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# 参照パス可視化

画像上に静的な参照パスを描画し、想定または理想のルートを可視化します。あらかじめ定義された折れ線パスを表示し、実際のオブジェクト軌跡と比較して、経路逸脱の分析やルート遵守の監視に利用できます。

## このブロックの仕組み

このブロックは、画像と参照パス座標（パスを定義する点のリスト）を受け取り、想定ルートまたは理想軌跡を表す静的な折れ線パスを描画します。このブロックは：

1. 画像と参照パス座標（点のリスト: \[(x1, y1), (x2, y2), (x3, y3), ...]）を入力として受け取ります
2. 座標リストを、点を順番に結ぶ折れ線パスに変換します
3. 指定した色と太さで、参照パスを折れ線として描画します
4. 参照パスを元の画像に重ねた注釈付き画像を返します

このブロックは、オブジェクトが理想的にどこを移動すべきか、またはどのルートをたどるべきかを示す、静的であらかじめ定義された参照パスを可視化します。実際の追跡オブジェクトの移動に基づいて動的なパスを描画する Trace Visualization とは異なり、Reference Path Visualization は一定の固定パスを描画します。この参照パスは比較の基準となり、想定ルートを実際のオブジェクト軌跡と並べて可視化できます。パスは、指定されたすべての点を結ぶ連続線として描画され、ルート遵守、経路逸脱分析、またはナビゲーションのワークフローに役立つ視覚的ガイドになります。このブロックは、Path Deviation 分析ブロックと組み合わせて使用されることが多く、実際のオブジェクト軌跡と比較する参照パスを視覚的に表示します。

## 一般的な使用例

* **経路逸脱の可視化**：参照パスを実際のオブジェクト軌跡と並べて可視化し、想定ルートと実際の移動を比較して、経路逸脱の検出、ルート遵守の監視、またはナビゲーション検証ワークフローに利用します
* **ルート計画とナビゲーション**：ルート計画、ナビゲーションシステム、またはウェイポイントの可視化アプリケーション向けに、オブジェクトが従うべきあらかじめ定義されたルート、ナビゲーションパス、または想定移動ルートを表示します
* **コンプライアンスと安全監視**：車両が指定レーンを走行する、ロボットが想定ルートを進むなど、特定の経路に従う必要がある安全監視、コンプライアンスのワークフロー、またはルート検証で、想定パスを可視化します
* **産業・物流アプリケーション**：コンベヤーシステム、自律搬送車（AGV）、または製造ワークフロー向けに参照パスを表示し、工程管理や品質保証のためにオブジェクトがあらかじめ定義されたルートに従う必要がある場面で使用します
* **セキュリティとアクセス制御**：セキュリティ監視、アクセス制御、または監視ワークフロー向けに、想定ルートからの逸脱を特定する必要がある移動パスを可視化します
* **トレーニングとドキュメント**：教育資料、ドキュメント、またはデモンストレーションで参照パスを表示し、学習や参考目的で、想定されるオブジェクトの挙動、ルート、または移動パターンを示します

## 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:

* **Path Deviation 分析ブロック** 追跡されたオブジェクト軌跡を可視化された参照パスと比較し、逸脱分析を行うために
* **他の可視化ブロック** （例: Trace Visualization、Bounding Box Visualization、Label Visualization）を使用して、参照パスの可視化と実際のオブジェクト追跡の可視化を組み合わせ、包括的な経路比較を行います
* **トラッキング用ブロック** （例: Byte Tracker）では、参照パスが実際に追跡されたオブジェクト軌跡を比較するための視覚的な基準として機能します
* **データ保存ブロック** （例: Local File Sink、CSV Formatter、Roboflow Dataset Upload）で、ドキュメント、レポート、または分析のために参照パス付きの画像を保存します
* **Webhookブロック** 参照パス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、ダッシュボードや監視ツールで表示します
* **通知ブロック** （例: Email Notification、Slack Notification）で、アラートやレポートの視覚的証拠として、参照パス付きの注釈画像を送信します
* **動画出力ブロック** 参照パス付きの注釈付き動画ストリームまたは録画を作成し、ライブ監視、パスの可視化、または後処理分析に利用します

### 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/reference_path_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。                                                                                                                          | ✅  |
| `reference_path` | `List[Any]` | 想定または理想のルートを定義する、\[(x1, y1), (x2, y2), (x3, y3), ...] 形式の参照パス座標。パスは、これらの点を順番に結ぶ折れ線として描画され、参照軌跡を表す連続線を作成します。通常は Path Deviation 分析ブロックから接続されるか、想定ルートとして手動で定義されます。有効なパスを形成するには、少なくとも 2 点が必要です。 | ✅  |
| `color`          | `str`       | 参照パスの色。色名（例: 'WHITE'、'GREEN'、'BLUE'）、16進カラーコード（例: '#5bb573'、'#FFFFFF'）、またはRGB形式（例: 'rgb(91, 181, 115)'）で指定できます。参照パスは、この色と指定された太さで描画されます。                                                    | ✅  |
| `太さ`             | `整数`        | 参照パス線の太さ（ピクセル単位）。参照パスがどの程度太く表示されるかを制御します。値が大きいほど太く目立つパスになり、値が小さいほど細く控えめなパスになります。0以上である必要があります。一般的な値は 1〜5 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。

### 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 `参照パスの可視化` 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。
  * `reference_path` ([*`list_of_values`*](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/list-of-values.md)）：想定または理想のルートを定義する、\[(x1, y1), (x2, y2), (x3, y3), ...] 形式の参照パス座標。パスは、これらの点を順番に結ぶ折れ線として描画され、参照軌跡を表す連続線を作成します。通常は Path Deviation 分析ブロックから接続されるか、想定ルートとして手動で定義されます。有効なパスを形成するには、少なくとも 2 点が必要です。
  * `color` ([*`string`*](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/string.md)）：参照パスの色。色名（例: 'WHITE'、'GREEN'、'BLUE'）、16進カラーコード（例: '#5bb573'、'#FFFFFF'）、またはRGB形式（例: 'rgb(91, 181, 115)'）で指定できます。参照パスは、この色と指定された太さで描画されます。
  * `太さ` ([*`整数`*](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/integer.md)）：参照パス線の太さ（ピクセル単位）。参照パスがどの程度太く表示されるかを制御します。値が大きいほど太く目立つパスになり、値が小さいほど細く控えめなパスになります。0以上である必要があります。一般的な値は 1〜5 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/reference_path_visualization@v1",
	    "image": "$inputs.image",
	    "copy_image": true,
	    "reference_path": "$inputs.expected_path",
	    "color": "WHITE",
	    "thickness": 2
	}
```

</details>