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# ピクセル化可視化

検出されたオブジェクトにピクセル化されたモザイク効果を適用し、形は認識できるまま詳細を隠すブロック状のピクセル化された見た目を作成します。プライバシー保護やコンテンツの匿名化に役立ちます。

## 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、検出されたオブジェクトにピクセル化（モザイク）効果を適用し、背景は変更しません。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. バウンディングボックスまたはセグメンテーションマスクから検出領域を特定します
3. 検出されたオブジェクト領域を指定サイズの正方形ブロック（ピクセル）に分割します
4. 各ブロックを単一の色値（通常はそのブロックの平均色）に置き換え、モザイク風のピクセル化効果を作成します
5. 背景と検出オブジェクトの外側の領域は変更せずに保持します
6. 検出されたオブジェクトがブロック状のモザイク風にピクセル化され、その他の画像はシャープなままの注釈付き画像を返します

このブロックは、オブジェクト検出予測（バウンディングボックスを使用）とインスタンスセグメンテーション予測（マスクを使用）の両方に対応します。マスクが利用できる場合は、検出されたオブジェクトの正確な形状をピクセル化します。利用できない場合は、矩形のバウンディングボックス領域をピクセル化します。ピクセルサイズのパラメータは、各正方形ブロックの大きさを制御します。値が大きいほど、より大きくブロック状のピクセルとなり、隠蔽が強くなります（ブロック数が少なく、より抽象的な見た目）。値が小さいほど、より細かく詳細なピクセル化になります（ブロック数が多く、隠蔽は弱くなります）。ぼかし可視化（滑らかでグラデーションのような隠蔽を作る）とは異なり、ピクセル化は明確なブロック状の四角形を作り、より様式化されたモザイク風の見た目を保ちながら、詳細を効果的に隠します。

## 一般的な使用例

* **プライバシー保護と匿名化**: 顔、人、ナンバープレート、または画像や動画内のその他の機微情報をピクセル化し、プライバシーを保護し、データ保護規制に準拠し、共有や公開の前にコンテンツを匿名化します。特徴的なピクセル化モザイク効果を使用します
* **コンテンツのフィルタリングと検閲**: コンテンツモデレーションのワークフロー、安全なコンテンツプレビュー、またはユーザー生成コンテンツのフィルタリングのために、画像や動画内の不適切または機微なコンテンツを隠します。ピクセル化効果により、コンテンツが処理済みであることが視覚的に明確に示されます
* **スタイライズされたコンテンツ匿名化**: 滑らかなぼかしよりモザイク風の見た目が好まれる、芸術的またはスタイライズされたコンテンツ匿名化のためにピクセル化効果を作成します。クリエイティブなプロジェクト、スタイライズされたプレゼンテーション、または独特な視覚効果に役立ちます
* **視覚的な強調とフォーカス**: 検出されたオブジェクトをピクセル化して画像の他の部分に注意を向けたり、ピクセル化された前景オブジェクトと鮮明な背景の間に視覚的コントラストを作ったり、独特の視覚スタイルで構図内の特定要素を強調したりします
* **セキュリティと監視**: ぼかしの代わりにピクセル化を用いて、よりスタイライズされた匿名化効果を得ながら、シーンの文脈を保ったまま、防犯映像や監視画像内の人、車両、その他識別可能な要素を匿名化します
* **文書化とレポート作成**: 機微情報を隠しつつ全体の文脈は見えるようにしたいレポート、文書化、またはケーススタディ用に、特徴的なモザイク美を持つピクセル化・匿名化済みの画像を作成します

## 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、バウンディングボックス可視化、ポリゴン可視化）ピクセル化されたオブジェクトの上に追加の注釈を重ね、包括的な可視化を行ったり、何がピクセル化されたかを示したりします
* **データ保存ブロック** （例: ローカルファイル出力、CSVフォーマッター、Roboflowデータセットアップロード）文書化、レポート作成、またはプライバシー保護済みコンテンツのアーカイブのためにピクセル化画像を保存します
* **Webhookブロック** コンテンツモデレーション、プライバシーに準拠した共有、または匿名化分析のために、ピクセル化画像を外部システム、API、またはWebアプリケーションへ送信します
* **通知ブロック** （例: メール通知、Slack通知）アラートやレポート内のプライバシー保護された視覚的証拠としてピクセル化画像を送信します
* **動画出力ブロック** ライブ監視、プライバシーに準拠した動画処理、または後処理分析のために、ピクセル化されたオブジェクトを含む注釈付き動画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/pixelate_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。                                                                                                                                                 | ✅  |
| `ピクセルサイズ`    | `整数`   | ピクセル化効果における各正方形ピクセルブロックのサイズ（ピクセル単位）。ピクセル化の粒度を制御します。値が大きいほど、より大きくブロック状のピクセルとなり、隠蔽が強くなります（ブロック数が少なく、より抽象的な見た目）。値が小さいほど、より細かく詳細なピクセル化になります（ブロック数が多く、隠蔽は弱くなります）。一般的な値は10〜50ピクセルで、20は隠蔽と認識可能なオブジェクト形状のバランスが取れた良い既定値です.. | ✅  |

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 `ピクセル化の可視化` 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。
  * `ピクセルサイズ` ([*`整数`*](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/integer.md)): ピクセル化効果における各正方形ピクセルブロックのサイズ（ピクセル単位）。ピクセル化の粒度を制御します。値が大きいほど、より大きくブロック状のピクセルとなり、隠蔽が強くなります（ブロック数が少なく、より抽象的な見た目）。値が小さいほど、より細かく詳細なピクセル化になります（ブロック数が多く、隠蔽は弱くなります）。一般的な値は10〜50ピクセルで、20は隠蔽と認識可能なオブジェクト形状のバランスが取れた良い既定値です..
* 出力
  * `image` ([`image`](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/image.md)): ワークフロー内の画像。

</details>

<details>

<summary>JSON 定義の例</summary>

```json
{
	    "name": "<your_step_name_here>",
	    "type": "roboflow_core/pixelate_visualization@v1",
	    "image": "$inputs.image",
	    "copy_image": true,
	    "predictions": "$steps.object_detection_model.predictions",
	    "pixel_size": 20
	}
```

</details>