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# サイズ測定

この **サイズ測定ブロック**

## このブロックの仕組み

youtube.com/watch?v=FQY7TSHfZeI) は、基準オブジェクトに対するオブジェクトの寸法を計算します。1つのモデルで基準オブジェクトを検出し、別のモデルで測定対象のオブジェクトを検出します。このブロックは、基準オブジェクトを基準にしたオブジェクトの寸法を出力します。

* **基準オブジェクト**：これは、測定の基準として使用される既知のオブジェクトです。その寸法は既知であり、他のオブジェクトの測定値をスケーリングするために使用されます。
* **測定対象のオブジェクト**：これは、寸法が計算されるオブジェクトです。このブロックは、これらの寸法を基準オブジェクトに対して測定します。

### ブロックの使用方法

サイズ測定ブロックを使用するには、次の手順に従ってください：

1. **モデルを選択**：基準オブジェクトを検出するモデルと、測定したいオブジェクトを検出する別のモデルを選択します。
2. **入力を設定**：両方のモデルの予測結果を、このブロックへの入力として指定します。
3. **基準寸法を設定**：基準オブジェクトの既知の寸法を、'width,height' 形式またはタプル (width, height) として指定します。
4. **ブロックを実行**：ブロックを実行して、検出されたオブジェクトの寸法を基準オブジェクトに対して計算します。

### 例

キャリブレーションカードと複数の荷物があるシーンを想像してください。キャリブレーションカードの既知の寸法は 5.0 インチ × 3.0 インチです。シーン内の荷物の寸法を測定したいとします。

* **基準オブジェクト**：寸法が 5.0 インチ（幅）× 3.0 インチ（高さ）のキャリブレーションカード。
* **測定対象のオブジェクト**：シーン内で検出された荷物。

このブロックは、キャリブレーションカードの既知の寸法を使用して、各荷物の寸法を計算します。たとえば、ある荷物が幅 100 ピクセル、高さ 60 ピクセルで検出され、キャリブレーションカードが幅 50 ピクセル、高さ 30 ピクセルで検出された場合、ブロックはその荷物の寸法を次のように計算します：

* **幅**： (100 ピクセル / 50 ピクセル) \* 5.0 インチ = 10.0 インチ
* **高さ**： (60 ピクセル / 30 ピクセル) \* 3.0 インチ = 6.0 インチ

これにより、基準オブジェクトの既知サイズに基づいて、荷物の実世界での寸法を取得できます。

[動画チュートリアルを見る](https://www.youtube.com/watch?v=FQY7TSHfZeI)

### 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/size_measurement@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。                                                   | ❌  |
| `reference_predictions` | `List[Any]`                                    | 指定されたオブジェクトの寸法を計算するために使用される基準オブジェクト。複数のオブジェクトが提供された場合、信頼度が最も高い予測が使用されます.. | ✅  |
| `reference_dimensions`  | `Union[List[float], Tuple[float, float], str]` | 希望する単位（例：インチ）での基準オブジェクトの寸法。他のオブジェクトのピクセル寸法を実世界の単位に変換するために使用されます..         | ✅  |

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 `サイズ測定` のバージョン `v1` 持つか確認してください。

<details>

<summary>入出力バインディング</summary>

* 入力
  * `object_predictions` (*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)*]*）：対象の寸法を測定するためのモデル予測。
  * `reference_predictions` (*Union\[*[*`instance_segmentation_prediction`*](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/instance-segmentation-prediction.md)*,* [*`list_of_values`*](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/list-of-values.md)*,* [*`object_detection_prediction`*](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/object-detection-prediction.md)*]*）：指定されたオブジェクトの寸法を計算するために使用される基準オブジェクト。複数のオブジェクトが提供された場合、信頼度が最も高い予測が使用されます..
  * `reference_dimensions` (*Union\[*[*`list_of_values`*](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/list-of-values.md)*,* [*`string`*](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/string.md)*]*）：希望する単位（例：インチ）での基準オブジェクトの寸法。他のオブジェクトのピクセル寸法を実世界の単位に変換するために使用されます..
* 出力
  * `寸法` ([`list_of_values`](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/list-of-values.md)): 任意の型の値のリスト。

</details>

<details>

<summary>JSON 定義の例</summary>

```json
{
	    "name": "<your_step_name_here>",
	    "type": "roboflow_core/size_measurement@v1",
	    "object_predictions": "$segmentation.object_predictions",
	    "reference_predictions": "$segmentation.reference_predictions",
	    "reference_dimensions": [
	        4.5,
	        3.0
	    ]
	}
```

</details>