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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 Block のエコシステムを確認します。
- [Custom Blocks](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や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、画像スライシング、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): 以前に保存された値をキャッシュエントリから取得します。
- [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): 指定し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、検出結果のクラスを置き換えます。
- [検出結果の差分](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/advanced-blocks/detections-difference.md): 前後の画像間で検出結果を照合し、削除されたオブジェクト、継続して存在するオブジェクト、新規オブジェクトを報告します。
- [検出一覧ロールアップ](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/advanced-blocks/detections-list-roll-up.md): 複数レベルの次元を単一の次元にまとめ直します。
- [検出結合](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/advanced-blocks/detections-stitch.md): 入力画像の複数部分に対して行われた検出を、単一の検出にまとめます。
- [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): 多角形を単純化して、幾何学的に凸にし、要求された数の頂点のみを含むようにします。
- [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。
- [最初の非空値またはデフォルト](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取得します。
- [画像スライサー](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/advanced-blocks/image-slicer.md): 入力画像を小さな画像のリストに分割して、微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](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/advanced-blocks/model-monitoring-inference-aggregator.md): 推論結果の集計サンプルを定期的に Roboflow Model Monitoring に報告します。
- [重なり分析](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/advanced-blocks/overlap-analysis.md): 2 つの検出集合間のペアごとの重なりを計算します。
- [遠近補正](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/advanced-blocks/perspective-correction.md): ポリゴンで定義された平面上の検出座標を、指定された幅と高さを持つまっすぐな長方形の平面へ調整します。
- [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 検出の結合](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/advanced-blocks/stitch-ocr-detections.md): 検出結果を空間的に整理して、OCR の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処理を実行します。
- [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): 画像を自動回転して、主要な直線エッジが縦および/または横になるようにします。
- [カメラフォーカス](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/classical-computer-vision/camera-focus.md): カメラのピントの合い具合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全ダイナミックレンジを使うことで、画像のコントラストを強調します。
- [コントラスト平坦化](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/classical-computer-vision/contrast-equalization.md): 画像にコントラスト平坦化を適用します。
- [距離測定](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/classical-computer-vision/distance-measurement.md): 2D 平面上で 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。
- [画像の輪郭](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/classical-computer-vision/image-contours.md): 画像内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。
- [マスクのエッジスナップ](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/classical-computer-vision/mask-edge-snap.md): エッジを検出境界にスナップさせて、インスタンスセグメンテーションマスクを改善します。
- [モルフォロジー変換](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/classical-computer-vision/morphological-transformation.md): カラー画像にモルフォロジー変換を適用します。
- [最近傍検出マッチング](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/classical-computer-vision/nearest-neighbor-detection-match.md): ピクセル距離を使って、各クエリ検出に最も近いターゲット検出を見つけます。
- [ピクセル色情報のカウント](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): 複数の画像から 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): 基準オブジェクトとの関係で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インスタンスを見つけます。
- [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、または外部 API に保存します。
- [CSV フォーマッター](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/data-storage/csv-formatter.md): 指定した列で CSV ファイルを作成します。
- [データアグリゲータ](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 属性](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/data-storage/roboflow-asset-library-attributes.md): Asset Library 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 データセットに保存します。
- [Roboflow Vision Events](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/data-storage/roboflow-vision-events.md): vision イベントを Roboflow Vision Events API に送信します。
- [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。
- [Vision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): Vision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 Sink](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: 検出結果のフィルタリング、条件による分岐、モデル出力の結合。
- [If 続行](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/logic-and-branching/continue-if.md): 条件に応じてブランチの実行を停止します。
- [差分フィルター](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/logic-and-branching/delta-filter.md): 入力値が変化した場合に、workflow の実行を継続できるようにします。
- [検出コンセンサス](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): 条件に応じてモデル予測を除外します。
- [内部 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、ネストされた workflow 定義を実行します。
- [重なりフィルター](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/logic-and-branching/overlap-filter.md): 別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。
- [レート制限](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。
- [条件分岐](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へ振り分けます。
- [通知](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/notifications.md): Workflow からメール、Slack、SMS/MMS で通知を送信します。
- [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 経由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 サービス経由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 で学習したファインチューニング済みモデル、基盤モデル、サードパーティの VLM や 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！セルフホストの視覚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): 画像上で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 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): 画像上で 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): 画像上で 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 モデルの視覚機能を実行します。
