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# キーポイント可視化
オブジェクト上で検出されたキーポイント（ランドマーク点）を、点マーカーの描画、エッジの接続、またはラベル付き頂点によって可視化し、解剖学的ポイント、構造上のランドマーク、またはオブジェクトの主要特徴に対するポーズ推定の可視化を提供します。
## このブロックの仕組み
このブロックは画像とキーポイント検出予測を受け取り、3つの可視化モードのいずれかを使って検出されたキーポイントを可視化します。このブロックは：
1. 画像とキーポイント検出予測を入力として受け取ります（予測にはキーポイント座標、信頼度スコア、クラス名が含まれている必要があります）
2. 予測からキーポイントデータ（座標、信頼度値、クラス名）を抽出します
3. 検出データを可視化に適した KeyPoints 形式に変換します
4. annotator\_type 設定に基づいて、次の3つの可視化モードのいずれかを適用します：
* **エッジモード**: 指定されたエッジのペアを使ってキーポイント間に接続線（エッジ）を描画し、キーポイントの関係を示します（例：ポーズ推定におけるスケルトン接続）
* **頂点モード**: 接続なしで各キーポイント位置に円形マーカーを描画し、個々のキーポイント位置を示します
* **頂点ラベルモード**: 各キーポイントのクラス名を識別するテキストラベル付きの円形マーカーを描画し、ラベル付きのキーポイント可視化を提供します
5. 選択したパラメータに基づいて、色のスタイル設定、サイズ設定、必要に応じたテキストラベル付けを適用します
6. 選択したモードに従ってキーポイントが可視化された注釈付き画像を返します
このブロックは、さまざまなユースケースに対応する3つの可視化スタイルをサポートします。エッジモードは関連するキーポイントを線で接続し（ポーズ推定のスケルトンや構造的関係に有用）、頂点モードは個々のキーポイント位置を円形マーカーとして表示し、頂点ラベルモードは各キーポイントの種類を識別するテキストラベルを追加します。この可視化は、ポーズ推定ワークフロー、解剖学的ポイントの検出、またはオブジェクト上の特定のランドマーク点を識別・可視化する必要があるあらゆるアプリケーションに不可欠です。
## 一般的な使用例
* **人間のポーズ推定**: ポーズ推定、動作認識、またはモーション解析の用途で、人間の身体のキーポイント（関節、身体部位）を可視化し、解剖学的ポイントをスケルトン接続やラベル付きマーカー付きで表示する必要がある場合に使用します
* **動物のポーズ推定**: 行動分析、獣医用途、または野生動物の監視で、ポーズ解析や動きの追跡のために解剖学的ランドマークを可視化する必要がある場合に、動物のキーポイントを表示します
* **構造ランドマーク検出**: 構造解析、品質管理、または測定ワークフローで、特定のランドマーク点を識別して表示する必要があるオブジェクト、構造、または機械上のキーポイントを可視化します
* **顔のランドマーク検出**: 顔認識、表情解析、または顔合わせ（アライメント）用途で、顔の特徴を可視化する必要がある場合に、顔のキーポイント（目尻、鼻先、口角など）を表示します
* **スポーツと動作解析**: スポーツ分析、生体力学、または動作研究で、身体位置、関節角度、または動作パターンを解析・表示する必要がある場合にキーポイントを可視化します
* **品質管理と検査**: 製造、品質保証、または検査ワークフローで、製品や部品上の特定の点を識別、測定、または検証する必要がある場合にキーポイントを表示します
## 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:
* **キーポイント検出モデルブロック** 点マーカー、エッジ、またはラベル付き頂点で可視化されるキーポイント予測を受け取るための
* **他の可視化ブロック** （例：バウンディングボックス可視化、ラベル可視化、ポリゴン可視化）を使用して、キーポイント可視化に追加の注釈を組み合わせ、包括的なポーズまたは構造の可視化を行います
* **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、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、レポート作成、または分析のためにキーポイント可視化付き画像を保存します
* **Webhookブロック** ダッシュボード、ポーズ解析ツール、または監視インターフェースで表示するために、キーポイント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内の視覚的証拠としてキーポイント付き注釈画像を送信します
* **動画出力ブロック** ライブのポーズ推定、動作解析、または後処理ワークフローのために、キーポイント可視化付きの注釈付き動画ストリームまたは録画を作成します
