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# ヒートマップ可視化

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。

<details>

<summary>入力と出力のバインディング</summary>

* 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)*,* [*`object_detection_prediction`*](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/object-detection-prediction.md)*,* [*`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)*]*): 可視化するモデル予測。
  * `metadata` ([*`video_metadata`*](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/video-metadata.md)): 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`*](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/string.md)): 検出に対するヒートマップの位置。
  * `opacity` ([*`float`*](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/float.md)): 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`*](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/integer.md)): 熱円の半径。
  * `カーネルサイズ` ([*`整数`*](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/integer.md)): 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`*](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/integer.md)): 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`*](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/integer.md)): 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`*](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/boolean.md)): 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`*](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/integer.md)): 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`](/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/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
	}
```

</details>