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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を表示しない、最小限でクリーンな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。このブロックは次のことを行います:

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します
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
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字型の線やコーナーインジケーター）を描画します
6. 指定された線の太さとコーナーの長さを適用して、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、クリーンで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つつ、ミニマルな美観を保ちます。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、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に基づいて色を割り当てられるため、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ク付け**: 完全なバウンディングボックスではなく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を示す、クリーンで控えめな可視化スタイル
* **美観重視の可視化デザイン**: プレゼンテーション、ダッシュボード、またはユーザーインターフェース向けに、完全なバウンディングボックスでは視覚的に主張が強すぎる一方で、コーナーマーカーなら位置情報として十分な、視覚的に最小限の注釈を作成します
* **密集シーンの可視化**: 多数の検出オブジェクトがある密集シーンで作業する際、完全なバウンディングボックスが過度に重なって視覚的な乱雑さを生む場合に、コーナーマーカーを使用します
* **デザイン志向のアプリケーション**: 従来のバウンディングボックスの輪郭よりも、最小限で आधुनिक的な美観が好まれるデザインワークフロー、アート系の可視化、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の強調表示**: 主画像の内容から注意をそらさずにオブジェクトの位置を控えめに示します。背景注釈や、視覚的な目立ち方を抑えつつオブジェクト位置の表示が必要な場合に便利です
* **UIおよびダッシュボード統合**: コーナーマーカーを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なアプリケーションに統合し、より良いユーザー体験と視覚ノイズの低減のために最小限の視覚指標を使用します

## 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、ドット可視化、バウンディングボックス可視化）により、コーナーマーカーを追加の注釈と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）により、文書化、レポート、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、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）により、アラートやレポートの視覚的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
* **ビデオ出力ブロック** 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/corner_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。                                                | ✅  |
| `thickness`     | `int`       | コーナーマーカーの線の太さ（ピクセル単位）。値が大きいほど、より太く目立つコーナーマーカーになります。。                            | ✅  |
| `corner_length` | `int`       | 各コーナーマーカーの線分の長さ（ピクセル単位）。これは、各角の点からどれだけ伸びるかを制御します。値が大きいほど、より長く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 `角の可視化` 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。。
  * `color_palette` ([*`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。
  * `palette_size` ([*`integer`*](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/integer.md)）：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`*](/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リストをHEX形式で定義します。
  * `color_axis` ([*`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。
  * `thickness` ([*`integer`*](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/integer.md)）：コーナーマーカーの線の太さ（ピクセル単位）。値が大きいほど、より太く目立つコーナーマーカーになります。。
  * `corner_length` ([*`integer`*](/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、各角の点からどれだけ伸びるかを制御します。値が大きいほど、より長く目立つコーナーマーカーになります。。
* 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/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>