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# ハロー可視化
## 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、柔らかく発光するハロー効果を作成し、滑らかで照らされた見た目でオブジェクトの境界を強調する独特のビジュアル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、各検出オブジェクトの周囲に発光するハロー効果を作成します。このブロックは次の処理を行います：
1. 画像と（マスク付きの）インスタンスセグメンテーション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し、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）
3. 選択したカラーパレットに基づいて各マスクに色スタイルを適用し、色はクラス、インデックス、またはトラックIDに基づいて割り当てられます
4. 各検出に対して色付きマスクのオーバーレイを作成し、（重なり合うオブジェクトを正しく処理するために）面積の大きいものから小さいものへとマスクを合成します
5. 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、オブジェクトのエッジの周囲に柔らかく拡散したハロー効果を作成します
6. 指定した不透明度で、ぼかしたハローオーバーレイを元の画像と合成し、検出されたオブジェクトの周囲に発光した見た目を作成します
7. 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越えて広がる柔らかく発光す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エッジの可視化とは異なり、ハローは滑らかで照らされた印象を与え、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。ぼかしカーネルサイズは、ハローがオブジェクトの外側にどこまで広がるか（大きいカーネル = より広いハロー）を制御し、不透明度は発光効果の強さを制御します。このブロックは、マスク形状を使ってオブジェクトの外周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・審美的なビジュアライゼーション**: 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モダンで洗練された印象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へ視覚的に魅力的な発光効果を作成します
* **ソフトなオブジェクト強調**: 硬いエッジが厳し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、コンシューマー向けアプリに便利です
* **重なり合うオブジェクトの可視化**: ハードな境界線が視覚的な雑然さを生むような、重なり合うオブジェクトや近接したオブジェクトの可視化にハローを使用します。複数のオブジェクトを視覚的な明瞭さを保ちながら区別できます
* **ブランドおよびデザイン用途**: 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組み込みます。柔らかく発光する注釈は、角張ったバウンディングボックスよりもデザインの美学に合いやすいです
* **視覚的な強調とフォーカス**: 発光するハローで検出されたオブジェクトに注意を引きつけ、自然な視覚的焦点を作ります。ダッシュボード、監視インターフェース、インタラクティブアプリケーションで便利です
* **マスクベースのオブジェクト強調表示**: 画像の詳細を覆い隠さずにオブジェクトの境界を示したいときに、ソリッドなマスクオーバーレイの代わりとして、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) を使用して、ハロー効果と追加の注釈を組み合わせ、包括的な可視化を行います
* **データ保存ブロック** (例: ローカルファイルシンク、CSVフォーマッター、Roboflowデータセットアップロード) を使用して、ドキュメント化、レポート、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アプリケーションに送信し、ダッシュボードや監視ツールで表示します
* **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
* **動画出力ブロック** 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/halo_visualization@v2` 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。 | ✅ |
| `opacity` | `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。発光するハロー効果の強さを制御します。値が低いほど、背景に溶け込むより控えめで柔らかなハローになり、値が高いほど、より強く目立つ発光になります。バランスの取れた視覚効果には、一般的に0.5から0.9の範囲が使われます。。 | ✅ |
| `カーネルサイズ` | `整数` | 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。これにより、ハローがオブジェクトの境界からどこまで広がるか、および発光がどれだけ柔らかく拡散して見えるかが決まります。大きい値は、より広く広がった、滑らかなグラデーションのハローを作り、小さい値は、より狭く集中した発光を作ります。通常は20〜80ピクセルの範囲が使われ、40は多くのユースケースで適した既定値です。。 | ✅ |
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 `ハローの可視化` のバージョン `v2` あるか確認してください。
入力と出力のバインディング
* 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)*,* [*`instance_segmentation_prediction`*](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/instance-segmentation-prediction.md)*]*): 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です。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。。
* `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。
* `opacity` ([*`float_zero_to_one`*](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/float-zero-to-one.md)): 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。発光するハロー効果の強さを制御します。値が低いほど、背景に溶け込むより控えめで柔らかなハローになり、値が高いほど、より強く目立つ発光になります。バランスの取れた視覚効果には、一般的に0.5から0.9の範囲が使われます。。
* `カーネルサイズ` ([*`整数`*](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/integer.md)): 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。これにより、ハローがオブジェクトの境界からどこまで広がるか、および発光がどれだけ柔らかく拡散して見えるかが決まります。大きい値は、より広く広がった、滑らかなグラデーションのハローを作り、小さい値は、より狭く集中した発光を作ります。通常は20〜80ピクセルの範囲が使われ、40は多くのユースケースで適した既定値です。。
* 出力
* `image` ([`image`](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/image.md)): ワークフロー内の画像。
JSON 定義の例
```json
{
"name": "",
"type": "roboflow_core/halo_visualization@v2",
"image": "$inputs.image",
"copy_image": true,
"predictions": "$steps.instance_segmentation_model.predictions",
"color_palette": "DEFAULT",
"palette_size": 10,
"custom_colors": [
"#FF0000",
"#00FF00",
"#0000FF"
],
"color_axis": "CLASS",
