> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://docs.roboflow.com/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/classical-computer-vision/camera-focus.md). # カメラフォーカス ## v2 Tenengradフォーカス指標（Sobel勾配の大きさ）を使ってフォーカス品質スコアを計算し、画像のシャープネス評価、ぼけの検出、カメラのフォーカス性能の評価、オートフォーカスシステムの有効化、画像品質評価、検出されたオブジェクトごとの領域別フォーカス指標の算出、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、HUD、構図グリッド、中心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の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。これはSobel演算子を用いて勾配の大きさを測定し、画像のシャープネスを数値化します。このブロックでは以下を行います： 1. 入力画像（カラーまたはグレースケール）を受け取り、カラー画像は処理のため自動的にグレースケールへ変換します 2. 必要に応じて、特定の領域内でフォーカス指標を計算するための検出バウンディングボックスも受け取ります 3. 画像がカラー形式の場合は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. 水平および垂直のSobel勾配を計算します： * 水平向きにSobel演算子（勾配X）を適用して垂直エッジを検出します * 垂直向きにSobel演算子（勾配Y）を適用して水平エッジを検出します * 勾配計算には3x3のSobelカーネルを使用します * 二乗値を使っ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： * 水平および垂直の勾配成分を二乗します * 二乗した勾配を合計してフォーカス指標行列を作成します * 値が高いほど、強いエッジと細かなディテール（よりシャープで、よりピントが合った領域）を示します * 値が低いほど、弱いエッジと少ないディテール（よりぼやけた、ピントの甘い領域）を示します 6. 全体のフォーカス値を計算します： * 画像全体にわたって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. 領域ごとのフォーカス指標を計算します（検出結果がある場合）： * 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内にクリップします * 各バウンディングボックス領域内のフォーカス指標の平均を計算します * 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. 必要に応じて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／露出過多の領域に対して斜めのストライプを重ね、露出問題を識別します（露出不足は青、露出過多は赤） * **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し、シャープな領域を可視化します * **HUD（ヘッズアップディスプレイ）**: 左上にフォーカス値、明るさヒストグラム（各カラー チャ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**: 構図補助用のグリッド線を重ね表示します（2x2、3x3の三分割法、4x4、5x5の区切り） * **中心マーカー**: フレーム中央に配置された十字マーカーで、整列とフレーミングの基準を示します 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、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、エッジの強さと勾配の大きさを解析することで画像のシャープネスを数値化します。ピントの合った画像には強い勾配を持つ鮮明な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ではエッジがぼやけて勾配が弱くなるため、Tenengradスコアは低くなります。この指標はSobel演算子を用いて勾配を効率的に計算し、ノイズに対しても堅牢です。Tenengrad値が高いほどフォーカスが良好であり、典型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のカメラ制御補助として機能し、フォーカスの問題、露出の問題、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**: 領域別フォーカス分析で自動カメラフォーカス調整を有効にするためにフォーカス品質を評価します（例：オートフォーカス動作中にフォーカスを評価する、特定のオブジェクトに最適なフォーカス位置を検出する、Tenengradスコアに基づいてフォーカス調整をトリガーする）。高度なオートフォーカスワークフローを実現します * **画像品質評価**: 品質管理のために画像のシャープネスを評価し、ぼやけた画像を検出します（例：HUD表示付きでキャプチャパイプライン内の画像品質を評価する、フォーカスピーキングでピント外れ画像を検出する、フォーカスしきい値を使って低品質画像を除外する）。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：手動フォーカス用にフォーカスピーキングを表示する、露出調整用にゼブラ警告を表示する、フレーミングに構図グリッドを使う）。プロ向けカメラ制御ワークフローを実現します * **オブジェクト固有のフォーカス分析**: 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を評価する、バウンディングボックス領域ごとにフォーカスを分析する、特定のオブジェクトクラス向けにフォーカスを最適化する）。オブジェクト中心の分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**: カメラのセットアップとキャリブレーション時に、包括的な可視化を用いてフォーカス性能を評価します（例：オーバーレイ付きでカメラキャリブレーション中のフォーカスを評価する、HUDフィードバックを使ってフォーカス設定を最適化する、可視化補助を使ってカメラ性能を評価する）。高度なカメラキャリブレーションワークフローを実現します * **ビデオフォーカストラッキング**: フレームごとのフォーカス指標で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を追跡する、動画ストリーム内のフォーカス品質を監視する、フレーム間のフォーカス一貫性を分析する）。