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# 固定座標切り抜き

中心点と寸法で指定された絶対ピクセル座標を使用して、入力画像から固定の長方形領域を抽出し、すべての入力に対して同じ画像位置から一貫したクロップを作成することで、関心領域抽出や固定領域解析のワークフローを実現します。

## このブロックの仕組み

このブロックは、検出バウンディングボックスを使用する動的クロップとは異なり、絶対ピクセル座標を使用して入力画像から固定の長方形領域を切り抜きます。このブロックは次のことを行います:

1. 入力画像と絶対座標指定（x\_center, y\_center, width, height）を受け取ります
2. 中心点と寸法からクロップ境界を計算します:
   * 中心座標から幅/高さの半分を引いて x\_min と y\_min を求めます
   * 最小座標に幅/高さを加えて x\_max と y\_max を求めます
   * 座標値を整数ピクセル位置に丸めます
3. 配列スライスを使用して、画像から長方形領域を抽出します（y\_min から y\_max、x\_min から x\_max）
4. 切り抜いた領域に内容があることを検証します（座標が画像の範囲外などでクロップが空になる場合は None を返します）
5. クロップの由来を追跡するメタデータ（元画像、オフセット座標、一意のクロップ ID）を持つ切り抜き画像オブジェクトを作成します
6. 入力が動画の場合は動画メタデータを保持します（フレーム情報と時間的コンテキストを維持します）
7. 各入力画像に対して切り抜き画像を返します

このブロックは固定座標を使用するため、同じ領域がバッチ内のすべての画像から抽出されます。そのため、複数画像にわたって一貫した領域を抽出するのに適しています（例: 常に右上隅を切り抜く、固定された関心領域を抽出する、特定の画像部分に注目する）。中心基準の座標系により、角の座標ではなく中心点でクロップを指定できるため、領域の定義がより直感的になります。無効なクロップ（画像境界外の座標、または空領域になる場合）には None を返すことで、エッジケースも適切に処理します。

## 一般的な使用例

* **固定領域の抽出**: 複数の画像から同じ画像領域を抽出して一貫した分析を行います（例: ロゴ領域のような特定の関心領域を切り抜く、透かし検出用に固定領域を抽出する、パターンマッチングのために一様な領域を切り抜く）ことで、画像バッチ全体で標準化された領域分析を可能にします
* **関心領域のフォーカス**: 画像の特定部分を分離して詳細処理を行います（例: 監視映像の特定の象限を切り抜く、文字認識用に固定領域を抽出する、既知の関心領域に注目する）ことで、あらかじめ定めた画像領域の集中的な分析を可能にします
* **多段階ワークフローの準備**: 二次処理ステップのために固定領域を抽出します（例: 全画像から特定領域を切り抜いてから OCR や分類を実行する）ことで、固定領域に焦点を当てた階層的なワークフローを実現します
* **標準化されたクロップ生成**: 学習や分析のために画像から一貫したクロップを作成します（例: データセット作成のために全画像から固定領域を抽出する、比較用に標準領域を切り抜く、特徴抽出用に均一なクロップを生成する）ことで、標準化されたデータ準備ワークフローを実現します
* **固定領域の監視**: 時間経過やバッチをまたいで特定の画像領域を監視します（例: 変化検出のために動画フレームから同じ領域を切り抜く、追跡分析用に固定領域を抽出する、一貫した監視ゾーンに注目する）ことで、固定領域の時系列分析を可能にします
* **専用ブロック向けの前処理**: 専用モデルで処理する前に固定領域を抽出します（例: OCR を実行する前に特定領域を切り抜く、きめ細かな分類のために固定領域を抽出する、専用分析のために領域を分離する）ことで、既知の画像領域に対する最適化された処理を可能にします

## 他のブロックへの接続

このブロックは画像を受け取り、固定領域から切り抜いた画像を生成します:

* **画像読み込みブロックの後** 処理前に固定された関心領域を抽出し、画像全体を処理せずにあらかじめ定めた画像領域を集中的に分析できるようにします
* **分類または分析ブロックの前に** 領域重視の入力を必要とするもの（例: 固定領域内の文字に対する OCR、切り抜き領域のきめ細かな分類、特定の画像領域向けの専用モデル）に対して、同一領域の最適化された処理を可能にします
* **動画処理ワークフローでは** 複数フレームから同じ領域を抽出するために使用します（例: 時系列分析のために各動画フレームから固定領域を切り抜く、追跡用に一貫した監視ゾーンを抽出する、フレーム全体で特定領域に注目する）ことで、固定領域の時系列分析を可能にします
* **検出ブロックの後ろに** おおよその位置が分かっており、その周囲の固定サイズ領域を抽出したい場合に使用します（例: 大まかな領域でオブジェクトを検出し、その周辺を固定領域として切り抜いて詳細分析する）ことで、領域重視の多段階ワークフローを実現します
* **可視化ブロックの前** 特定の領域を表示する場合に使用します（例: 切り抜かれた領域のみを表示する、固定の関心領域を可視化する、分離した領域の注釈を表示する）ことで、抽出した領域のフォーカスされた可視化を可能にします
* **バッチ処理ワークフローでは** 同じ領域をすべての画像から抽出して一貫した分析や比較を行う必要がある場合に使用します。これにより、画像セット全体で標準化された領域抽出が可能になります

### 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/absolute_static_crop@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。                                                                                                                                                                                            | ❌  |
| `x_center` | `整数`  | クロップ領域の中心点の X 座標を、絶対ピクセル座標で指定します。正の整数でなければなりません。クロップ領域はこの X 座標を中心とします。実際のクロップ境界は x\_min = x\_center - width/2 および x\_max = x\_min + width として計算されます。計算されたクロップが画像境界をはみ出す場合、クロップは切り詰められ、空領域になる場合は None を返すことがあります。   | ✅  |
| `y_center` | `整数`  | クロップ領域の中心点の Y 座標を、絶対ピクセル座標で指定します。正の整数でなければなりません。クロップ領域はこの Y 座標を中心とします。実際のクロップ境界は y\_min = y\_center - height/2 および y\_max = y\_min + height として計算されます。計算されたクロップが画像境界をはみ出す場合、クロップは切り詰められ、空領域になる場合は None を返すことがあります。 | ✅  |
| `幅`        | `整数`  | クロップ領域の幅をピクセル単位で指定します。正の整数でなければなりません。クロップの水平方向の範囲を定義します。クロップは x\_center 座標から左右に width/2 ピクセルずつ広がります。クロップの総幅はこの値に等しくなります。計算されたクロップが画像の幅を超える場合、画像境界に合わせて切り詰められます。                                                    | ✅  |
| `高さ`       | `整数`  | クロップ領域の高さをピクセル単位で指定します。正の整数でなければなりません。クロップの垂直方向の範囲を定義します。クロップは y\_center 座標から上下に height/2 ピクセルずつ広がります。クロップの総高さはこの値に等しくなります。計算されたクロップが画像の高さを超える場合、画像境界に合わせて切り詰められます。                                                | ✅  |

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 `絶対固定クロップ` 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
  * `images` ([*`image`*](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/image.md)): 推論対象の画像です..
  * `x_center` ([*`整数`*](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/integer.md)): クロップ領域の中心点の X 座標を、絶対ピクセル座標で指定します。正の整数でなければなりません。クロップ領域はこの X 座標を中心とします。実際のクロップ境界は x\_min = x\_center - width/2 および x\_max = x\_min + width として計算されます。計算されたクロップが画像境界をはみ出す場合、クロップは切り詰められ、空領域になる場合は None を返すことがあります。
  * `y_center` ([*`整数`*](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/integer.md)): クロップ領域の中心点の Y 座標を、絶対ピクセル座標で指定します。正の整数でなければなりません。クロップ領域はこの Y 座標を中心とします。実際のクロップ境界は y\_min = y\_center - height/2 および y\_max = y\_min + height として計算されます。計算されたクロップが画像境界をはみ出す場合、クロップは切り詰められ、空領域になる場合は None を返すことがあります。
  * `幅` ([*`整数`*](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/integer.md)): クロップ領域の幅をピクセル単位で指定します。正の整数でなければなりません。クロップの水平方向の範囲を定義します。クロップは x\_center 座標から左右に width/2 ピクセルずつ広がります。クロップの総幅はこの値に等しくなります。計算されたクロップが画像の幅を超える場合、画像境界に合わせて切り詰められます。
  * `高さ` ([*`整数`*](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/integer.md)): クロップ領域の高さをピクセル単位で指定します。正の整数でなければなりません。クロップの垂直方向の範囲を定義します。クロップは y\_center 座標から上下に height/2 ピクセルずつ広がります。クロップの総高さはこの値に等しくなります。計算されたクロップが画像の高さを超える場合、画像境界に合わせて切り詰められます。
* 出力
  * `クロップ` ([`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/absolute_static_crop@v1",
	    "images": "$inputs.image",
	    "x_center": 40,
	    "y_center": 40,
	    "width": 40,
	    "height": 40
	}
```

</details>