### 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/keypoint_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。 | ✅ |
| `annotator_type` | `str` | キーポイント可視化モードの種類。オプション：'edge'（エッジペアを使ってキーポイント間に接続線を描画し、スケルトン/ポーズの可視化に有用）、'vertex'（接続なしでキーポイント位置に円形マーカーを描画）、'vertex\_label'（各キーポイントのクラス名を識別するテキストラベル付きの円形マーカーを描画）.. | ❌ |
| `color` | `str` | キーポイントのマーカー、エッジ、またはラベルの色。色名（例：'green'、'red'、'blue'）、16進カラーコード（例：'#A351FB'、'#FF0000'）、またはRGB形式で指定できます。キーポイントの円（vertex/vertex\_labelモード）またはエッジ線（edgeモード）に使用されます.. | ✅ |
| `text_color` | `str` | キーポイントに表示されるテキストラベルの色（vertex\_labelモードのみ）。色名（例：'black'、'white'）、16進カラーコード、またはRGB形式で指定できます。annotator\_type が 'vertex\_label' の場合にのみ適用されます.. | ✅ |
| `text_scale` | `float` | キーポイントラベルのテキストサイズのスケール係数（vertex\_labelモードのみ）。キーポイントに表示されるテキストラベルのサイズを制御します。1.0より大きい値はテキストを大きくし、1.0より小さい値はテキストを小さくします。annotator\_type が 'vertex\_label' の場合にのみ適用されます。一般的な値の範囲は0.3〜1.0です.. | ✅ |
| `text_thickness` | `整数` | キーポイントラベルのテキスト文字の太さ（ピクセル単位、vertex\_labelモードのみ）。テキストラベルをどれだけ太く表示するかを制御します。値が大きいほど、より太く、より太字のテキストになります。annotator\_type が 'vertex\_label' の場合にのみ適用されます。一般的な値の範囲は1〜3です.. | ✅ |
| `text_padding` | `整数` | キーポイントラベルのテキスト周囲の余白（ピクセル単位、vertex\_labelモードのみ）。テキストラベルとその背景境界線の間隔を制御します。値が大きいほどテキスト周囲により多くのスペースができます。annotator\_type が 'vertex\_label' の場合にのみ適用されます。一般的な値の範囲は5〜20ピクセルです.. | ✅ |
| `太さ` | `整数` | キーポイントを結ぶエッジ線の太さ（ピクセル単位、edgeモードのみ）。キーポイント間の接続線をどれだけ太く表示するかを制御します。値が大きいほど、より太く、より見やすいエッジになります。annotator\_type が 'edge' の場合にのみ適用されます。一般的な値の範囲は1〜5ピクセルです.. | ✅ |
| `半径` | `整数` | 円形キーポイントマーカーの半径（ピクセル単位、vertex および vertex\_label モードのみ）。キーポイント位置に描画される円形マーカーのサイズを制御します。値が大きいほど、より大きく、より見やすいマーカーになります。annotator\_type が 'vertex' または 'vertex\_label' の場合にのみ適用されます。一般的な値の範囲は5〜20ピクセルです.. | ✅ |
| `エッジ` | `List[Any]` | キーポイント間のエッジ接続（edgeモードのみ）。どのキーポイントを線で接続するかを定義するキーポイントインデックスのペアのリスト（例：\[(0, 1), (1, 2), ...]）。ポーズ推定では、通常これはスケルトン接続（例：関節の接続）を表します。annotator\_type が 'edge' の場合にのみ適用されます。エッジの可視化に必須です.. | ✅ |
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 `キーポイントの可視化` 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` ([*`keypoint_detection_prediction`*](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/keypoint-detection-prediction.md)): キーポイント座標、信頼度スコア、クラス名を含むキーポイント検出予測です。予測には keypoints\_xy（キーポイント座標）、keypoints\_confidence（信頼度値）、keypoints\_class\_name（キーポイントのクラス/種類名）が含まれている必要があります。キーポイント検出モデルブロックの出力が必要です..
