ハロー可視化
画像内の検出オブジェクトの周囲にハローを描画します。
v2
検出されたオブジェクトの周囲に、ぼかしと色付きマスクの重ね合わせによって柔らかく光るハロー効果を作成し、滑らかで照らされた外観でオブジェクトの境界を強調する独特の視覚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インスタンスセグメンテーション予測（マスク付き）を受け取り、検出された各オブジェクトの周囲に光るハロー効果を作成します。このブロックは:
画像とインスタンスセグメンテーション予測（マスク付き）を入力として受け取ります
各検出オブジェクトのセグメンテーションマスクを抽出します（予測のマスクを使用するか、マスクが利用できない場合はバウンディングボックスマスクを作成します）
選択されたカラーパレットに基づいて各マスクに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によって色を割り当てます
各検出に対して色付きマスクのオーバーレイを作成し、面積の大きいものから小さいものへとマスクを組み合わせます（重なり合うオブジェクトを正しく処理するため）
ぼかしフィルター（指定したカーネルサイズの平均プーリング）を色付きマスクに適用し、オブジェクトの境界の周囲に柔らかく拡散したハロー効果を作成します
指定された不透明度で、ぼかしたハローオーバーレイを元の画像にブレンドし、検出されたオブジェクトの周囲に光る外観を作成します
各検出オブジェクトの周囲に柔らかなハロー効果を重ねた注釈付き画像を返します
このブロックは、色付きマスクをぼかすことでハローを作成し、オブジェクトの境界を超えて広がる柔らかく光る効果を生み出します。バウンディングボックスやポリゴンのような硬い輪郭の可視化とは異なり、ハローは滑らかで照らされた外観を提供し、視覚的に魅力的な美しさを保ちながらオブジェクトを際立たせます。ぼかしカーネルのサイズはハローがオブジェクトの外側にどれだけ広がるかを制御し（カーネルが大きいほどハローは広くなります）、不透明度は光の強さを制御します。このブロックは、マスク形状を使用してオブジェクトの周囲にハロー効果を作成するため、マスク付きのインスタンスセグメンテーション予測を必要とします。
一般的な使用例
芸術的・審美的な可視化：芸術的なプレゼンテーション、デザインアプリケーション、または柔らかく照らされたハローが現代的で洗練された外観を与えるユーザーインターフェース向けに、検出されたオブジェクトの周囲に視覚的に魅力的で光る効果を作成します
ソフトなオブジェクト強調：硬い輪郭が強すぎたり気を散らしたりする場合に、検出されたオブジェクトを穏やかで拡散したハローで強調します。プレゼンテーション、マーケティング資料、または消費者向けアプリケーションに有用です
重なり合うオブジェクトの可視化：ハローを使用して、硬い境界が視覚的な煩雑さを生むような重なり合う、または近接したオブジェクトを可視化し、視覚的な明瞭さを保ちながら複数のオブジェクトを識別できるようにします
ブランドおよびデザイン向けアプリケーション：ブランドビジュアル、販促資料、またはデザインシステムにハロー効果を統合し、柔らかく光る注釈が角張ったバウンディングボックスよりもデザイン美学に合うようにします
視覚的な強調と注目：自然な視覚的焦点を生み出す光るハローで検出されたオブジェクトに注意を引きます。ダッシュボード、監視インターフェース、またはインタラクティブアプリケーションで有用です
マスクベースのオブジェクト強調：柔らかなハロー効果でインスタンスセグメンテーション結果を可視化し、画像の詳細を隠さずにオブジェクト境界を示したい場合に、塗りつぶしマスクのオーバーレイに代わる手段を提供します
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）を使用して、ハロー効果を追加注釈と組み合わせ、包括的な可視化を実現します
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）を使用して、ドキュメント作成、レポート、または分析のためにハロー効果付きの画像を保存します
Webhook ブロック ハロー効果付きの可視化結果を外部システム、API、またはWebアプリケーションへ送信し、ダッシュボードや監視ツールで表示するために使用します
通知ブロック （例：メール通知、Slack通知）を使用して、アラートやレポートの視覚的証拠としてハロー効果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、芸術的な可視化、または後処理分析のために、ハロー効果付きの注釈付きビデオストリームや録画を作成するために使用します
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/halo_visualization@v2 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
