> 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/image-blur.md).

# 画像ぼかし

異なるぼかしアルゴリズム（average、Gaussian、median、またはbilateral）を使用して、画像に設定可能なぼかしフィルターを適用し、画像の詳細を滑らかにし、ノイズを低減し、ノイズ低減、プライバシー保護、前処理、画像強調のワークフロー向けにぼかし効果を作成します。

## このブロックの仕組み

このブロックは、4つのぼかしアルゴリズムのいずれかを使用して画像にぼかしフィルタリングを適用します。各アルゴリズムには異なる特性と用途があります。このブロックは:

1. ぼかしフィルタリングを適用する入力画像を受け取ります
2. blur\_type パラメータに基づいてぼかしアルゴリズムを選択します
3. 指定された kernel\_size を使用して、選択されたぼかし手法を適用します:

   **Average Blur の場合:**

   * 各ピクセルを近傍の平均値に置き換える単純なボックスフィルターを使用します
   * kernel 領域内のすべてのピクセルに均一なぼかしを作成します
   * 一般的な平滑化に適した、高速でシンプルなぼかし
   * 基本的なノイズ低減と平滑化に適しています

   **Gaussian Blur の場合:**

   * 中心に近いピクセルほど大きな重みを与える Gaussian 重み付きカーネルを使用します
   * 中心から徐々に弱まる、滑らかで自然な見た目のぼかしを作成します
   * Average Blur よりも画像構造をよく保持する高品質なぼかしを提供します
   * 一般用途のぼかし、ノイズ低減、前処理に適しています

   **Median Blur の場合:**

   * 近傍ピクセルの中央値で各ピクセルを置き換える非線形フィルターを使用します
   * エッジを保持しながら、塩胡椒ノイズの除去に特に効果的です
   * 線形のぼかし手法よりもシャープなエッジを保持しやすいです
   * インパルスノイズ、スペックルノイズ、またはアーティファクトを含む画像のノイズ低減に適しています

   **Bilateral Blur の場合:**

   * エッジを保持しながらぼかしを行う非線形フィルターを使用します
   * 空間的な平滑化と強度の類似性を組み合わせます（似た色はぼかし、異なる色の間のエッジは保持します）
   * シャープなエッジと境界を維持しながら、ノイズを低減してテクスチャを滑らかにします
   * エッジ保持が重要な場合のノイズ低減、画像のノイズ除去、詳細の平滑化に適しています
4. 元の画像のメタデータを保持します
5. 適用されたぼかしフィルタリングを行ったぼかし画像を返します

kernel\_size パラメータはぼかしの強さを制御します。値が大きいほどより強くぼけ、値が小さいほどぼけが弱くなります。ぼかしの種類によって特性が異なります。Average と Gaussian は一般的な平滑化を提供し、Median はノイズ除去に非常に優れ、Bilateral はエッジを保持しながら平滑化します。ぼかしの種類の選択は、一般的な平滑化、ノイズ低減、エッジ保持、アーティファクト除去など、具体的な要件によって決まります。

## 一般的な使用例

* **ノイズ低減**: ぼかしフィルタリングを使用して画像のノイズとアーティファクトを低減します（例: カメラ画像のノイズを除去する、圧縮アーティファクトを低減する、画像の不完全な部分を滑らかにする）ことで、ノイズ低減ワークフローを可能にします
* **プライバシー保護**: 画像内の機密領域や顔にぼかしをかけます（例: プライバシーのために顔をぼかす、機密情報を隠す、画像コンテンツを匿名化する）ことで、プライバシー保護ワークフローを可能にします
* **画像前処理**: 画像をさらに処理または分析する前に平滑化します（例: 検出前に画像を前処理する、分析前に画像を平滑化する、処理前にノイズを低減する）ことで、前処理ワークフローを可能にします
* **詳細の平滑化**: 画像の細かな詳細やテクスチャを滑らかにします（例: ポートレートの肌を滑らかにする、テクスチャの細部を減らす、より柔らかな見た目を作る）ことで、詳細平滑化ワークフローを可能にします
* **アーティファクト除去**: 画像からアーティファクトや不完全さを取り除きます（例: 圧縮アーティファクトを除去する、JPEG アーティファクトを低減する、画像の欠陥を滑らかにする）ことで、アーティファクト除去ワークフローを可能にします
* **背景ぼかし**: 被写界深度効果を作成したり、背景をぼかしたりします（例: フォーカス効果のために背景をぼかす、ボケ効果を作る、前景の被写体を強調する）ことで、背景ぼかしワークフローを可能にします

## 他のブロックへの接続

このブロックは画像を受け取り、ぼかし画像を生成します:

