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# カメラのピント
## v2
Tenengradフォーカス指標（Sobel勾配の大きさ）を用いてフォーカス品質スコアを計算し、画像のシャープネスを評価し、ぼけを検出し、カメラのフォーカス性能を評価し、オートフォーカスシステムを有効化し、画質評価を行い、検出されたオブジェクトごとに領域別フォーカス指標を算出し、さらにゼブラパターンの露出警告、フォーカスピーキング、ヘッズアップディスプレイ、構図グリッド、中央マーカーを含む包括的な可視化オーバーレイを提供して、プロ向けカメラ制御と画像解析ワークフローを支援します。
## このブロックの仕組み
このブロックはTenengradフォーカス指標を計算します。Sobel演算子を用いて勾配の大きさを測定することで画像のシャープネスを定量化します。このブロックは次の処理を行います:
1. 入力画像（カラーまたはグレースケール）を受け取り、処理のためにカラー画像は自動的にグレースケールに変換されます
2. 必要に応じて検出バウンディングボックスを受け取り、特定領域内のフォーカス指標を計算します
3. カラー形式の場合は画像をグレースケールに変換します（Tenengrad指標は単一チャネル画像で動作します）
4. 水平方向および垂直方向のSobel勾配を計算します:
* Sobel演算子を水平方向（勾配X）に適用して、垂直エッジを検出します
* Sobel演算子を垂直方向（勾配Y）に適用して、水平エッジを検出します
* 勾配計算に3x3のSobelカーネルを使用します
* 二乗値を用いて勾配の大きさを計算します: sqrt(gx² + gy²) を gx² + gy² で近似します
5. フォーカス指標を計算します:
* 水平方向と垂直方向の勾配成分を二乗します
* 二乗した勾配を合算してフォーカス指標行列を作成します
* 値が高いほど、エッジが強く細部が豊富であることを示します（よりシャープで、よりピントが合っている領域）
* 値が低いほど、エッジが弱く細部が少ないことを示します（よりぼけていて、ピントが合っていない領域）
6. 全体のフォーカス値を計算します:
* 画像全体にわたるフォーカス指標行列の平均を計算します
* 画像全体に対する単一の数値フォーカススコアを返します
7. 領域別フォーカス指標を計算します（検出が提供されている場合）:
* 検出予測からバウンディングボックス座標を抽出します
* バウンディングボックスを画像境界に合わせてクリップします
* 各バウンディングボックス領域内の平均フォーカス指標を計算します
* 検出領域ごとに1つずつフォーカス値のリストを返します
8. 任意の可視化オーバーレイを適用します:
* **ゼブラパターン警告**：露出不足または露出過多の領域に対して斜めストライプのオーバーレイを表示します（露出不足は青、露出過多は赤）し、露出問題を識別します
* **フォーカスピーキング**：ピントが合っている領域（フォーカスしきい値を超える領域）を緑のオーバーレイで強調表示し、シャープな領域を可視化します
* **ヘッズアップディスプレイ（HUD）**：左上隅に、フォーカス値、明るさヒストグラム（各カラーチャンネルとグレースケール）、露出情報を表示する半透明オーバーレイ
* **構図グリッド**：構図補助のためのグリッド線オーバーレイ（2x2、3x3の三分割法、4x4、または5x5の分割）
* **センターマーカー**：フレーム中央に配置される十字マーカー。整列とフレーミングの基準として使用します
9. 画像構造とメタデータを保持します
10. 可視化画像（オーバーレイが有効な場合）、全体のフォーカス指標値、およびバウンディングボックスごとのフォーカス指標リストを返します
Tenengradフォーカス指標は、エッジ強度と勾配の大きさを解析して画像のシャープネスを定量化します。ピントの合った画像には強い勾配を持つ鋭いエッジが多く含まれるため、Tenengradスコアは高くなります。ピントの外れた画像はエッジがぼけて勾配が弱くなるため、スコアは低くなります。この指標はSobel演算子を用いて効率的に勾配を計算し、ノイズにも比較的強いです。Tenengrad値が高いほどフォーカスは良好であり、一般的な範囲は画像内容、解像度、エッジ密度によって変わります。可視化オーバーレイはプロ向けカメラ制御の補助となり、フォーカス問題、露出問題、構図の機会をリアルタイムまたは解析中に識別するのに役立ちます。
