ヒートマップ可視化

画像内の検出結果に基づいてヒートマップを描画します。

提供された検出結果に基づいて画像上にヒートマップを描画します。熱は時間とともに蓄積され、ぼかした円の半透明オーバーレイとして描画されます。

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、ヒートマップを描画します。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. 検出位置に基づいて熱を蓄積します。

3. 熱を表す、ぼかした円の半透明オーバーレイを描画します。

一般的な使用例

• 密度分析: シーン内の物体の密度を可視化します。

• 交通監視: 人通りの多いエリアを特定します。

• 小売分析: 店舗内の人流を分析します。

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/heatmap_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。	✅
位置	str	検出に対するヒートマップの位置。	✅
opacity	float	オーバーレイマスクの不透明度。0〜1の範囲です。	✅
半径	整数	熱円の半径。	✅
カーネルサイズ	整数	ヒートマップをぼかすためのカーネルサイズ。	✅
上側の色相	整数	ヒートマップ上部の色相。既定値は 0（赤）です。	✅
下側の色相	整数	ヒートマップ下部の色相。既定値は 125（青）です。	✅
静止物を無視	bool	True の場合、移動中の物体（トラッカー ID に基づく）のみがヒートマップに寄与します。	✅
移動しきい値	整数	物体を移動中とみなすのに必要な最小移動量（ピクセル）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。

ランタイム互換性

soft - ランタイム hosted_serverless, dedicated_deployment；実行 リモート; 入力 動画 : ヒートマップの蓄積と静止物体のフィルタリングは、動画ごとの追跡状態をプロセスメモリに保持します。ステートレスまたは複数レプリカの HTTP ランタイムでリモートステップ実行を行うと、連続するフレームが異なるワーカープロセスから処理される可能性があるため、ヒート履歴がリセットされたりワーカー間で分割されたりします。フレーム間で安定した可視化を行うには、永続的な WebRTC セッションでローカルステップ実行を使用してください。

soft - 入力 image このブロックは、動画または繰り返しフレームのワークフローからの時間的コンテキストに依存します。静止画像／写真では、追跡、比較、集計、可視化に使える意味のある履歴がないため、このブロックの利点はほとんど、またはまったくありません。

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 ヒートマップの可視化 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): 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, object_detection_prediction, instance_segmentation_prediction, keypoint_detection_prediction]): 可視化するモデル予測。

  • metadata (video_metadata): 異なる動画ごとに個別の状態を維持するための video_identifier を含む動画メタデータ。

  • 位置 (string): 検出に対するヒートマップの位置。

  • opacity (float): オーバーレイマスクの不透明度。0〜1の範囲です。

  • 半径 (整数): 熱円の半径。

  • カーネルサイズ (整数): ヒートマップをぼかすためのカーネルサイズ。

  • 上側の色相 (整数): ヒートマップ上部の色相。既定値は 0（赤）です。

  • 下側の色相 (整数): ヒートマップ下部の色相。既定値は 125（青）です。

  • 静止物を無視 (boolean): True の場合、移動中の物体（トラッカー ID に基づく）のみがヒートマップに寄与します。

  • 移動しきい値 (整数): 物体を移動中とみなすのに必要な最小移動量（ピクセル）です。

• 出力

  • image (image): ワークフロー内の画像。

JSON 定義の例

{
	    "name": "<your_step_name_here>",
	    "type": "roboflow_core/heatmap_visualization@v1",
	    "image": "$inputs.image",
	    "copy_image": true,
	    "predictions": "$steps.object_detection_model.predictions",
	    "metadata": "$inputs.video_metadata",
	    "position": "BOTTOM_CENTER",
	    "opacity": 0.2,
	    "radius": 40,
	    "kernel_size": 25,
	    "top_hue": 0,
	    "low_hue": 125,
	    "ignore_stationary": true,
	    "motion_threshold": 25
	}