ハローオーバーレイの不透明度。0.0（完全に透明）から1.0（完全に不透明）までの範囲です。光るハロー効果の強さを制御します。低い値では背景と自然に馴染む、より控えめで柔らかなハローになり、高い値ではより強く目立つ光になります。一般的には、バランスの取れた視覚効果のために0.5〜0.9の範囲がよく使われます。
✅
カーネルサイズ
int
ハロー効果を作成するために使用するぼかしカーネルのサイズ（ピクセル単位）です。これは、ハローがオブジェクト境界の外側にどれだけ広がるか、また光がどれだけ柔らかく拡散して見えるかを制御します。大きい値では、より広く広がった滑らかなグラデーションのハローが作成され、小さい値では、より狭く集中した光になります。通常は20〜80ピクセルの範囲で、40は多くの用途における適切なデフォルトです。
✅
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 ハローの可視化 のバージョン v2 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,rle_instance_segmentation_prediction]）：検出されたオブジェクトのマスクを含むインスタンスセグメンテーション予測。このブロックはセグメンテーションマスクを使用して、オブジェクト境界の周囲にハロー効果を作成します。マスクが利用できない場合は、バウンディングボックスからマスクを作成します。マスクデータを含むインスタンスセグメンテーションモデルの出力が必要です。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）：ハローオーバーレイの不透明度。0.0（完全に透明）から1.0（完全に不透明）までの範囲です。光るハロー効果の強さを制御します。低い値では背景と自然に馴染む、より控えめで柔らかなハローになり、高い値ではより強く目立つ光になります。一般的には、バランスの取れた視覚効果のために0.5〜0.9の範囲がよく使われます。カーネルサイズ(integer）：ハロー効果を作成するために使用するぼかしカーネルのサイズ（ピクセル単位）です。これは、ハローがオブジェクト境界の外側にどれだけ広がるか、また光がどれだけ柔らかく拡散して見えるかを制御します。大きい値では、より広く広がった滑らかなグラデーションのハローが作成され、小さい値では、より狭く集中した光になります。通常は20〜80ピクセルの範囲で、40は多くの用途における適切なデフォルトです。
出力
画像(画像）：ワークフロー内の画像。
v1
検出されたオブジェクトの周囲に、ぼかしと色付きマスクの重ね合わせによって柔らかく光るハロー効果を作成し、滑らかで照らされた外観でオブジェクトの境界を強調する独特の視覚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インスタンスセグメンテーション予測（マスク付き）を受け取り、検出された各オブジェクトの周囲に光るハロー効果を作成します。このブロックは:
画像とインスタンスセグメンテーション予測（マスク付き）を入力として受け取ります
各検出オブジェクトのセグメンテーションマスクを抽出します（予測のマスクを使用するか、マスクが利用できない場合はバウンディングボックスマスクを作成します）
選択されたカラーパレットに基づいて各マスクに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によって色を割り当てます
各検出に対して色付きマスクのオーバーレイを作成し、面積の大きいものから小さいものへとマスクを組み合わせます（重なり合うオブジェクトを正しく処理するため）
ぼかしフィルター（指定したカーネルサイズの平均プーリング）を色付きマスクに適用し、オブジェクトの境界の周囲に柔らかく拡散したハロー効果を作成します
指定された不透明度で、ぼかしたハローオーバーレイを元の画像にブレンドし、検出されたオブジェクトの周囲に光る外観を作成します
各検出オブジェクトの周囲に柔らかなハロー効果を重ねた注釈付き画像を返します
このブロックは、色付きマスクをぼかすことでハローを作成し、オブジェクトの境界を超えて広がる柔らかく光る効果を生み出します。バウンディングボックスやポリゴンのような硬い輪郭の可視化とは異なり、ハローは滑らかで照らされた外観を提供し、視覚的に魅力的な美しさを保ちながらオブジェクトを際立たせます。ぼかしカーネルのサイズはハローがオブジェクトの外側にどれだけ広がるかを制御し（カーネルが大きいほどハローは広くなります）、不透明度は光の強さを制御します。このブロックは、マスク形状を使用してオブジェクトの周囲にハロー効果を作成するため、マスク付きのインスタンスセグメンテーション予測を必要とします。
一般的な使用例
芸術的・審美的な可視化：芸術的なプレゼンテーション、デザインアプリケーション、または柔らかく照らされたハローが現代的で洗練された外観を与えるユーザーインターフェース向けに、検出されたオブジェクトの周囲に視覚的に魅力的で光る効果を作成します