## 一般的な使用例
* **オートフォーカスシステム**：領域別フォーカス解析を用いてフォーカス品質を評価し、自動カメラフォーカス調整を可能にします（例: オートフォーカス動作中のフォーカス評価、特定オブジェクトに対する最適フォーカス位置の検出、Tenengradスコアに基づくフォーカス調整のトリガー）し、高度なオートフォーカスワークフローを実現します
* **画質評価**：可視化オーバーレイを用いて画像のシャープネスを評価し、ぼけた画像を検出して品質管理を行います（例: HUD表示を使ったキャプチャパイプラインでの画質評価、フォーカスピーキングによるピント外れ画像の検出、フォーカスしきい値を用いた低品質画像のフィルタリング）し、包括的な品質評価ワークフローを実現します
* **プロ向けカメラ制御**：手動カメラ操作のために、リアルタイムのフォーカスおよび露出フィードバックを提供します（例: 手動フォーカス用のフォーカスピーキング表示、露出調整用のゼブラ警告表示、フレーミング用の構図グリッド使用）し、プロ向けカメラ制御ワークフローを実現します
* **オブジェクト特化フォーカス解析**：画像内の特定の検出オブジェクトごとにフォーカス品質を評価します（例: 検出されたオブジェクトのフォーカス評価、バウンディングボックス領域ごとのフォーカス解析、特定オブジェクトクラス向けのフォーカス最適化）し、オブジェクト中心の解析ワークフローを実現します
* **カメラキャリブレーション**：可視化を伴ってカメラ設定およびキャリブレーション中のフォーカス性能を評価します（例: オーバーレイを用いたカメラキャリブレーション中のフォーカス評価、HUDフィードバックを使ったフォーカス設定の最適化、可視化補助を用いたカメラ性能評価）し、強化されたカメラキャリブレーションワークフローを実現します
* **動画フォーカストラッキング**：オブジェクトごとのフォーカス指標を用いて、動画フレーム全体のフォーカス品質を監視します（例: 動くオブジェクトのフォーカス追跡、動画ストリーム内のフォーカス品質監視、フレーム間のフォーカス一貫性解析）し、動画フォーカストラッキングワークフローを実現します
## 他のブロックへの接続
このブロックは画像（必要に応じて検出情報も）を受け取り、可視化画像、全体のfocus\_measure float値、bbox\_focus\_measuresリストを出力します:
* **物体検出またはインスタンスセグメンテーションブロックの後** 検出されたオブジェクトのフォーカス指標を計算します（例: 検出されたオブジェクトのフォーカス評価、検出領域ごとのフォーカス解析、オブジェクト特有のフォーカス品質評価）し、検出からフォーカスへのワークフローを実現します
* **画像キャプチャまたは前処理ブロックの後に** 取得または処理済み画像のフォーカス品質を評価します（例: 画像キャプチャ後のフォーカス評価、前処理後のシャープネス評価、オーバーレイ付き画像パイプラインでのフォーカス測定）し、強化されたフォーカス評価ワークフローを実現します
* **ロジックブロックの前** フォーカス品質に基づいて判断を行う Continue If のような処理に（例: フォーカスが良好なら続行、Tenengradスコアに基づく画像フィルタリング、フォーカス指標やオブジェクト別フォーカス値を用いた判断）し、フォーカスベースの判断ワークフローを実現します
* **分析ブロックの前** 解析前に画像品質を評価するために（例: HUD表示を使った解析前のフォーカス評価、処理前のシャープネス評価、解析前の品質測定）し、品質ベースの解析ワークフローを実現します
* **オートフォーカスシステム内で** フォーカス測定がフィードバックループの一部となる場合に（例: オブジェクト優先順位付けを伴うオートフォーカスのフォーカス測定、フィードバックシステムでのフォーカス評価、制御ループでのフォーカス評価）し、高度なオートフォーカスシステムワークフローを実現します
* **可視化ブロックの前** フォーカス品質情報を表示するために（例: オーバーレイでフォーカススコアを可視化、フォーカス指標を表示、プロ向けカメラ補助でフォーカス品質を表示）し、包括的なフォーカス可視化ワークフローを実現します
## バージョン差分
**v1からの強化点:**
* **異なるフォーカスアルゴリズム**：Brenner指標の代わりにTenengradフォーカス指標（Sobel勾配の大きさ）を使用し、より堅牢なエッジ検出とフォーカス評価を提供します
