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# トレース可視化
追跡されたオブジェクトの軌跡パスを描画し、最近の位置を色付きの線で結んで移動履歴を可視化することで、オブジェクトの移動パターン、経路、そして時間経過に伴う追跡挙動を示します。
## このブロックの仕組み
このブロックは画像と追跡済み予測（トラッカー ID 付き）を受け取り、各追跡オブジェクトの最近の移動履歴を示す軌跡パスを描画します。このブロックは：
1. 画像と追跡済み予測を入力として受け取ります（予測には追跡ブロックからの tracker\_id データが含まれている必要があります）
2. 各追跡オブジェクトの追跡 ID と位置履歴を抽出します
3. 選択した位置アンカー（中心、角、辺、または重心）に基づいて、軌跡を描画するための基準点を決定します
4. 選択したカラーパレットに基づいて色のスタイルを適用し、クラス、インデックス、またはトラックIDごとに色を割り当てます
5. Supervision の TraceAnnotator を使用して、各追跡オブジェクトについて最近の位置（最大 trace\_length 個）を結ぶ軌跡線を描画します
6. 履歴位置を順次接続し、オブジェクトの移動方向とパターンを示す経路トレースを作成します
7. 元の画像に軌跡パスを重ねた注釈付き画像を返します
このブロックは、各追跡オブジェクトが最近のフレームでたどった経路を描画することで、オブジェクト追跡を可視化します。各追跡オブジェクトには一意のトレース線（track ID、クラス、またはインデックスで色分け）が割り当てられ、最近の位置を結んで移動方向、速度、軌跡パターンを示す視覚的な軌跡を作成します。trace\_length パラメータは、各トレースに含める履歴位置の数を制御します（値が大きいほど移動履歴が長く表示され、値が小さいほど最近の移動のみが表示されます）。この可視化には、位置をフレーム間で結ぶための追跡情報が必要なため、Byte Tracker のような追跡ブロックからの tracker ID を含む予測が必要です。トレースは、オブジェクトの移動を可視化し、追跡パターンを把握し、時間の経過に伴うオブジェクトの挙動を理解するのに役立ちます。
## 一般的な使用例
* **オブジェクト軌跡の可視化**: 車両追跡、歩行者流動分析、またはオブジェクト移動監視などの用途で、追跡されたオブジェクトの移動経路や軌跡を可視化し、オブジェクトの挙動、移動パターン、またはナビゲーション経路を把握します
* **追跡性能の検証**: オブジェクトの経路を可視化して追跡の一貫性を検証し、追跡エラーや ID の切り替わりを特定し、オブジェクトが一貫した軌跡を維持していることを確認します
* **移動パターン分析**: 軌跡トレースを可視化して移動パターン、速度、または方向変化を分析し、監視、セキュリティ、または交通監視のワークフローでオブジェクトの挙動を理解し、異常を検出し、移動傾向を特定します
* **経路逸脱検知**: オブジェクトの経路を可視化して、想定ルートからの逸脱を検知し、通常とは異なる移動パターンを特定し、安全、セキュリティ、またはコンプライアンスのワークフローでオブジェクトの軌跡を監視します
* **リアルタイム追跡モニタリング**: ダッシュボードやライブ動画フィードなどのリアルタイム監視インターフェースで軌跡トレースを表示し、発生中のオブジェクト移動や追跡挙動を可視化します
* **動画解析と後処理**: オブジェクトの移動経路とパターンの把握が重要な動画解析、後処理ワークフロー、またはフォレンジック分析のために、軌跡の可視化を作成します
## 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:
* **トラッキング用ブロック** (例: Byte Tracker) 追跡 ID を持つ追跡済み予測を受け取り、トレース可視化に必要なもの
* **他の可視化ブロック** (例: Bounding Box Visualization、Label Visualization、Dot Visualization) 軌跡トレースを追加注釈と組み合わせて、包括的な追跡可視化を行います
* **データ保存ブロック** (例: Local File Sink、CSV Formatter、Roboflow Dataset Upload) 軌跡トレース付きの画像を保存し、文書化、レポート、分析に利用します
* **Webhookブロック** 軌跡トレース付きの可視化結果を外部システム、API、または Web アプリケーションへ送信し、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) 軌跡トレース付きの注釈画像を、アラートやレポートの視覚的証拠として送信します
* **動画出力ブロック** 軌跡トレース付きの注釈付き動画ストリームや録画を作成し、ライブ監視、追跡可視化、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/trace_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。 | ✅ |
| `カラーパレット` | `str` | 可視化要素のカラーパレットを選択します。 | ✅ |
| `パレットサイズ` | `整数` | パレット内の色数を指定します。これはカスタムまたはMatplotlibのパレットを使用する場合に適用されます。 | ✅ |
| `カスタムカラー` | `List[str]` | バウンディングボックス用のカスタムカラーの一覧をHEX形式で定義します。 | ✅ |
| `色の割り当て` | `str` | バウンディングボックスの色をどのように割り当てるかを選択します。 | ✅ |