- [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 モデルの視覚機能を実行します。
- [Google Gemma](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/run-a-model/google-gemma.md): OpenRouter 経由で Google の Gemma モデルの視覚機能を実行します。
- [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用に実行します。
- [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): 画像上で 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 の視覚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付与します。
- [オブジェクト検出モデル](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/run-a-model/object-detection-model.md): Workflow 内でオブジェクト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 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): OpenAI 互換の任意の 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 モデルの視覚機能を実行します。
- [OpenRouter](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/run-a-model/open-router.md): モデルの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) の光学文字認識を使っ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 視覚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): 画像上で 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 の視覚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): 画像上で 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): 画像上で 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 の視覚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): 画像上で 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): 最も見た目が似ている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): 点および／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します。
- [SAM 3](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/run-a-model/sam3.md): テキストプロンプトを使って SAM3 を実行し、ゼロショットセグメンテーションを行います。
- [Seg Preview](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/run-a-model/seg-preview.md): Seg Preview
- [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、画像全体で 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): 画像上で SmolVLM2 を実行します。
- [SpaceXAI](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/run-a-model/spacexai.md): ビジョン機能を備えた SpaceXAI Grok モデルを実行します。
- [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 Inpainting](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用して、画像内のオブジェクトをインペイントします。
- [Stability AI Outpainting](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用して画像を切り出し、指定方向へ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: 検出結果と画像の切り抜き、結合、オフセット、投影、ステッチ。
- [絶対座標の静的切り抜き](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): 検出された多角形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っ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パディングを追加します。
- [検出結合](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用して画像を切り抜きます。
- [ジオタグ検出](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/transformations/geo-tag-detection.md): 検出結果をピクセル座標から実世界の GPS 位置へ変換します。
- [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。
- [相対座標の静的切り抜き](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): オブジェクト追跡、ゾーン滞在時間分析、ライン横断、動体検出、速度推定で動画を解析します。
- [背景差分](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/video-processing/background-subtraction.md): 画像を背景履歴から差し引きます。
- [BoT-SORT トラッカー](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/video-processing/bo-tsort-tracker.md): 必要に応じてカメラの動き補償を備えた ByteTrack 方式の関連付け（BoT-SORT）。
- [バッファ](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/video-processing/buffer.md): 渡された最後の \`length\` 個の値の配列を返します。
- [ByteTrack トラッカー](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/video-processing/byte-track-tracker.md): フレームをまたいでオブジェクトを追跡します。ほとんどのシーンで最適です。
- [Byte トラッカー](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。
- [検出結果スタビライザー](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): 同じビデオストリームのより前のフレーム（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): 埋め込みを通じて、以前のデータと比較して変化を識別します。
- [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。
- [モーション検出](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の中でも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): オブジェクトと基準経路との 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 互換の PTZ カメラを制御してオブジェクトを追従させます
- [SAM2 ビデオトラッカー](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を使用して、動画フレーム間でオブジェクトをセグメントし追跡します。
- [SAM3 ビデオトラッカー](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を使用して、テキストプロンプトから動画フレーム間でオブジェクトをセグメントし追跡します。
- [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。
- [クラス固定追跡](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/video-processing/track-class-lock.md): 多数決で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なくします。
- [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、モデル予測（ボックス、マスク、ラベルなど）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): オブジェクト検出モデルのバウンディングボックスを画像上に表示します。
- [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き、それを拡大して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、特定の座標に画像上の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): 特定の固定座標、または検出結果に基づいて動的に、画像上に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): モデルのラベルを画像上に表示します。
- [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を使って、カスタマイズ可能なテキストを画像上に表示します。
- [トレース可視化](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/visualize-predictions/trace-visualization.md): 検出の追跡結果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、特定の座標に画像上の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