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# ぼかし可視化

画像内の検出されたオブジェクトにぼかし効果を適用し、背景を保ちながら詳細を隠す。プライバシー保護、コンテンツフィルタリング、視覚的な強調に有用です。

## 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、背景はそのままにします。このブロックは、

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. 検出されたオブジェクト領域にぼかし効果（平均プーリングを使用）を適用します
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、それ以外の部分は鮮明なままの注釈付き画像を返します

このブロックは、オブジェクト検出の予測（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の予測（マスクを使用）の両方に対応しています。マスクが利用可能な場合は、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、矩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生まれます。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るため、プライバシー保護、コンテンツフィルタリング、または背景に注意を向ける用途に最適です。

## 一般的な使用例

* **プライバシー保護と匿名化**: プライバシーを保護し、データ保護規制に準拠し、または共有・公開前にコンテンツを匿名化するために、画像や動画内の顔、人、ナンバープレート、その他の機微情報をぼかします
* **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、安全なコンテンツのプレビュー、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コンテンツを隠します
* **視覚的強調とフォーカス**: 画像の他の部分に注意を向けさせたり、ぼかした前景オブジェクトと鮮明な背景の間に視覚的なコントラストを作ったり、構図内の特定の要素を強調したりするために、検出されたオブジェクトをぼかします
* **商品撮影とEコマース**: 商品撮影、カタログ作成、またはEコマース用画像の準備のために、主被写体を鮮明で目立たせるため、画像内の気を散らす要素や副次的な商品をぼかします
* **セキュリティと監視**: 分析、報告、または公開共有のために場面の文脈を保ちながら、監視映像やサーベイランス画像内の人物、車両、その他の識別可能な要素を匿名化します
* **文書化とレポート**: 報告書、ドキュメント、またはケーススタディ向けに、機微情報を隠す必要はあるが全体の文脈は見えるようにしておきたい場合の、画像の匿名化版または検閲版を作成します

## 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のものに接続できます：

* **他の可視化ブロック** (例: ラベルの可視化、バウンディングボックスの可視化、ポリゴンの可視化) を使って、包括的な可視化のために、または何がぼかされたかを示すために、ぼかされたオブジェクトの上に追加の注釈を加えます
* **データ保存ブロック** (例: Local File Sink、CSV Formatter、Roboflow Dataset Upload) を使って、ドキュメント化、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、ぼかした画像を保存します
* **Webhook ブロック** ぼかした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て、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、または匿名化分析を行うため
* **通知ブロック** (例: Email Notification、Slack Notification) を使って、プライバシーで保護された視覚的証拠としてぼかした画像をアラートやレポートに送信します
* **ビデオ出力ブロック** ライブ監視、プライバシーに準拠した動画処理、または後処理分析のために、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するため

### 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/blur_visualization@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。                                                                                                                           | ❌  |
| `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、元画像を保持します。複数の可視化を重ねる場合に使用します。                                                                                    | ✅  |
| `カーネルサイズ`    | `int`  | 平均プーリングに使用するぼかしカーネルのサイズ。値が大きいほどぼかし効果が強くなり、オブジェクトはより見えにくくなります。値が小さいほど、控えめなぼかし効果になります。一般的な値の範囲は 5（軽いぼかし）から 51（強いぼかし）です。最適なぼかし性能のためには、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 `ぼかしの可視化` 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
  * `画像` ([*`画像`*](/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、元画像を保持します。複数の可視化を重ねる場合に使用します。
  * `predictions` (*Union\[*[*`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)*,* [*`object_detection_prediction`*](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/object-detection-prediction.md)*,* [*`rle_instance_segmentation_prediction`*](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/rle-instance-segmentation-prediction.md)*]*): 可視化するモデル予測。。
  * `カーネルサイズ` ([*`integer`*](/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。値が大きいほどぼかし効果が強くなり、オブジェクトはより見えにくくなります。値が小さいほど、控えめなぼかし効果になります。一般的な値の範囲は 5（軽いぼかし）から 51（強いぼかし）です。最適なぼかし性能のためには、奇数である必要があります。。
* 出力
  * `画像` ([`画像`](/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>