| `位置` | `str` | 各検出のバウンディングボックスに対する相対位置として、軌跡トレースを描画するためのアンカー位置です。選択肢には、CENTER（ボックスの中心）、角（TOP\_LEFT、TOP\_RIGHT、BOTTOM\_LEFT、BOTTOM\_RIGHT）、辺の中点（TOP\_CENTER、CENTER\_LEFT、CENTER\_RIGHT、BOTTOM\_CENTER）、または CENTER\_OF\_MASS（オブジェクトの重心）が含まれます。トレース経路は、このアンカー位置を各最近フレーム間で結んで描画されます。 | ✅ |
| `trace_length` | `整数` | 各軌跡トレースに含める、追跡されたオブジェクトの履歴位置の最大数です。移動の軌跡がどれだけ長く表示されるかを制御します。値が高いほど移動履歴の長いトレースになり、値が低いほど最近の移動のみを示す短いトレースになります。1 以上である必要があります。一般的な値は、希望する軌跡の長さとフレームレートに応じて 10〜50 フレームの範囲です。 | ✅ |
| `太さ` | `整数` | トレース線の太さをピクセル単位で指定します。経路線がどれだけ太く表示されるかを制御します。値が高いほど太くて見やすいトレースになり、値が低いほど細くて控えめなトレースになります。1 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。
### 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` : 軌跡履歴は、プロセス内メモリ上のキャッシュされた TraceAnnotator に保存されます。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場合、連続するフレームが別のワーカープロセスで処理されることがあり、その結果トレースがリセットされたりワーカー間で分断されたりします。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 `トレースの可視化` 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` (*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。
* `カラーパレット` ([*`string`*](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/string.md)）：可視化要素のカラーパレットを選択します。
* `パレットサイズ` ([*`整数`*](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/integer.md)）：パレット内の色数を指定します。これはカスタムまたはMatplotlibのパレットを使用する場合に適用されます。
* `カスタムカラー` ([*`list_of_values`*](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/list-of-values.md)）：バウンディングボックス用のカスタムカラーの一覧をHEX形式で定義します。
* `色の割り当て` ([*`string`*](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/string.md)）：バウンディングボックスの色をどのように割り当てるかを選択します。
* `位置` ([*`string`*](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/string.md)): 各検出のバウンディングボックスに対する相対位置として、軌跡トレースを描画するためのアンカー位置です。選択肢には、CENTER（ボックスの中心）、角（TOP\_LEFT、TOP\_RIGHT、BOTTOM\_LEFT、BOTTOM\_RIGHT）、辺の中点（TOP\_CENTER、CENTER\_LEFT、CENTER\_RIGHT、BOTTOM\_CENTER）、または CENTER\_OF\_MASS（オブジェクトの重心）が含まれます。トレース経路は、このアンカー位置を各最近フレーム間で結んで描画されます。
* `trace_length` ([*`整数`*](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/integer.md)): 各軌跡トレースに含める、追跡されたオブジェクトの履歴位置の最大数です。移動の軌跡がどれだけ長く表示されるかを制御します。値が高いほど移動履歴の長いトレースになり、値が低いほど最近の移動のみを示す短いトレースになります。1 以上である必要があります。一般的な値は、希望する軌跡の長さとフレームレートに応じて 10〜50 フレームの範囲です。
* `太さ` ([*`整数`*](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/integer.md)): トレース線の太さをピクセル単位で指定します。経路線がどれだけ太く表示されるかを制御します。値が高いほど太くて見やすいトレースになり、値が低いほど細くて控えめなトレースになります。1 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。
JSON 定義の例
```json
{
"name": "",
"type": "roboflow_core/trace_visualization@v1",
"image": "$inputs.image",
"copy_image": true,
"predictions": "$steps.object_detection_model.predictions",
"color_palette": "DEFAULT",
"palette_size": 10,
"custom_colors": [
"#FF0000",
"#00FF00",
"#0000FF"
],
"color_axis": "CLASS",
"position": "CENTER",
"trace_length": 30,
"thickness": 1
}
```