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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、認識可能な形状を維持しつつオブジェクトの詳細を隠すブロック状でピクセル化された見た目にして、プライバシー保護やコンテンツの匿名化に役立てます。

## 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、背景は変更せずに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. 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1つの色値（通常はそのブロックの平均色）に置き換え、モザイクのような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た注釈付き画像を返し、画像のその他の部分は鮮明なままにします

このブロックは、物体検出の予測（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の予測（マスクを使用）の両方に対応します。マスクが利用可能な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、そうで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、値が大きいほどブロックが少なく大きくなってピクセル化が強くなり（より多くが隠れる）、値が小さいほどブロックが細かく小さくなってピクセル化が繊細になります（隠れ具合は弱くなる）。ぼかし可視化（滑らかでグラデーションのような隠し方を作る）とは異なり、ピクセル化は、より様式化されたモザイク風の見た目を保ちながら、詳細を効果的に隠す、はっきりしたブロック状の四角形を作成します。

## 一般的な使用例

* **プライバシー保護と匿名化**: 顔、人物、ナンバープレート、またはその他の機密情報を画像や動画でピクセル化し、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するために、この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密性の高いコンテンツを隠し、ピクセル化効果によってコンテンツが処理済みであることを明確に視覚的に示します
* **様式化されたコンテンツ匿名化**: モザイクの見た目が滑らかなぼかしより好まれる、芸術的または様式化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、様式化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させたり、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な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**: セキュリティ映像や監視画像内の人物、車両、その他識別可能な要素を、シーンの文脈を保ちながら匿名化します。ぼかしの代わりにピクセル化を使うことで、より様式化された匿名化効果を得られます
* **文書化とレポート**: 敏感な情報を隠しつつ全体の文脈は見えるようにする必要があるレポート、文書、事例研究のために、画像のピクセル化された匿名化版を作成します。独特のモザイク美学を備えています

## 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のものに接続できます：

* **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) を使用して、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: ローカルファイル保存、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、ピクセル化画像を保存し、文書化、レポート作成、またはプライバシー保護されたコンテンツのアーカイブに役立てます
* **Webhook ブロック** を使用して、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、または匿名化された分析のために、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
* **ビデオ出力ブロック** を使用して、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

### 種別識別子

ステップで次の識別子を使用します `"type"` フィールド: `roboflow_core/pixelate_visualization@v1` ワークフローにステップとしてブロックを追加するには。

### 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、元画像を保持します。複数の可視化を重ねる場合に使用します。                                                                                                                                                    | ✅  |
| `pixel_size` | `int`  | ピクセル化効果における各正方形の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感の強いピクセルになり、隠蔽効果も強くなります（ブロック数は少なく、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（ブロック数は多く、隠蔽は弱い）、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良いデフォルト値です。。 | ✅  |

この **参照** 列は、で利用可能な動的値を使用し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* 詳細情報

### 入出力バインディング

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` 持つか確認してください。

<details>

<summary>入出力バインディング</summary>

* 入力
  * `画像` ([*`画像`*](/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、元画像を保持します。複数の可視化を重ねる場合に使用します。
  * `predictions` (*Union\[*[*`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)*,* [*`object_detection_prediction`*](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/object-detection-prediction.md)*,* [*`rle_instance_segmentation_prediction`*](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/rle-instance-segmentation-prediction.md)*]*): 可視化するモデル予測。。
  * `pixel_size` ([*`integer`*](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/integer.md)): ピクセル化効果における各正方形の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感の強いピクセルになり、隠蔽効果も強くなります（ブロック数は少なく、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（ブロック数は多く、隠蔽は弱い）、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良いデフォルト値です。。
* 出力
  * `画像` ([`画像`](/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>