* **可視化オーバーレイ**：ゼブラパターンの露出警告、フォーカスピーキング（シャープな領域を緑でハイライト）、フォーカス値と明るさヒストグラムを含むヘッズアップディスプレイ、構図グリッドのオーバーレイ（2x2、3x3、4x4、5x5）、およびプロ向けカメラ制御用の中央十字マーカーを含む包括的な可視化機能を備えています
* **領域別フォーカス解析**：特定のオブジェクト領域内のフォーカス指標を計算するために、任意の検出バウンディングボックスをサポートし、オブジェクト特有のフォーカス評価を可能にします
* **拡張された出力**：3つの出力を返します - 可視化画像、全体のfocus\_measure float値、bbox\_focus\_measuresリスト（検出ごとのフォーカス値）
* **設定可能な可視化**：すべての可視化オーバーレイは設定可能です（ゼブラ警告、HUD、フォーカスピーキング、グリッド、センターマーカーを個別に有効/無効化できます）
* **露出解析**：露出不足/露出過多領域に対する設定可能なしきい値を備えた露出評価を含み、視覚的なゼブラパターン警告を表示します
* **プロ向けカメラ補助**：フォーカスピーキング、ヒストグラム表示、構図ガイドなど、プロ向けカメラ表示に似たツールを提供します
## 要件
このブロックはカラーまたはグレースケールの入力画像で動作します。カラー画像は処理前に自動的にグレースケールへ変換されます（Tenengrad指標は単一チャネル画像で動作します）。このブロックは、可視化画像（必要に応じてオーバーレイ付き）、全体のfocus\_measure float値、およびbbox\_focus\_measuresリスト（検出が提供されている場合）を出力します。Tenengrad値が高いほどフォーカスは良好で画像はシャープであり、値が低いほどぼけやピント不良を示します。フォーカス指標は画像内容、解像度に敏感であるため、「良好な」フォーカスのしきい値は、特定のユースケースと画像特性に基づいて調整する必要があります。すべての可視化オーバーレイは任意であり、ワークフローのニーズに応じて個別に有効化または無効化できます。
### 型識別子
ステップで次の識別子を使用してください `"type"` フィールド： `roboflow_core/camera_focus@v2` ワークフローにこのブロックをステップとして追加するには。
### プロパティ
| **名前** | **型** | **説明** | 参照 |
| -------------------------------- | ------- | ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | -- |
| `name` | `str` | このステップの一意の識別子を入力してください。 | ❌ |
| `underexposed_threshold_percent` | `float` | ピクセルを露出不足としてマークする明るさの割合しきい値。0.0から100.0の間でなければなりません。デフォルトは3.0%で、明るさが3%未満のピクセル（0〜255範囲でおよそ値8）が露出不足と見なされます。このしきい値を下回るピクセルは、show\_zebra\_warningsが有効な場合に青いゼブラパターンのオーバーレイを表示します。値が低いほど厳しく（露出不足とされるピクセルが少なくなる）、値が高いほど寛容になります（露出不足とされるピクセルが多くなる）。露出許容度と画像要件に基づいて調整してください。 | ❌ |
| `overexposed_threshold_percent` | `float` | ピクセルを露出過多としてマークする明るさの割合しきい値。0.0から100.0の間でなければなりません。デフォルトは97.0%で、明るさが97%を超えるピクセル（0〜255範囲でおよそ値247）が露出過多と見なされます。このしきい値を上回るピクセルは、show\_zebra\_warningsが有効な場合に赤いゼブラパターンのオーバーレイを表示します。値が高いほど厳しく（露出過多とされるピクセルが少なくなる）、値が低いほど寛容になります（露出過多とされるピクセルが多くなる）。露出許容度と画像要件に基づいて調整してください。 | ❌ |
