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# コーナー可視化

検出されたオブジェクトのバウンディングボックスの四隅にコーナーマーカーを描画し、完全なバウンディングボックスの輪郭は表示せずに、オブジェクトの位置を示す最小限で洗練された可視化スタイルを提供します。

## 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、各検出オブジェクトのバウンディングボックスの四隅にコーナーマーカーを描画します。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. 各検出オブジェクトのバウンディングボックス座標を特定する
3. 各バウンディングボックスの4つの角の位置（左上、右上、左下、右下）を計算します
4. 選択したカラーパレットに基づいて色のスタイルを適用し、クラス、インデックス、またはトラックIDごとに色を割り当てます
5. Supervision の BoxCornerAnnotator を使用して、各角の位置にコーナーマーカー（通常はL字型の線または角のインジケーター）を描画します
6. 指定された太さと角の長さを適用して、コーナーマーカーの見た目を調整します
7. 元の画像の上にコーナーマーカーを重ねた注釈付き画像を返します

このブロックは完全なバウンディングボックスの代わりに最小限のコーナーマーカーを描画し、すっきりとした控えめな可視化スタイルを作成します。この方法では、画像を完全な長方形の輪郭で埋め尽くすことなく、オブジェクトの位置を明確に示しながら、最小限の美観を保ちます。コーナーマーカーは、太さや長さの値を変えてカスタマイズでき、色はオブジェクトのクラス、インデックス、またはトラッキングIDに基づいて割り当てることができるため、異なるオブジェクトやオブジェクト種別を簡単に区別できます。

## 一般的な使用例

* **最小限のオブジェクトマーキング**: 完全なバウンディングボックスの代わりにコーナーインジケーターで検出オブジェクトをマークし、画像の見やすさを保ちながらオブジェクトの位置は示す、すっきりとした控えめな可視化スタイルを実現します
* **美的な可視化設計**: 完全なバウンディングボックスでは視覚的な邪魔が大きすぎる一方で、コーナーマーカーなら十分に位置を示せるため、プレゼンテーション、ダッシュボード、ユーザーインターフェース向けに視覚的に最小限の注釈を作成する
* **密集シーンの可視化**: 多数の検出オブジェクトがあり、完全なバウンディングボックス同士が過度に重なって視覚的な乱雑さを生むような密集シーンでは、コーナーマーカーを使用します
* **デザイン重視のアプリケーション**: 伝統的なバウンディングボックスの輪郭よりも、ミニマルでモダンな美しさが好まれるデザインワークフロー、アート的な可視化、またはクリエイティブなアプリケーションにコーナーマーカーを適用します
* **控えめなオブジェクト強調**: メインの画像コンテンツから注意をそらさないように、オブジェクトの位置を控えめに示します。背景注釈や、視覚的に目立たせずに位置情報が必要な場合に便利です
* **UI とダッシュボードへの統合**: より良いユーザー体験と視覚的ノイズの低減のために、最小限の視覚インジケーターが望まれるユーザーインターフェース、ダッシュボード、またはインタラクティブアプリケーションにコーナーマーカーを統合します

## 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、ドット可視化、バウンディングボックス可視化) で、コーナーマーカーと追加の注釈を組み合わせて包括的な可視化を行います
* **データ保存ブロック** (例: ローカルファイル出力、CSV フォーマッタ、Roboflow データセットアップロード) で、文書化、レポート作成、分析のためにコーナーマーカー付きの注釈画像を保存します
* **Webhookブロック** コーナーマーカー付きの可視化結果を外部システム、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、アラートやレポートの視覚的な証拠としてコーナーマーカー付きの注釈画像を送信します
* **動画出力ブロック** ライブ監視、追跡の可視化、または後処理分析のために、コーナーマーカー付きの注釈付き動画ストリームや録画を作成します

### 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/corner_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。                             | ✅  |
| `カラーパレット`       | `str`       | 可視化要素のカラーパレットを選択します。                                                                           | ✅  |
| `パレットサイズ`       | `整数`        | パレット内の色数を指定します。これはカスタムまたはMatplotlibのパレットを使用する場合に適用されます。                                        | ✅  |
| `カスタムカラー`       | `List[str]` | バウンディングボックス用のカスタムカラーの一覧をHEX形式で定義します。                                                           | ✅  |
| `色の割り当て`        | `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。                                                               | ✅  |
| `太さ`            | `整数`        | 角マーカー線の太さ（ピクセル単位）。値を大きくすると、より太く、より見やすい角マーカーになります。                                              | ✅  |
| `corner_length` | `整数`        | 各コーナーマーカーの線分の長さ（ピクセル単位）。これは、各角の点からコーナーインジケーターがどれだけ伸びるかを制御します。値を大きくすると、より長く、より目立つコーナーマーカーになります。 | ✅  |

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 `角の可視化` 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。
  * `カラーパレット` ([*`string`*](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/string.md)）：可視化要素のカラーパレットを選択します。
  * `パレットサイズ` ([*`整数`*](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/integer.md)）：パレット内の色数を指定します。これはカスタムまたはMatplotlibのパレットを使用する場合に適用されます。
  * `カスタムカラー` ([*`list_of_values`*](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/list-of-values.md)）：バウンディングボックス用のカスタムカラーの一覧をHEX形式で定義します。
  * `色の割り当て` ([*`string`*](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/string.md)）：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。
  * `太さ` ([*`整数`*](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/integer.md)): 角マーカー線の太さ（ピクセル単位）。値を大きくすると、より太く、より見やすい角マーカーになります。
  * `corner_length` ([*`整数`*](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/integer.md)): 各コーナーマーカーの線分の長さ（ピクセル単位）。これは、各角の点からコーナーインジケーターがどれだけ伸びるかを制御します。値を大きくすると、より長く、より目立つコーナーマーカーになります。
* 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/corner_visualization@v1",
	    "image": "$inputs.image",
	    "copy_image": true,
	    "predictions": "$steps.object_detection_model.predictions",
	    "color_palette": "DEFAULT",
	    "palette_size": 10,
	    "custom_colors": [
	        "#FF0000",
	        "#00FF00",
	        "#0000FF"
	    ],
	    "color_axis": "CLASS",
	    "thickness": 4,
	    "corner_length": 15
	}
```

</details>