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# ぼかし可視化

画像内で検出されたオブジェクトにぼかし効果を適用し、背景を保ちながら細部を隠します。プライバシー保護、コンテンツフィルタリング、視覚的な強調に役立ちます。

## このブロックの仕組み

このブロックは画像と検出予測を受け取り、検出されたオブジェクトにぼかし効果を適用して、背景はそのままにします。このブロックは次の処理を行います:

1. 画像と予測を入力として受け取ります
2. バウンディングボックスまたはセグメンテーションマスクから検出領域を特定します
3. ぼかし効果（平均プーリングを使用）を検出されたオブジェクト領域に適用します
4. 背景と検出オブジェクトの外側の領域は変更せずに保持します
5. 検出されたオブジェクトがぼかされた注釈付き画像を返し、画像の残りの部分は鮮明なままです

このブロックは、オブジェクト検出予測（バウンディングボックスを使用）とインスタンスセグメンテーション予測（マスクを使用）の両方に対応しています。マスクが利用できる場合は、検出されたオブジェクトの正確な形状をぼかし、そうでない場合は長方形のバウンディングボックス領域をぼかします。ぼかしの強さはカーネルサイズのパラメータで制御され、カーネルサイズが大きいほど強いぼかし効果が得られます。これにより、周囲の画像からの文脈を維持しながら検出されたオブジェクトを隠したり匿名化したりする視覚効果が生まれ、プライバシー保護、コンテンツフィルタリング、または背景への注目を促す用途に最適です。

## 一般的な使用例

* **プライバシー保護と匿名化**: 画像や動画内の顔、人、ナンバープレート、その他の機微な情報にぼかしを入れて、プライバシーを保護し、データ保護規制に準拠し、共有や公開の前に内容を匿名化します
* **コンテンツのフィルタリングとモデレーション**: コンテンツモデレーションのワークフロー、安全なコンテンツプレビュー、またはユーザー生成コンテンツのフィルタリングのために、画像や動画内の不適切または機微な内容を隠します
* **視覚的な強調とフォーカス**: 検出されたオブジェクトをぼかして画像の他の部分に注目を集めたり、ぼけた前景オブジェクトと鮮明な背景との視覚的コントラストを作ったり、構図内の特定要素を強調したりします
* **商品写真とEコマース**: 商品写真、カタログ作成、またはEコマース用画像の準備において、主要被写体を鮮明で目立たせるために、気を散らす要素や副次的な商品にぼかしを入れます
* **セキュリティと監視**: セキュリティ映像や監視画像内の人物、車両、その他識別可能な要素を匿名化し、分析、報告、または公開共有のためにシーンの文脈は保持します
* **文書化とレポート作成**: 報告書、ドキュメント、またはケーススタディ向けに、機微な情報を隠しつつ全体の文脈は見えるようにした、匿名化または検閲済みの画像版を作成します

## 他のブロックへの接続

このブロックの注釈付き画像は次に接続できます:

* **他の可視化ブロック** （例: ラベル可視化、バウンディングボックス可視化、ポリゴン可視化）を使用して、ぼかしたオブジェクトの上に追加の注釈を加え、包括的な可視化を行ったり、何がぼかされたかを示したりします
* **データ保存ブロック** （例: ローカルファイル出力、CSVフォーマッタ、Roboflowデータセットアップロード）を使用して、文書化、報告、またはプライバシー保護されたコンテンツのアーカイブのためにぼかし画像を保存します
* **Webhookブロック** ぼかし画像を外部システム、API、またはWebアプリケーションに送信し、コンテンツモデレーション、プライバシーに準拠した共有、または匿名化された分析に使用します
* **通知ブロック** （例: メール通知、Slack通知）を使用して、プライバシー保護された視覚的証拠としてぼかし画像をアラートやレポートで送信します
* **動画出力ブロック** ぼかしたオブジェクトを含む注釈付きの動画ストリームや録画を作成し、ライブ監視、プライバシーに準拠した動画処理、または後処理分析に利用します

### 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/blur_visualization@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。                                                                                                                     | ❌  |
| `copy_image` | `bool` | このオプションを有効にすると、可視化用に入力画像のコピーを作成し、元の画像を保持します。複数の可視化を重ねる場合に使用してください。                                                                          | ✅  |
| `カーネルサイズ`    | `整数`   | 平均プーリングに使用するぼかしカーネルのサイズ。値が大きいほど強いぼかし効果が得られ、オブジェクトがより隠れます。値が小さいほど、控えめなぼかし効果になります。一般的な値は 5（弱いぼかし）から 51（強いぼかし）までです。最適なぼかし性能を得るには奇数である必要があります。。 | ✅  |

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 `ぼかしの可視化` 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)): 可視化対象の画像。
  * `copy_image` ([*`boolean`*](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/boolean.md)): このオプションを有効にすると、可視化用に入力画像のコピーを作成し、元の画像を保持します。複数の可視化を重ねる場合に使用してください。
  * `predictions` (*Union\[*[*`rle_instance_segmentation_prediction`*](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/rle-instance-segmentation-prediction.md)*,* [*`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)*,* [*`keypoint_detection_prediction`*](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/keypoint-detection-prediction.md)*]*): 可視化するモデル予測。
  * `カーネルサイズ` ([*`整数`*](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/integer.md)): 平均プーリングに使用するぼかしカーネルのサイズ。値が大きいほど強いぼかし効果が得られ、オブジェクトがより隠れます。値が小さいほど、控えめなぼかし効果になります。一般的な値は 5（弱いぼかし）から 51（強いぼかし）までです。最適なぼかし性能を得るには奇数である必要があります。。
* 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/blur_visualization@v1",
	    "image": "$inputs.image",
	    "copy_image": true,
	    "predictions": "$steps.object_detection_model.predictions",
	    "kernel_size": 15
	}
```

</details>