* **画像入力ブロックの後に** さらに処理する前に入力画像をぼかすために（例: カメラフィードからの画像をぼかす、画像入力のノイズを低減する、ワークフロー用に画像を前処理する）使用し、画像ぼかしワークフローを可能にします
* **検出または分類モデルの前に** ノイズ低減を伴う画像前処理に（例: オブジェクト検出前にノイズを低減する、分類前に画像を平滑化する、モデル入力用に画像を前処理する）使用し、前処理済みモデル入力ワークフローを可能にします
* **前処理ブロックの後に** 他の前処理ステップの後にぼかしを適用するために（例: フィルタリング後にぼかす、強調後に平滑化する、処理後にアーティファクトを低減する）使用し、多段階前処理ワークフローを可能にします
* **可視化ブロックの前** ぼかし画像を表示するために（例: プライバシー保護された画像を可視化する、平滑化された画像を表示する、ぼかし効果を示す）使用し、ぼかし画像の可視化ワークフローを可能にします
* **プライバシー保護ワークフローでは** 機密領域をぼかす必要がある場合（例: プライバシーワークフローで顔をぼかす、機密コンテンツを隠す、画像データを匿名化する）に使用し、プライバシー保護ワークフローを可能にします
* **ノイズ低減パイプラインでは** ぼかしがより大きなノイズ除去ワークフローの一部である場合（例: 多段階パイプラインでノイズを低減する、アーティファクト除去のためにぼかしを適用する、処理チェーンで画像を平滑化する）に使用し、ノイズ低減パイプラインワークフローを可能にします

### 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/image_blur@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。                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                      | ❌  |
| `blur_type` | `str` | 適用するぼかしアルゴリズムの種類: 'average' は均一なぼかしのための単純なボックスフィルターを使用します（高速、基本的な平滑化）、'gaussian'（既定）は滑らかで自然なぼかしのために Gaussian 重み付きカーネルを使用します（高品質、構造を保持）、'median' はエッジを保持しながらノイズを除去するための非線形メディアンフィルターを使用します（インパルスノイズ、塩胡椒ノイズに非常に有効）、または 'bilateral' はシャープなエッジを維持しながら類似色をぼかすエッジ保持フィルターを使用します（エッジ保持を伴うノイズ除去に適しています）。既定は 'gaussian' で、汎用のぼかしに適しています。要件に応じて選択してください: 高速さなら average、品質なら gaussian、ノイズ除去なら median、エッジ保持なら bilateral.. | ✅  |
| `カーネルサイズ`   | `整数`  | ぼかしカーネルのサイズ（正の奇数である必要があります）。ぼかしの強さを制御します。値が大きいほどより強くぼけ、値が小さいほどぼけは弱くなります。average と gaussian のぼかしでは、これはカーネルの幅と高さです（例: 5 は 5x5 カーネルを意味します）。gaussian と median のぼかしでは、カーネルサイズは正の奇数でなければならず、偶数または 0 以下の値は自動的に次の正の奇数値に変換されます。bilateral のぼかしでは、これはピクセル近傍の直径を制御します。一般的な値の範囲は 3〜15 です。小さい値（3〜5）は控えめなぼかし、中くらいの値（5〜9）は中程度のぼかし、大きい値（11〜15）は強いぼかしを提供します。既定は 5 で、中程度のぼかしを提供します。画像サイズと望ましいぼかし強度に応じて調整してください..                | ✅  |

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 `画像ぼかし` のバージョン `v1` あるか確認してください。

<details>

<summary>入力と出力のバインディング</summary>

* 入力
  * `image` ([*`image`*](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/image.md)): ぼかしフィルタリングを適用する入力画像。このブロックは、設定されたカーネルサイズで指定されたぼかしタイプを適用します。カラー画像およびグレースケール画像で動作します。ぼかし画像は、選択したぼかしタイプとカーネルサイズに応じて、詳細の減少、テクスチャの平滑化、ノイズ低減が行われます。元の画像のメタデータは出力に保持されます..
  * `blur_type` ([*`string`*](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/string.md)): 適用するぼかしアルゴリズムの種類: 'average' は均一なぼかしのための単純なボックスフィルターを使用します（高速、基本的な平滑化）、'gaussian'（既定）は滑らかで自然なぼかしのために Gaussian 重み付きカーネルを使用します（高品質、構造を保持）、'median' はエッジを保持しながらノイズを除去するための非線形メディアンフィルターを使用します（インパルスノイズ、塩胡椒ノイズに非常に有効）、または 'bilateral' はシャープなエッジを維持しながら類似色をぼかすエッジ保持フィルターを使用します（エッジ保持を伴うノイズ除去に適しています）。既定は 'gaussian' で、汎用のぼかしに適しています。要件に応じて選択してください: 高速さなら average、品質なら gaussian、ノイズ除去なら median、エッジ保持なら bilateral..
  * `カーネルサイズ` ([*`整数`*](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/integer.md)): ぼかしカーネルのサイズ（正の奇数である必要があります）。ぼかしの強さを制御します。値が大きいほどより強くぼけ、値が小さいほどぼけは弱くなります。average と gaussian のぼかしでは、これはカーネルの幅と高さです（例: 5 は 5x5 カーネルを意味します）。gaussian と median のぼかしでは、カーネルサイズは正の奇数でなければならず、偶数または 0 以下の値は自動的に次の正の奇数値に変換されます。bilateral のぼかしでは、これはピクセル近傍の直径を制御します。一般的な値の範囲は 3〜15 です。小さい値（3〜5）は控えめなぼかし、中くらいの値（5〜9）は中程度のぼかし、大きい値（11〜15）は強いぼかしを提供します。既定は 5 で、中程度のぼかしを提供します。画像サイズと望ましいぼかし強度に応じて調整してください..
* 出力
  * `image` ([`image`](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/image.md)): ワークフロー内の画像。

</details>

<details>

<summary>JSON 定義の例</summary>

```json
{
	    "name": "<your_step_name_here>",
	    "type": "roboflow_core/image_blur@v1",
	    "image": "$inputs.image",
	    "blur_type": "gaussian",
	    "kernel_size": 5
	}
```

</details>