してQwen3-VLを実行します。
- [Roboflow Visual Search Classifier](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/run-a-model/roboflow-visual-search-classifier.md): 最も見た目が近い注釈付き画像を見つけて画像を分類します。
- [SAM 3 インタラクティブ](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/run-a-model/sam3-interactive.md): ポイントおよび/またはバウンディングボックスのプロンプトを使って、SAM3で特定のオブジェクトをセグメント化します。
- [SAM 3](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/run-a-model/sam3.md): ゼロショットセグメンテーションのためにテキストプロンプト付きでSAM3を実行します。
- [セグプレビュー](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/run-a-model/seg-preview.md): セグプレビュー
- [Segment Anything 2モデル](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/run-a-model/segment-anything2-model.md): バウンディングボックスをポリゴンに変換するか、画像全体に対してSAM2を実行してマスクを生成します。
- [セマンティックセグメンテーションモデル](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/run-a-model/semantic-segmentation-model.md): 画像内のすべてのピクセルにクラスラベルを割り当てます。
- [単一ラベル分類モデル](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/run-a-model/single-label-classification-model.md): Workflow 内で単一ラベル分類モデルを実行します。
- [SmolVLM2](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/run-a-model/smol-vlm2.md): 画像に対してSmolVLM2を実行します。
- [SpaceXAI](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/run-a-model/spacexai.md): SpaceXAI Grok モデルをビジョン機能付きで実行します。
- [Stability AI画像生成](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/run-a-model/stability-ai-image-generation.md): テキストから新しい画像を生成したり、既存の画像のバリエーションを作成したりします。
- [Stability AIインペインティング](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/run-a-model/stability-ai-inpainting.md): セグメンテーションマスクを使って画像内のオブジェクトをインペイントします。
- [Stability AIアウトペインティング](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/run-a-model/stability-ai-outpainting.md): 物体検出のバウンディングボックスを使って画像を切り出し、指定した方向にアウトペイントします。
- [YOLO-World モデル](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/run-a-model/yolo-world-model.md): ゼロショット物体検出モデルを実行します。
- [変換](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/transformations.md): 画像と予測データを操作します: 検出の切り抜き、結合、オフセット、投影、つなぎ合わせ。
- [絶対固定クロップ](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/transformations/absolute-static-crop.md): 固定ピクセル座標を使って画像を切り抜きます。
- [外接矩形](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/transformations/bounding-rectangle.md): 検出されたポリゴンを囲む最小のバウンディングボックスを見つけます。
- [カメラキャリブレーション](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/transformations/camera-calibration.md): キャリブレーション表を使用して、画像からカメラレンズの歪みを除去します。
- [検出オフセット](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/transformations/detection-offset.md): 検出された領域の周囲に余白を追加します。
- [検出の結合](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/transformations/detections-combine.md): 2つの予測セットを1つの予測に統合します。
- [検出のマージ](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/transformations/detections-merge.md): 複数の検出を1つのバウンディングボックスに統合します。
- [検出変換](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/transformations/detections-transformation.md): 検出されたバウンディングボックスに変換を適用します。
- [動的クロップ](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/transformations/dynamic-crop.md): 検出モデルのバウンディングボックスを使って画像を切り出します。
- [GeoTag 検出](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/transformations/geo-tag-detection.md): ピクセル座標の検出を実世界の GPS 位置に変換します。
- [QR コード生成](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/transformations/qr-code-generator.md): テキスト入力から QR コード画像を生成します。
- [相対固定クロップ](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/transformations/relative-static-crop.md): 画像をその寸法に対する割合（%）で切り抜きます。
- [画像の結合](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/transformations/stitch-images.md): 共通部分を使って 2 つの画像を結合します。
- [動画処理](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/video-processing.md): 物体追跡、ゾーン滞在時間分析、ライン横断、動体検出、速度推定を使って動画を分析します。
- [背景差分](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/video-processing/background-subtraction.md): 画像からその背景履歴を差し引きます。
- [BoT-SORTトラッカー](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/video-processing/bo-tsort-tracker.md): オプションのカメラモーション補償を備えたByteTrackスタイルの関連付け（BoT-SORT）。
- [バッファ](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/video-processing/buffer.md): 最後に渡された \`length\` 個の値を配列で返します。
- [ByteTrackトラッカー](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/video-processing/byte-track-tracker.md): フレーム間でオブジェクトを追跡します。ほとんどのシーンに最適です。
- [Byte Tracker](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/video-processing/byte-tracker.md): ByteTrackを使用して、動画フレーム間でオブジェクトの位置を追跡・更新します。
- [検出安定化](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/video-processing/detections-stabilizer.md): 平滑化アルゴリズムを適用して、動画フレーム間のノイズとちらつきを低減します。
- [フレーム遅延](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/video-processing/frame-delay.md): 同じ動画ストリームの以前のフレーム（N-k、過去）から値を参照します。
- [変化を識別](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/video-processing/identify-changes.md): 埋め込みを使って、以前のデータと比較した変化を識別します。
- [外れ値を識別](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/video-processing/identify-outliers.md): 以前のデータと比較して外れ値の埋め込みを識別します。
- [画像スタック](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/video-processing/image-stack.md): 圧縮された動画フレームを固定サイズのFIFOスタックに蓄積します。
- [ラインカウンター](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/video-processing/line-counter.md): ラインを通過する検出数をカウントします。
- [動体検出](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/video-processing/motion-detection.md): OpenCVを使用して動画内の動きを検出します。