* `color` ([*`string`*](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/string.md)): キーポイントのマーカー、エッジ、またはラベルの色。色名（例：'green'、'red'、'blue'）、16進カラーコード（例：'#A351FB'、'#FF0000'）、またはRGB形式で指定できます。キーポイントの円（vertex/vertex\_labelモード）またはエッジ線（edgeモード）に使用されます..
* `text_color` ([*`string`*](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/string.md)): キーポイントに表示されるテキストラベルの色（vertex\_labelモードのみ）。色名（例：'black'、'white'）、16進カラーコード、またはRGB形式で指定できます。annotator\_type が 'vertex\_label' の場合にのみ適用されます..
* `text_scale` ([*`float`*](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/float.md)): キーポイントラベルのテキストサイズのスケール係数（vertex\_labelモードのみ）。キーポイントに表示されるテキストラベルのサイズを制御します。1.0より大きい値はテキストを大きくし、1.0より小さい値はテキストを小さくします。annotator\_type が 'vertex\_label' の場合にのみ適用されます。一般的な値の範囲は0.3〜1.0です..
* `text_thickness` ([*`整数`*](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/integer.md)): キーポイントラベルのテキスト文字の太さ（ピクセル単位、vertex\_labelモードのみ）。テキストラベルをどれだけ太く表示するかを制御します。値が大きいほど、より太く、より太字のテキストになります。annotator\_type が 'vertex\_label' の場合にのみ適用されます。一般的な値の範囲は1〜3です..
* `text_padding` ([*`整数`*](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/integer.md)): キーポイントラベルのテキスト周囲の余白（ピクセル単位、vertex\_labelモードのみ）。テキストラベルとその背景境界線の間隔を制御します。値が大きいほどテキスト周囲により多くのスペースができます。annotator\_type が 'vertex\_label' の場合にのみ適用されます。一般的な値の範囲は5〜20ピクセルです..
* `太さ` ([*`整数`*](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/integer.md)): キーポイントを結ぶエッジ線の太さ（ピクセル単位、edgeモードのみ）。キーポイント間の接続線をどれだけ太く表示するかを制御します。値が大きいほど、より太く、より見やすいエッジになります。annotator\_type が 'edge' の場合にのみ適用されます。一般的な値の範囲は1〜5ピクセルです..
* `半径` ([*`整数`*](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/integer.md)): 円形キーポイントマーカーの半径（ピクセル単位、vertex および vertex\_label モードのみ）。キーポイント位置に描画される円形マーカーのサイズを制御します。値が大きいほど、より大きく、より見やすいマーカーになります。annotator\_type が 'vertex' または 'vertex\_label' の場合にのみ適用されます。一般的な値の範囲は5〜20ピクセルです..
* `エッジ` ([*`list_of_values`*](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/list-of-values.md)): キーポイント間のエッジ接続（edgeモードのみ）。どのキーポイントを線で接続するかを定義するキーポイントインデックスのペアのリスト（例：\[(0, 1), (1, 2), ...]）。ポーズ推定では、通常これはスケルトン接続（例：関節の接続）を表します。annotator\_type が 'edge' の場合にのみ適用されます。エッジの可視化に必須です..
* 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/keypoint_visualization@v1",
"image": "$inputs.image",
"copy_image": true,
"predictions": "$steps.keypoint_detection_model.predictions",
"annotator_type": "",
"color": "#A351FB",
"text_color": "black",
"text_scale": 0.5,
"text_thickness": 1,
"text_padding": 10,
"thickness": 2,
"radius": 10,
"edges": "$inputs.edges"
}
```