ビデオ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（必要に応じて検出結果も）を受け取り、可視化画像、全体の focus\_measure の float 値、bbox\_focus\_measures のリストを出力します： * **オブジェクト検出またはインスタンスセグメンテーションのブロックの後** 検出されたオブジェクトのフォーカス指標を計算するために（例：検出オブジェクトのフォーカスを評価する、検出領域ごとにフォーカスを分析する、オブジェクト固有のフォーカス品質を評価する）。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** 取得または処理済み画像のフォーカス品質を評価するために（例：画像キャプチャ後にフォーカスを評価する、前処理後にシャープネスを可視化付きで評価する、オーバーレイ付きの画像パイプラインでフォーカスを測定する）。高度な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** Continue If のように、フォーカス品質に基づいて判断を行うために（例：フォーカスが良ければ続行する、フォーカススコアに基づいて画像をフィルタリングする、フォーカス指標やオブジェクトごとのフォーカス値を使って判断する）。フォーカスベースの意思決定ワークフローを実現します * **分析ブロックの前** 分析前に画像品質を評価するために（例：分析前にフォーカスを評価する、処理用のシャープネスを評価する、分析前に品質を測定する）。品質ベースの分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** フォーカス測定がオブジェクト別分析を伴うフィードバックループの一部である場合（例：オブジェクト優先順位付けを伴うオートフォーカスでフォーカスを測定する、フィードバックシステム内でフォーカスを評価する、制御ループでフォーカスを評価する）。高度なオートフォーカスシステムのワークフローを実現します * **可視化ブロックの前で** 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する、フォーカス指標を表示する、プロ向けカメラ補助機能でフォーカス品質を示す）。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から強化：** * **異なるフォーカスアルゴリズム**: Brenner指標ではなく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（シャープな領域の緑ハイライト）、フォーカス値と明るさヒストグラム付きのHUD、構図グリッドオーバーレイ（2x2、3x3、4x4、5x5）、プロ向けカメラ制御のため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 * **領域別フォーカス分析**: 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の検出バウンディングボックスを任意でサポートし、オブジェクト固有のフォーカス評価を可能にします * **拡張出力**: 可視化画像、全体の focus\_measure の float、bbox\_focus\_measures のリスト（検出ごとのフォーカス値）の3つを返します * **可視化の設定可能性**: 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、中心マーカーを個別に有効/無効にできます） * **露出分析**: 視覚的なゼブラパターン警告付きで、露出不足／露出過多領域のしきい値を設定可能な露出評価を含みます * **プロ向けカメラ補助機能**: 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、プロ用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に対応します。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 の float 値、bbox\_focus\_measures のリスト（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よりシャープになり、低いほどぼけが大きくフォーカスが不十分であることを示します。フォーカス指標は画像内容、解像度、エッジ密度に敏感なため、"良好" なフォーカスのしきい値は、個別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、ワークフローの必要に応じて個別に有効／無効を切り替えられます。 ### 種別識別子 ステップで次の識別子を使用します `"type"` フィールド: `roboflow_core/camera_focus@v2` ワークフローにステップとしてブロックを追加するには。 ### 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` | この値未満のピクセルを露出不足としてマークする明るさ प्रतिशतのしきい値です。0.0〜100.0の範囲である必要があります。デフォルトは3.0%で、明るさが3%未満のピクセル（0〜255の範囲でおおよそ値8）が露出不足と見なされます。show\_zebra\_warnings が有効な場合、このしきい値未満のピクセルには青いゼブラパターンのオーバーレイが表示されます。値を低くするとより厳格になり（露出不足とマークされるピクセルが減る）、高くするとより寛容になります（露出不足とマークされるピクセルが増える）。露出許容度と画像要件に応じて調整してください。 | ❌ | | `overexposed_threshold_percent` | `float` | この値を超えるピクセルを露出過多としてマークする明るさ प्रतिशतのしきい値です。0.0〜100.0の範囲である必要があります。デフォルトは97.0%で、明るさが97%を超えるピクセル（0〜255の範囲でおおよそ値247）が露出過多と見なされます。show\_zebra\_warnings が有効な場合、このしきい値を超えるピクセルには赤いゼブラパターンのオーバーレイが表示されます。値を高くするとより厳格になり（露出過多とマークされるピクセルが減る）、低くするとより寛容になります（露出過多とマークされるピクセルが増える）。露出許容度と画像要件に応じて調整してください。 | ❌ | | `show_zebra_warnings` | `bool` | 露出不足／露出過多の領域に斜めのゼブラパターンオーバーレイを表示します。有効時（デフォルト True）は、underexposed\_threshold\_percent 未満のピクセルに青いゼブラストライプを、overexposed\_threshold\_percent を超えるピクセルに赤いゼブラストライプを表示します。これは、プロ向けカメラのゼブラパターン表示に似た露出問題の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（暗すぎる、または明るすぎる）を持つ領域を特定するのに役立ちます。露出警告が不要な場合や、よりすっきりした表示にしたい場合は無効にしてください。 | ❌ | | `grid_overlay` | `str` | フレーミング補助用の構図グリッドオーバーレイです。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）、'5x5'（25分割）。