| `show_zebra_warnings` | `bool` | 露出不足/露出過多領域に対して斜めのゼブラパターンオーバーレイを表示します。有効にすると（デフォルトTrue）、underexposed\_threshold\_percent未満のピクセルは青いゼブラストライプ、overexposed\_threshold\_percentを超えるピクセルは赤いゼブラストライプで表示されます。これはプロ向けカメラのゼブラ表示と同様に、露出問題に対する視覚的フィードバックを提供します。ゼブラパターンは、調整が必要な露出問題のある領域（暗すぎる、または明るすぎる）を識別するのに役立ちます。露出警告が不要な場合、またはよりすっきりした可視化を望む場合は無効にしてください。 | ❌ |
| `grid_overlay` | `str` | フレーミング補助のための構図グリッドオーバーレイ。オプション: 'None'（グリッドなし）、'2x2'（4象限）、'3x3'（デフォルト、9分割の三分割法）、'4x4'（16分割）、または '5x5'（25分割）。グリッドは画像を区分することで構図とフレーミングを補助します。3x3グリッド（三分割法）は、バランスの良い構図で一般的に使用されます。グリッド線はグレーで描画されます。構図のニーズに応じて選択してください: 一般用途には三分割法（3x3）、単純な象限構図には2x2、より詳細な構図ガイドにはより高い分割数を使用します。 | ❌ |
| `show_hud` | `bool` | フォーカススコアと明るさヒストグラムを備えたヘッズアップディスプレイ（HUD）オーバーレイを表示します。有効にすると（デフォルトTrue）、左上隅に半透明の黒いオーバーレイを表示し、次の内容を示します: フォーカス値（数値スコア付きで 'TFM Focus' と表示）、各カラーチャンネル（赤、緑、青）およびグレースケールの分布を示す明るさヒストグラム、露出ラベル。HUDは、プロ向けカメラ制御のための包括的なフォーカスおよび露出情報を提供します。HUD表示が不要な場合、またはよりすっきりした可視化を望む場合は無効にしてください。 | ❌ |
| `show_focus_peaking` | `bool` | ピントが合っている領域を強調表示する緑のオーバーレイ（フォーカスピーキング）を表示します。有効にすると（デフォルトTrue）、フォーカス指標がしきい値を超える領域（デフォルトでは上位30%）が半透明の緑オーバーレイで強調表示されます。これは、プロ向けカメラのフォーカスピーキング表示と同様に、画像内のどの領域がシャープにピントが合っているかを可視化するのに役立ちます。緑のハイライトにより、シャープな領域をひと目で確認できます。フォーカスピーキングのオーバーレイが不要な場合、またはよりすっきりした可視化を望む場合は無効にしてください。 | ❌ |
| `show_center_marker` | `bool` | フレーム中央に十字マーカーを表示します。有効にすると（デフォルトTrue）、画像中央に白い十字を表示し、整列とフレーミングの基準にします。視認性のため、十字のサイズは画像サイズに応じてスケーリングされます。これは、プロ向けカメラのセンターマーカーと同様に、構図の整列や中央フレーミングを補助します。センターマーカーが不要な場合、またはよりすっきりした可視化を望む場合は無効にしてください。 | ❌ |
この **参照** 列は、で利用可能な動的値を使ってプロパティをパラメータ化できる可能性を示します `ワークフロー` 実行時。参照 *バインディング* 詳細は。
### 入力と出力のバインディング
利用可能な接続は、そのバインディング種別によって異なります。どのバインディング種別が `カメラフォーカス` のバージョン `v2` あるか確認してください。
入力と出力のバインディング
* 入力
* `image` ([*`image`*](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/image.md)）：フォーカス品質を計算するための入力画像（カラーまたはグレースケール）。カラー画像は処理前に自動的にグレースケールへ変換されます（Tenengradフォーカス指標は単一チャネル画像で動作します）。このブロックは、Sobel勾配の大きさを用いてTenengradフォーカス指標を計算し、画像のシャープネスを評価します。出力には、可視化画像（有効な場合は任意のオーバーレイ付き）、全体のfocus\_measure float値、bbox\_focus\_measuresリスト（検出が提供されている場合の検出ごとのフォーカス値）が含まれます。Tenengrad値が高いほどフォーカスは良好で画像はシャープ（エッジと勾配が強い）であり、値が低いほどぼけやピント不良（勾配が弱い）を示します。フォーカス指標はSobel演算子を用いて勾配の大きさを効率的に計算します。元の画像メタデータは保持されます。このブロックを使用して、フォーカス品質の評価、ぼけ検出、オートフォーカスシステムの有効化、オブジェクト特化フォーカス解析、またはプロ向けカメラ制御の可視化補助を伴う画質評価を行ってください。
