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# 切り抜きの可視化

### このブロックについて

Crop Visualizationブロックは、画像から検出された領域を切り出して拡大し、その後、領域を検出された領域の上部に戻して追加します。

このブロックは、画像内の検出結果を強調表示したい場合に便利です。

このブロックは次と連携します：

* 物体検出モデル
* セグメンテーションモデル

<figure><img src="/files/2790cea31c375f3cfa3cf163b4d0c4f849828ac0" alt=""><figcaption><p>Crop Visualizationブロック。</p></figcaption></figure>

このブロックは、デフォルトでは検出またはセグメンテーションモデルからのクラスラベルを追加しません。各クロップに対応するクラスを表示したい場合は、追加する必要があります。 [Label Visualization](/workflows/ja/burokku/blocks/visualize-predictions/label-visualization.md).

### このブロックに入力できるもの

このブロックを使用するには、次が必要です：

1. 入力画像または動画フレーム、および;
2. 物体検出またはセグメンテーションモデルの予測。

### このブロックが返すもの

Crop Visualizationブロックは、画像内の検出された領域の周囲に円を描いた画像を返します。

このブロックからの出力例は次のとおりです。

<figure><img src="/files/ea73d1cb6bfe111e21d649bf491aee4527372d41" alt=""><figcaption><p>画像内の欠陥が拡大されています。</p></figcaption></figure>

参考までに、こちらが入力画像です：

<figure><img src="/files/002a8fc708a58e75c4eb2d95969aea75eecfe59c" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

ブロックの結果では、検出領域が大きくなっています。

### 使用例

このブロックは、画像上でモデルの結果を確認したい場合に便利です。これはテスト中によく行われます。

予測の可視化は Workflow の実行にわずかなオーバーヘッドを追加するため、本番環境で Visualization を追加するのは、モデルの結果の位置を確認する必要がある場合にのみ推奨します。