グリッドは画像を区画に分けることで構図とフレーミングを支援します。3x3グリッド（三分割法）は、バランスの取れた構図でよく使われます。グリッド線は灰色で描画されます。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細かい分割を使います。 | ❌ | | `show_hud` | `bool` | フォーカススコアと明るさヒストグラム付きのHUDオーバーレイを表示します。有効時（デフォルト True）は、左上に半透明の黒いオーバーレイを表示し、次を示します：フォーカス値（数値スコア付きで 'TFM Focus' と表記）、各カラー チャネル（赤、緑、青）と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と露出の情報を提供します。HUD表示が不要な場合や、よりすっきりした表示にしたい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緑で強調表示するオーバーレイ（フォーカスピーキング）を表示します。有効時（デフォルト True）は、しきい値を超えるフォーカス指標を持つ領域（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されます。これにより、プロ向けカメラのフォーカスピーキング表示のように、画像のどの部分に鮮明なピントが合っているかを可視化できます。緑のハイライトによって、シャープな領域をひと目で確認しやすくなります。フォーカスピーキングのオーバーレイが不要な場合や、よりすっきりした表示にしたい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。有効時（デフォルト True）は、位置合わせとフレーミングの基準として、画像中央に白い十字マーカーを表示します。十字のサイズは、見やすさのために画像寸法に応じて拡大縮小されます。これは、プロ向けカメラの中心マーカーのように、構図の整列や中央フレーミングを支援します。中心マーカーが不要な場合や、よりすっきりした表示にしたい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用し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* 詳細情報 ### 入出力バインディング 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` 持つか確認してください。
入出力バインディング * 入力 * `画像` ([*`画像`*](/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）です。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勾配の大きさを使って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（有効な場合はオーバーレイ付き）、全体の focus\_measure の float 値、bbox\_focus\_measures のリスト（検出が提供されている場合は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よりシャープ（エッジと勾配が強い）になり、低いほどぼけが大きくフォーカスが不十分（勾配が弱い）であることを示します。フォーカス指標はSobel演算子を使っ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。このブロックを使って、フォーカス品質の評価、ぼけの検出、オートフォーカスシステムの有効化、オブジェクト固有のフォーカス分析、またはプロ向けカメラ制御の可視化補助を伴う画像品質評価を行ってください。 * `detections` (*Union\[*[*`instance_segmentation_prediction`*](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/instance-segmentation-prediction.md)*,* [*`object_detection_prediction`*](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/object-detection-prediction.md)*]*): バウンディングボックス領域内で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）です。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個別のフォーカス指標を計算し、bbox\_focus\_measures のリスト出力として返します。これにより、オブジェクト固有のフォーカス分析が可能になり、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。特定の注目オブジェクトのフォーカス評価、オブジェクトクラスごとのフォーカス分析、検出領域のフォーカス最適化に役立ちます。各 bbox\_focus\_measure の値は、そのオブジェクトのバウンディングボックス内におけるTenengradフォーカス指標の平均値に対応します。画像全体のフォーカス評価だけでよい場合は None のままにしてください。 * 出力 * `画像` ([`画像`](/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関数指標を使ってフォーカス品質スコアを計算し、画像のシャープネス評価、ぼけの検出、カメラのフォーカス性能の評価、オートフォーカスシステムの有効化、画像品質評価、カメラのキャリブレーションや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の決定を行います。 ## 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。これは細かな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数値化します。このブロックでは以下を行います： 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 2. 画像がカラー形式の場合は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画素離れたピクセルを比較して、水平差分を計算します： `pixel[x+2] - pixel[x]` * 垂直方向に2画素離れたピクセルを比較して、垂直差分を計算します： `pixel[y+2] - pixel[y]` * 正の差分のみを残すためにクリッピングを使用します（シャープなエッジとディテールを強調します） * 細かなテクスチャやシャープな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差分と垂直差分の大きい方を取ります * 差分を二乗して大きな変化を強調します（シャープなエッジへのより強い応答） * 値が高いほど、よりシャープで、より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 * 簡単に評価できるよう、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、細かなスケールのテクスチャとエッジのディテールを解析することで画像のシャープネスを数値化します。