* `検出` (*Union\[*[*`object_detection_prediction`*](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/object-detection-prediction.md)*,* [*`instance_segmentation_prediction`*](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/instance-segmentation-prediction.md)*]*）：バウンディングボックス領域内のフォーカス指標を計算するための任意の検出予測（物体検出またはインスタンスセグメンテーション）。指定された場合、このブロックは各検出のバウンディングボックス領域ごとに別々のフォーカス指標を計算し、bbox\_focus\_measuresリスト出力に返します。これによりオブジェクト特化フォーカス解析が可能となり、画像全体だけでなく個々の検出オブジェクトのフォーカス品質を評価できます。特定の対象物のフォーカス評価、オブジェクトクラスごとのフォーカス解析、検出領域のフォーカス最適化に役立ちます。各bbox\_focus\_measure値は、そのオブジェクトのバウンディングボックス内のTenengradフォーカス指標の平均に対応します。画像全体のフォーカス評価のみが必要な場合はNoneのままにしてください。
* 出力
* `image` ([`image`](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/image.md)): ワークフロー内の画像。
* `focus_measure` ([`float`](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/float.md)): 浮動小数値。
* `bbox_focus_measures` ([`list_of_values`](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/list-of-values.md))：任意の型の値のリスト。
JSON 定義の例
```json
{
"name": "",
"type": "roboflow_core/camera_focus@v2",
"image": "$inputs.image",
"underexposed_threshold_percent": "",
"overexposed_threshold_percent": "",
"show_zebra_warnings": "",
"grid_overlay": "",
"show_hud": "",
"show_focus_peaking": "",
"show_center_marker": "",
"detections": "$steps.object_detection_model.predictions"
}
```
## v1
Brenner関数指標を用いてフォーカス品質スコアを計算し、画像のシャープネスを評価し、ぼけを検出し、カメラのフォーカス性能を評価し、オートフォーカスシステムを有効化し、画質評価を行い、カメラキャリブレーションと画像キャプチャのワークフローにおける最適なフォーカス設定を決定します。
## このブロックの仕組み
このブロックはBrennerフォーカス指標を計算します。微細スケールでのテクスチャ詳細を測定することで画像のシャープネスを定量化します。このブロックは次の処理を行います:
1. 入力画像（カラーまたはグレースケール）を受け取ります（処理のためにカラー画像は自動的にグレースケールへ変換されます）
2. カラー形式の場合は画像をグレースケールに変換します（Brenner指標は単一チャネル画像で動作します）
3. 正確な計算のために、グレースケール画像を16ビット整数形式に変換します
4. 水平方向および垂直方向の輝度差を計算します:
* 水平方向に2ピクセル離れた画素を比較して、水平方向差分を計算します: `pixel[x+2] - pixel[x]`
* 垂直方向に2ピクセル離れた画素を比較して、垂直方向差分を計算します: `pixel[y+2] - pixel[y]`
* クリッピングを使用して正の差分のみを保持します（シャープなエッジと細部を強調します）
* 微細なテクスチャや鋭いエッジを示す急激な輝度変化を測定します
5. フォーカス指標行列を計算します:
* 各ピクセル位置で、水平方向と垂直方向の差分の最大値を取ります
* 差分を二乗して大きな変化を強調します（シャープなエッジに対する応答を強めます）
* 値が高いほど、よりシャープでピントの合った領域を示す行列を作成します
6. 正規化して可視化形式に変換します:
* 表示用にフォーカス指標行列を0〜255の範囲に正規化します
* 可視化のために8ビット形式に変換します
* 画像全体のフォーカス品質を示す視覚表現を作成します
7. 画像上にBrenner値のテキストを重ねます:
* 画像の左上に平均フォーカス指標値を表示します
* 評価しやすいようにフォーカス品質を数値スコアとして表示します
8. 画像構造とメタデータを保持します
9. 可視化画像と平均フォーカス指標値をfloatとして返します
Brennerフォーカス指標は、微細スケールのテクスチャとエッジ詳細を解析して画像のシャープネスを定量化します。ピントの合った画像には鋭いエッジと微細なテクスチャ詳細が多く含まれるため、近接画素間の輝度差が大きくなり、Brennerスコアは高くなります。ピントの外れた画像はエッジがぼけて微細な詳細が失われるため、輝度差が小さくなり、Brennerスコアは低くなります。この指標は2ピクセル間隔を用いて微細スケールのテクスチャを検出し、ノイズに対して比較的堅牢です。Brenner値が高いほどフォーカスは良好であり、一般的な範囲は画像内容と解像度によって変わります。可視化は画像全体のフォーカス品質分布を示し、適切にピントが合った領域とぼけた領域の識別に役立ちます。
## 一般的な使用例
* **オートフォーカスシステム**：オートフォーカス処理中のフォーカス評価、最適フォーカスポジションの検出、Brennerスコアに基づくフォーカス調整のトリガーなどにより、自動カメラフォーカス調整を可能にするためにフォーカス品質を評価します。これによりオートフォーカスワークフローを実現します
* **画質評価**：画像キャプチャパイプラインでの画質評価、ピント外れ画像の検出、低品質画像のフィルタリングなどにより、画質管理のために画像のシャープネスを評価し、ぼけた画像を検出します。これにより品質評価ワークフローを実現します
* **カメラキャリブレーション**：カメラ設定およびキャリブレーション中のフォーカス性能を評価します（例: カメラキャリブレーション中のフォーカス評価、フォーカス設定の最適化、カメラ性能の評価）し、カメラキャリブレーションワークフローを実現します
* **ぼけ検出**：画像処理パイプライン内のぼけた画像を検出します（例: 除外対象のぼけ画像の識別、フォーカス問題の検出、画像シャープネスの評価）し、ぼけ検出ワークフローを実現します
* **フォーカス最適化**：画像キャプチャシステムの最適なフォーカス設定を決定します（例: 最良のフォーカスポジションの発見、フォーカスパラメータの最適化、設定ごとのフォーカス評価）し、フォーカス最適化ワークフローを実現します
* **画像解析**：画像解析ワークフローの一部として画像のシャープネスを評価します（例: 処理前の画質評価、解析タスクのためのフォーカス評価、画像シャープネス指標の測定）し、フォーカス解析ワークフローを実現します
## 他のブロックへの接続
このブロックは画像を受け取り、フォーカス指標の可視化画像とfocus\_measure float値を出力します:
* **画像キャプチャまたは前処理ブロックの後に** 取得または処理済み画像のフォーカス品質を評価します（例: 画像キャプチャ後のフォーカス評価、前処理後のシャープネス評価、画像パイプラインでのフォーカス測定）し、フォーカス評価ワークフローを実現します
* **ロジックブロックの前** フォーカス品質に基づいて判断を行う Continue If のような処理に（例: フォーカスが良好なら続行、フォーカススコアに基づく画像フィルタリング、フォーカス指標を用いた判断）し、フォーカスベースの判断ワークフローを実現します