ソフトなオブジェクト強調：硬い輪郭が強すぎたり気を散らしたりする場合に、検出されたオブジェクトを穏やかで拡散したハローで強調します。プレゼンテーション、マーケティング資料、または消費者向けアプリケーションに有用です
重なり合うオブジェクトの可視化：ハローを使用して、硬い境界が視覚的な煩雑さを生むような重なり合う、または近接したオブジェクトを可視化し、視覚的な明瞭さを保ちながら複数のオブジェクトを識別できるようにします
ブランドおよびデザイン向けアプリケーション：ブランドビジュアル、販促資料、またはデザインシステムにハロー効果を統合し、柔らかく光る注釈が角張ったバウンディングボックスよりもデザイン美学に合うようにします
視覚的な強調と注目：自然な視覚的焦点を生み出す光るハローで検出されたオブジェクトに注意を引きます。ダッシュボード、監視インターフェース、またはインタラクティブアプリケーションで有用です
マスクベースのオブジェクト強調：柔らかなハロー効果でインスタンスセグメンテーション結果を可視化し、画像の詳細を隠さずにオブジェクト境界を示したい場合に、塗りつぶしマスクのオーバーレイに代わる手段を提供します
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）を使用して、ハロー効果を追加注釈と組み合わせ、包括的な可視化を実現します
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）を使用して、ドキュメント作成、レポート、または分析のためにハロー効果付きの画像を保存します
Webhook ブロック ハロー効果付きの可視化結果を外部システム、API、またはWebアプリケーションへ送信し、ダッシュボードや監視ツールで表示するために使用します
通知ブロック （例：メール通知、Slack通知）を使用して、アラートやレポートの視覚的証拠としてハロー効果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、芸術的な可視化、または後処理分析のために、ハロー効果付きの注釈付きビデオストリームや録画を作成するために使用します
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/halo_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
ハローオーバーレイの不透明度。0.0（完全に透明）から1.0（完全に不透明）までの範囲です。光るハロー効果の強さを制御します。低い値では背景と自然に馴染む、より控えめで柔らかなハローになり、高い値ではより強く目立つ光になります。一般的には、バランスの取れた視覚効果のために0.5〜0.9の範囲がよく使われます。
✅
カーネルサイズ
int
ハロー効果を作成するために使用するぼかしカーネルのサイズ（ピクセル単位）です。これは、ハローがオブジェクト境界の外側にどれだけ広がるか、また光がどれだけ柔らかく拡散して見えるかを制御します。大きい値では、より広く広がった滑らかなグラデーションのハローが作成され、小さい値では、より狭く集中した光になります。通常は20〜80ピクセルの範囲で、40は多くの用途における適切なデフォルトです。
✅
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 ハローの可視化 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,rle_instance_segmentation_prediction]）：検出されたオブジェクトのマスクを含むインスタンスセグメンテーション予測。このブロックはセグメンテーションマスクを使用して、オブジェクト境界の周囲にハロー効果を作成します。マスクが利用できない場合は、バウンディングボックスからマスクを作成します。マスクデータを含むインスタンスセグメンテーションモデルの出力が必要です。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）：ハローオーバーレイの不透明度。0.0（完全に透明）から1.0（完全に不透明）までの範囲です。光るハロー効果の強さを制御します。低い値では背景と自然に馴染む、より控えめで柔らかなハローになり、高い値ではより強く目立つ光になります。一般的には、バランスの取れた視覚効果のために0.5〜0.9の範囲がよく使われます。カーネルサイズ(integer）：ハロー効果を作成するために使用するぼかしカーネルのサイズ（ピクセル単位）です。これは、ハローがオブジェクト境界の外側にどれだけ広がるか、また光がどれだけ柔らかく拡散して見えるかを制御します。大きい値では、より広く広がった滑らかなグラデーションのハローが作成され、小さい値では、より狭く集中した光になります。通常は20〜80ピクセルの範囲で、40は多くの用途における適切なデフォルトです。
出力
画像(画像）：ワークフロー内の画像。
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