ピントの合った画像には鮮明なエッジと細かなテクスチャが多く含まれるため、近接ピクセル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ではエッジがぼやけて細部が失われるため、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ピクセル間隔を使って細かなテクスチャを検出しつつ、ノイズにも強いのが特徴です。Brenner値が高いほどフォーカスは良好であり、典型的な範囲は画像内容と解像度によって変わります。可視化では画像全体にわたるフォーカス品質の分布が示され、ピントの合った領域とぼやけた領域を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**: 自動カメラフォーカス調整を有効にするためにフォーカス品質を評価します（例：オートフォーカス動作中にフォーカスを評価する、最適なフォーカス位置を検出する、Brennerスコアに基づいてフォーカス調整をトリガーする）。オートフォーカスのワークフローを実現します * **画像品質評価**: 品質管理のために画像のシャープネスを評価し、ぼやけた画像を検出します（例：キャプチャパイプライン内で画像品質を評価する、ピント外れ画像を検出する、低品質画像を除外する）。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**: カメラのセットアップとキャリブレーション時に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にフォーカスを評価する、フォーカス設定を最適化する、カメラ性能を評価する）。カメラキャリブレーションの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でぼやけた画像を検出します（例：除外対象のぼやけた画像を識別する、フォーカスの問題を検出する、画像のシャープネスを評価する）。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に最適なフォーカス設定を決定します（例：最適なフォーカス位置を見つける、フォーカスパラメータを最適化する、設定ごとにフォーカスを評価する）。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：処理前に画像品質を評価する、解析タスクのためにフォーカスを評価する、画像シャープネス指標を測定する）。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 の 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** : 取得または処理済み画像のフォーカス品質を評価するために（例：画像キャプチャ後にフォーカスを評価する、前処理後にシャープネスを評価する、画像パイプライン内でフォーカスを測定する）。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** : Continue If のように、フォーカス品質に基づいて判断を行うために（例：フォーカスが良ければ続行する、フォーカススコアに基づいて画像をフィルタリングする、フォーカス指標を使って判断する）。フォーカスベースの意思決定ワークフローを実現します * **分析ブロックの前** : 分析前に画像品質を評価するために（例：分析前にフォーカスを評価する、処理用のシャープネスを評価する、分析前に品質を測定する）。品質ベースの分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** : フォーカス測定がフィードバックループの一部である場合（例：オートフォーカスのためにフォーカスを測定する、フィードバックシステム内でフォーカスを評価する、制御ループでフォーカスを評価する）。オートフォーカスシステムのワークフローを実現します * **可視化ブロックの前で** : フォーカス品質情報を表示するために（例：フォーカススコアを可視化する、フォーカス指標を表示する、フォーカス品質を示す）。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** : フォーカス評価が品質チェックの一部である場合（例：品質パイプラインでフォーカスを評価する、QCワークフローでシャープネスを評価する、品質管理のためにフォーカスを測定する）。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に対応します。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よりシャープになり、低いほどぼけが大きくフォーカスが不十分であることを示します。フォーカス指標は画像内容と解像度に敏感なため、"良好" なフォーカスのしきい値は、個別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。 ### 種別識別子 ステップで次の識別子を使用します `"type"` フィールド: `roboflow_core/camera_focus@v1` ワークフローにステップとしてブロックを追加するには。 ### 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用し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* 詳細情報 ### 入出力バインディング 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` 持つか確認してください。
入出力バインディング * 入力 * `画像` ([*`画像`*](/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）です。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、細かなスケールのテクスチャとエッジのディテールを測定して画像のシャープネスを評価する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 の 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よりシャープ（細かなテクスチャとシャープなエッジが多い）になり、低いほどぼけが大きくフォーカスが不十分（細部が不足）であることを示します。フォーカス指標は、2画素離れたピクセル間の輝度差を使って細かな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。このブロックを使って、フォーカス品質の評価、ぼけの検出、オートフォーカスシステムの有効化、または画像品質評価を行ってください。 * 出力 * `画像` ([`画像`](/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" } ```