カラー可視化
画像内の検出オブジェクトに単色を塗ります。
検出されたオブジェクトをカスタマイズ可能なカラーパレットを使って単色で塗りつぶし、透明度ブレンドによって画像の詳細を保ちながら、異なるオブジェクトやクラスを区別する色分けオーバーレイを作成します。
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領域を単色で塗りつぶします。このブロックは次のことを行います:
画像と予測を入力として受け取ります
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
選択したカラーパレットに基づいて色を適用し、色はクラス、インデックス、またはトラックIDごとに割り当てられる
Supervision の ColorAnnotator を使用して、検出されたオブジェクト領域を単色で塗りつぶします
透明度設定に基づいて、色付きオーバーレイを元の画像とブレンドします
検出されたオブジェクトが色で塗りつぶされ、画像の残りの部分は変更されない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。マスクが利用可能な場合は、検出されたオブジェクトの正確な形状を塗りつぶします。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塗りつぶします。色は、色軸の設定（クラス、インデックス、またはトラック ID）に基づいて選択されたパレットから割り当てられ、異なるオブジェクトやクラスを色で区別できます。透明度パラメータは色付きオーバーレイの透過度を制御し、元画像の詳細が見える控えめな色づけ（低い透明度）から、オブジェクトの外観を完全に置き換える単色塗りつぶし（高い透明度）まで、さまざまな効果を作成できます。
一般的な使用例
色分けされたオブジェクト分類: クラス、カテゴリ、または分類結果に基づいて検出されたオブジェクトを異なる色で塗り分け、直感的な色分け可視化を作成して、オブジェクトを素早く識別・分類できるようにします
複数オブジェクト追跡の可視化: トラッキング ID に基づいて追跡対象オブジェクトをそれぞれ異なる色で色分けし、オブジェクトの軌跡、追跡の継続性、またはフレーム間で複数の追跡対象を区別できるようにします
視覚的なカテゴリの区別: 車両、人、製品など、異なるオブジェクトのカテゴリや種類ごとに異なる色を使用し、監視、サーベイランス、在庫管理のワークフローで明確な視覚的区別を作成します
マスクベースのセグメンテーション表示: セグメント化された領域を色で塗りつぶして、インスタンスセグメンテーションの結果を可視化し、セグメント化されたオブジェクトを強調表示したり、分析やプレゼンテーション用の色付きマスクオーバーレイを作成したりします
インタラクティブな可視化と UI: ユーザーインターフェース、ダッシュボード、または色分けが直感的な視覚フィードバックやオブジェクトのグループ化を提供するインタラクティブアプリケーション向けに、色分け可視化を作成します
プレゼンテーションとレポート作成: レポート、ドキュメント、またはプレゼンテーション用に色付きの可視化を生成し、色分けによってオブジェクトの種類を区別したり、特定のカテゴリを強調したり、見栄えの良い検出表示を作成したりします
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: ラベル可視化、バウンディングボックス可視化、ポリゴン可視化）と組み合わせて、色塗りと追加の注釈（ラベル、アウトライン）を統合した包括的な可視化を行います
データ保存ブロック （例: ローカルファイル保存、CSV フォーマッタ、Roboflow データセットアップロード）で、ドキュメント作成、レポート作成、または分析のために色分け画像を保存します
Webhook ブロック 色分けされた可視化を外部システム、API、または Web アプリケーションに送信して、ダッシュボードや監視ツールに表示します
通知ブロック （例: メール通知、Slack 通知）で、警告やレポートの視覚的証拠として色分け画像を送信します
ビデオ出力ブロック ライブ監視、追跡可視化、または後処理分析のために、色分けされたビデオストリームや録画を作成します
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/color_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。
✅
color_palette
str
可視化要素のカラーパレットを選択します。
✅
palette_size
int
パレット内の色数を指定します。カスタムパレットまたはMatplotlibパレットを使用する場合に適用されます。
✅
custom_colors
List[str]
バウンディングボックス用のカスタムカラーのリストをHEX形式で定義します。
✅
color_axis
str
バウンディングボックスの色をどのように割り当てるかを選択します。
✅
不透明度
float
色付きオーバーレイの不透明度。0.0（完全に透明、元のオブジェクトの外観が見える）から 1.0（完全に不透明、単色塗りつぶし）までの範囲です。0.0 から 1.0 の値は、元画像と色付きオーバーレイのブレンドを作成します。低い値ではオブジェクトの詳細が見える控えめな色づけになり、高い値では元のオブジェクトの外観を覆い隠す強い色塗りになります。。
✅
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 カラー可視化 のバージョン v1 持つか確認してください。
入出力バインディング
入力
画像(画像）：可視化対象の画像。copy_image(boolean）：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,keypoint_detection_prediction,object_detection_prediction,rle_instance_segmentation_prediction]): 可視化するモデル予測。。color_palette(string）：可視化要素のカラーパレットを選択します。palette_size(integer）：パレット内の色数を指定します。カスタムパレットまたはMatplotlibパレットを使用する場合に適用されます。custom_colors(list_of_values）：バウンディングボックス用のカスタムカラーのリストをHEX形式で定義します。color_axis(string）：バウンディングボックスの色をどのように割り当てるかを選択します。不透明度(float_zero_to_one): 色付きオーバーレイの不透明度。0.0（完全に透明、元のオブジェクトの外観が見える）から 1.0（完全に不透明、単色塗りつぶし）までの範囲です。0.0 から 1.0 の値は、元画像と色付きオーバーレイのブレンドを作成します。低い値ではオブジェクトの詳細が見える控えめな色づけになり、高い値では元のオブジェクトの外観を覆い隠す強い色塗りになります。。
出力
画像(画像）：ワークフロー内の画像。
最終更新
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