- [OC-SORTトラッカー](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/video-processing/ocsort-tracker.md): 遮蔽や予測不能な動きに対してオブジェクトを追跡します。
- [経路偏差](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/video-processing/path-deviation.md): オブジェクトと参照経路のFréchet距離を計算します。
- [PTZトラッキング（ONVIF）](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/video-processing/ptz-trackingonvif.md): ONVIF対応PTZカメラを制御してオブジェクトを追従します。
- [SAM2動画トラッカー](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/video-processing/sam2-video-tracker.md): SAM2のストリーミングカメラ予測器で、動画フレーム間のオブジェクトをセグメント化して追跡します。
- [SAM3動画トラッカー](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/video-processing/sam3-video-tracker.md): SAM3のストリーミング概念トラッカーで、テキストプロンプトから動画フレーム間のオブジェクトをセグメント化して追跡します。
- [SORTトラッカー](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/video-processing/sort-tracker.md): 高速で軽量なオブジェクト追跡。オブジェクトがはっきり見える場合に最適です。
- [ゾーン内滞在時間](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/video-processing/timein-zone.md): オブジェクトのゾーン内滞在時間を追跡します。
- [クラス追跡ロック](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/video-processing/track-class-lock.md): 多数決によって各追跡オブジェクトのクラスを固定し、クラスのちらつきを排除します。
- [速度](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/video-processing/velocity.md): 平滑化と単位変換を用いて、追跡オブジェクトの速度と速さを計算します。
- [予測の可視化](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/visualize-predictions.md): 可視化ブロックを使って、ボックス、マスク、ラベルなどのモデル予測を画像上に描画します。
- [背景色の可視化](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/visualize-predictions/background-color-visualization.md): モデルで検出されなかった領域に色を描画します。
- [ぼかし可視化](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/visualize-predictions/blur-visualization.md): 画像内の検出オブジェクトをぼかします。
- [バウンディングボックスの可視化](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/visualize-predictions/bounding-box-visualization.md): 画像上に物体検出モデルのバウンディングボックスを表示します。
- [円の可視化](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/visualize-predictions/circle-visualization.md): 画像内の検出領域の周囲に円を描画します。
- [分類ラベルの可視化](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/visualize-predictions/classification-label-visualization.md): Classification Label Visualization ブロックは、分類モデルの予測ラベルを画像に追加します。
- [カラー可視化](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/visualize-predictions/color-visualization.md): 画像内の検出オブジェクトに単色を塗ります。
- [コーナー可視化](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/visualize-predictions/corner-visualization.md): 画像内の検出オブジェクトの角を描画します。
- [切り抜きの可視化](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/visualize-predictions/crop-visualization.md): Crop Visualization ブロックは、画像から検出領域を切り抜いて拡大し、検出を強調表示します。
- [ドット可視化](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/visualize-predictions/dot-visualization.md): 提供された検出結果に基づいて、画像上の特定座標にドットを描画します。
- [楕円可視化](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/visualize-predictions/ellipse-visualization.md): 画像内の検出オブジェクトを強調する楕円を描画します。
- [グリッド可視化](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/visualize-predictions/grid-visualization.md): 画像の配列をグリッドで表示します。
- [ハロー可視化](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/visualize-predictions/halo-visualization.md): 画像内の検出オブジェクトの周囲にハローを描きます。
- [ヒートマップ可視化](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/visualize-predictions/heatmap-visualization.md): 画像内の検出結果に基づいてヒートマップを描画します。
- [アイコン可視化](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/visualize-predictions/icon-visualization.md): 画像上に、特定の静的座標または検出結果に基づく動的座標のいずれかでアイコンを描画します。
- [キーポイントの可視化](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/visualize-predictions/keypoint-visualization.md): 画像内の検出されたオブジェクトにキーポイントを描画します。
- [ラベルの可視化](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/visualize-predictions/label-visualization.md): 画像上にモデルのラベルを表示します。
- [ラインカウンターの可視化](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/visualize-predictions/line-counter-visualization.md): 画像内のラインゾーンにマスクを適用します。
- [マスク可視化](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/visualize-predictions/mask-visualization.md): 画像内の検出オブジェクトにマスクを適用します。
- [モデル比較可視化](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/visualize-predictions/model-comparison-visualization.md): 2つのモデルの検出結果の違いを可視化します。
- [ピクセル化可視化](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/visualize-predictions/pixelate-visualization.md): 画像内の検出オブジェクトをピクセル化します。
- [ポリゴン可視化](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/visualize-predictions/polygon-visualization.md): 画像内の検出オブジェクトの周囲にポリゴンを描画します。
- [ポリゴンゾーンの可視化](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/visualize-predictions/polygon-zone-visualization.md): 画像内のポリゴンゾーンにマスクを適用します。
- [参照パスの可視化](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/visualize-predictions/reference-path-visualization.md): 画像内に参照パスを描画します。
- [テキスト表示](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/visualize-predictions/text-display.md): スタイルと配置オプション付きで、カスタマイズ可能なテキストを画像上に表示します。
- [軌跡可視化](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/visualize-predictions/trace-visualization.md): 検出結果の追跡に基づいて軌跡を描画します。
- [三角形可視化](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/visualize-predictions/triangle-visualization.md): 提供された検出結果に基づいて、画像上の特定座標に三角形マーカーを描画します。
- [ブロックガバナンス](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks-governance.md): ワークスペース上で有効なWorkflowブロックをきめ細かく制御します