"opacity": 0.8,
"kernel_size": 40
}
```
## 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、柔らかく発光するハロー効果を作成し、滑らかで照らされた見た目でオブジェクトの境界を強調する独特のビジュアル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、各検出オブジェクトの周囲に発光するハロー効果を作成します。このブロックは次の処理を行います：
1. 画像と（マスク付きの）インスタンスセグメンテーション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し、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）
3. 選択したカラーパレットに基づいて各マスクに色スタイルを適用し、色はクラス、インデックス、またはトラックIDに基づいて割り当てられます
4. 各検出に対して色付きマスクのオーバーレイを作成し、（重なり合うオブジェクトを正しく処理するために）面積の大きいものから小さいものへとマスクを合成します
5. 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、オブジェクトのエッジの周囲に柔らかく拡散したハロー効果を作成します
6. 指定した不透明度で、ぼかしたハローオーバーレイを元の画像と合成し、検出されたオブジェクトの周囲に発光した見た目を作成します
7. 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越えて広がる柔らかく発光す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エッジの可視化とは異なり、ハローは滑らかで照らされた印象を与え、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。ぼかしカーネルサイズは、ハローがオブジェクトの外側にどこまで広がるか（大きいカーネル = より広いハロー）を制御し、不透明度は発光効果の強さを制御します。このブロックは、マスク形状を使ってオブジェクトの外周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・審美的なビジュアライゼーション**: 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モダンで洗練された印象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へ視覚的に魅力的な発光効果を作成します
* **ソフトなオブジェクト強調**: 硬いエッジが厳し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、コンシューマー向けアプリに便利です
* **重なり合うオブジェクトの可視化**: ハードな境界線が視覚的な雑然さを生むような、重なり合うオブジェクトや近接したオブジェクトの可視化にハローを使用します。複数のオブジェクトを視覚的な明瞭さを保ちながら区別できます
* **ブランドおよびデザイン用途**: 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組み込みます。柔らかく発光する注釈は、角張ったバウンディングボックスよりもデザインの美学に合いやすいです
* **視覚的な強調とフォーカス**: 発光するハローで検出されたオブジェクトに注意を引きつけ、自然な視覚的焦点を作ります。ダッシュボード、監視インターフェース、インタラクティブアプリケーションで便利です
* **マスクベースのオブジェクト強調表示**: 画像の詳細を覆い隠さずにオブジェクトの境界を示したいときに、ソリッドなマスクオーバーレイの代わりとして、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) を使用して、ハロー効果と追加の注釈を組み合わせ、包括的な可視化を行います
* **データ保存ブロック** (例: ローカルファイルシンク、CSVフォーマッター、Roboflowデータセットアップロード) を使用して、ドキュメント化、レポート、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アプリケーションに送信し、ダッシュボードや監視ツールで表示します
* **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
* **動画出力ブロック** 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/halo_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。 | ✅ |
| `opacity` | `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。発光するハロー効果の強さを制御します。値が低いほど、背景に溶け込むより控えめで柔らかなハローになり、値が高いほど、より強く目立つ発光になります。バランスの取れた視覚効果には、一般的に0.5から0.9の範囲が使われます。。 | ✅ |
| `カーネルサイズ` | `整数` | 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。これにより、ハローがオブジェクトの境界からどこまで広がるか、および発光がどれだけ柔らかく拡散して見えるかが決まります。大きい値は、より広く広がった、滑らかなグラデーションのハローを作り、小さい値は、より狭く集中した発光を作ります。通常は20〜80ピクセルの範囲が使われ、40は多くのユースケースで適した既定値です。。 | ✅ |
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 `ハローの可視化` のバージョン `v1` あるか確認してください。
入力と出力のバインディング
* 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)*,* [*`instance_segmentation_prediction`*](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/instance-segmentation-prediction.md)*]*): 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です。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。。
* `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。
* `opacity` ([*`float_zero_to_one`*](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/float-zero-to-one.md)): 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。発光するハロー効果の強さを制御します。値が低いほど、背景に溶け込むより控えめで柔らかなハローになり、値が高いほど、より強く目立つ発光になります。バランスの取れた視覚効果には、一般的に0.5から0.9の範囲が使われます。。
* `カーネルサイズ` ([*`整数`*](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/integer.md)): 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。これにより、ハローがオブジェクトの境界からどこまで広がるか、および発光がどれだけ柔らかく拡散して見えるかが決まります。大きい値は、より広く広がった、滑らかなグラデーションのハローを作り、小さい値は、より狭く集中した発光を作ります。通常は20〜80ピクセルの範囲が使われ、40は多くのユースケースで適した既定値です。。
* 出力
* `image` ([`image`](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/image.md)): ワークフロー内の画像。
JSON 定義の例
```json
{
"name": "",
"type": "roboflow_core/halo_visualization@v1",
"image": "$inputs.image",
"copy_image": true,
"predictions": "$steps.instance_segmentation_model.predictions",
"color_palette": "DEFAULT",
"palette_size": 10,
"custom_colors": [
"#FF0000",
"#00FF00",
"#0000FF"
],
"color_axis": "CLASS",
"opacity": 0.8,
"kernel_size": 40
}
```