* **分析ブロックの前** 解析前に画像品質を評価するために（例: 解析前のフォーカス評価、処理のためのシャープネス評価、解析前の品質測定）し、品質ベースの解析ワークフローを実現します
* **オートフォーカスシステム内で** フォーカス測定がフィードバックループの一部となる場合に（例: オートフォーカスのためのフォーカス測定、フィードバックシステムでのフォーカス評価、制御ループでのフォーカス評価）し、オートフォーカスシステムワークフローを実現します
* **可視化ブロックの前** フォーカス品質情報を表示するために（例: フォーカススコアの可視化、フォーカス指標の表示、フォーカス品質の表示）し、フォーカス可視化ワークフローを実現します
* **画像品質管理パイプライン内で** フォーカス評価が品質チェックの一部となる場合に（例: 品質パイプラインでのフォーカス評価、QCワークフローでのシャープネス評価、品質管理のためのフォーカス測定）し、品質管理ワークフローを実現します
## 要件
このブロックはカラーまたはグレースケールの入力画像で動作します。カラー画像は処理前に自動的にグレースケールへ変換されます（Brenner指標は単一チャネル画像で動作します）。このブロックは、可視化画像（フォーカス指標を表示）と数値のfocus\_measure値の両方を出力します。Brenner値が高いほどフォーカスは良好で画像はシャープであり、値が低いほどぼけやピント不良を示します。フォーカス指標は画像内容と解像度に敏感であるため、「良好な」フォーカスのしきい値は、特定のユースケースと画像特性に基づいて調整する必要があります。
### 型識別子
ステップで次の識別子を使用してください `"type"` フィールド： `roboflow_core/camera_focus@v1` ワークフローにこのブロックをステップとして追加するには。
### プロパティ
| **名前** | **型** | **説明** | 参照 |
| ------ | ----- | ----------------------- | -- |
| `name` | `str` | このステップの一意の識別子を入力してください。 | ❌ |
この **参照** 列は、で利用可能な動的値を使ってプロパティをパラメータ化できる可能性を示します `ワークフロー` 実行時。参照 *バインディング* 詳細は。
### 入力と出力のバインディング
利用可能な接続は、そのバインディング種別によって異なります。どのバインディング種別が `カメラフォーカス` のバージョン `v1` あるか確認してください。
入力と出力のバインディング
* 入力
* `image` ([*`image`*](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/image.md)）：フォーカス品質を計算するための入力画像（カラーまたはグレースケール）。カラー画像は処理前に自動的にグレースケールへ変換されます（Brennerフォーカス指標は単一チャネル画像で動作します）。このブロックは、画像のシャープネスを評価するために微細スケールのテクスチャとエッジ詳細を測定するBrenner関数スコアを計算します。出力には、可視化画像（フォーカス指標値を表示）と数値のfocus\_measure float値の両方が含まれます。Brenner値が高いほどフォーカスは良好で画像はシャープ（微細テクスチャと鋭いエッジが多い）であり、値が低いほどぼけやピント不良（微細な詳細が不足）を示します。フォーカス指標は、2ピクセル離れた画素間の輝度差を用いて微細スケールのテクスチャを検出します。元の画像メタデータは保持されます。このブロックを使用して、フォーカス品質の評価、ぼけ検出、オートフォーカスシステムの有効化、または画質評価を行ってください。
* 出力
* `image` ([`image`](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/image.md)): ワークフロー内の画像。
* `focus_measure` ([`float`](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/float.md)): 浮動小数値。
JSON 定義の例
```json
{
"name": "",
"type": "roboflow_core/camera_focus@v1",
"image": "$inputs.image"
}
```