> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://docs.roboflow.com/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://docs.roboflow.com/workflows/ja/burokku/blocks/visualize-predictions/triangle-visualization.md).
# 三角形可視化
検出されたオブジェクト上の特定の点を示すために、画像に三角形のマーカーを描画します。位置、サイズ、色、輪郭のスタイルをカスタマイズでき、視覚的な注釈のための方向指示と幾何学的マーカーを提供します。
## このブロックの仕組み
このブロックは画像と検出予測を受け取り、各検出オブジェクトの指定されたアンカー位置に三角形のマーカーを描画します。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. 選択したアンカーポイント（中心、四隅、辺の中点、または重心）に基づいて、各検出に対する三角形の位置を決定します
3. 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
4. 指定した底辺幅と高さで三角形のマーカーを描画し、Supervision の TriangleAnnotator を使って、必要に応じて輪郭の太さも指定できます
5. 元の画像の上に三角形のマーカーを重ねた注釈付き画像を返します
このブロックは、バウンディングボックスの中心、四隅、辺の中点、または重心（不規則な形状のオブジェクトに有用）を含む、さまざまな位置オプションをサポートします。三角形は、異なるサイズ（底辺幅と高さ）、見やすさを高めるための任意の輪郭、そしてさまざまなカラーパレットでカスタマイズできます。三角形のマーカーは、特定の方向を指し示す方向指示や幾何学的マーカーとして機能できる、独特の幾何学形状を提供し、円形の点や四角形のマーカーの代替になります。これにより、検出位置を方向性または幾何学的な強調で示すすっきりした可視化スタイルが実現し、方向指示、幾何学的マーカー、または特徴的なポイントマーカーを必要とする用途に最適です。
## 一般的な使用例
* **方向付きオブジェクトのマーキング**：三角形のマーカーで検出されたオブジェクトをマークし、方向や向きを示せます。追跡アプリケーション、モーション解析、または三角形の尖った形が方向情報を提供する方向関連のワークフローに有用です
* **幾何学的マーカーの可視化**：三角形のマーカーを、検出位置を示す特徴的な幾何学形状として使用し、デザイン目的や幾何学的な強調のために、円形の点や矩形のバウンディングボックスとは異なる視覚的な変化を提供します
* **最小限のオブジェクトマーキング**：三角形のマーカーを小さな検出オブジェクトの代わりに使い、密集したシーンや大量の検出を扱う際に、よりすっきりして散らかりにくい可視化を実現します。三角形の形状が視覚的な区別を与えます
* **追跡の可視化**：三角形のマーカーを使って、オブジェクトの軌跡や追跡 ID を時間とともに可視化し、追跡ワークフローにおけるバウンディングボックスのよりすっきりした代替手段を作ります。三角形は移動方向を示すこともあります
* **注目点の強調表示**：検出されたオブジェクト上の特定のアンカーポイント（角、中心、重心）を、物体追跡、空間解析、幾何学的注釈ワークフローなどの用途向けに三角形のマーカーで示します
* **デザインおよび美的用途**：デザイン目的、ユーザーインターフェース、ダッシュボード、または幾何学的形状が独特の視覚スタイルや美的魅力をもたらす芸術的な可視化のために、三角形のマーカーを作成します
## 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：バウンディングボックス可視化、ラベル可視化、トレース可視化）により、三角形のマーカーを追加の注釈と組み合わせて包括的な可視化を行います
* **データ保存ブロック** （例：ローカルファイル保存、CSV フォーマッタ、Roboflow データセットアップロード）により、三角形のマーカー付き注釈画像を保存して、文書化、レポート、分析に利用します
* **Webhookブロック** 三角形のマーカー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て、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：メール通知、Slack 通知）により、アラートやレポートの視覚的証拠として、三角形のマーカー付き注釈画像を送信します
* **動画出力ブロック** ライブ監視、追跡の可視化、または後処理分析のために、三角形のマーカー付きの注釈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/triangle_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` | 検出のバウンディングボックスに対して三角形マーカーを配置するアンカー位置。オプションには、CENTER（ボックスの中心）、四隅（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。不規則な形状に有用）があります。。 | ✅ |
| `底辺` | `整数` | ピクセル単位の三角形の底辺幅。底辺における三角形マーカーの水平方向の幅を制御します。値を大きくすると三角形は広くなり、小さくすると細くなります。高さと組み合わせて、三角形全体のサイズと形状を制御します。。 | ✅ |
| `高さ` | `整数` | ピクセル単位の三角形の高さ。底辺から頂点までの三角形マーカーの垂直方向の高さを制御します。値を大きくすると三角形は高くなり、小さくすると低くなります。底辺と組み合わせて、三角形全体のサイズと形状を制御します。。 | ✅ |
| `outline_thickness` | `整数` | ピクセル単位の三角形の輪郭の太さ。0 を指定すると輪郭のない塗りつぶし三角形になります。値を大きくすると三角形の境界線が太くなり、視認性とコントラストが向上します。複雑な背景に対して三角形マーカーを見やすくするのに役立ちます。。 | ✅ |
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 `三角形の可視化` 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)）：検出のバウンディングボックスに対して三角形マーカーを配置するアンカー位置。オプションには、CENTER（ボックスの中心）、四隅（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。不規則な形状に有用）があります。。
* `底辺` ([*`整数`*](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/integer.md)）：ピクセル単位の三角形の底辺幅。底辺における三角形マーカーの水平方向の幅を制御します。値を大きくすると三角形は広くなり、小さくすると細くなります。高さと組み合わせて、三角形全体のサイズと形状を制御します。。
* `高さ` ([*`整数`*](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/integer.md)）：ピクセル単位の三角形の高さ。底辺から頂点までの三角形マーカーの垂直方向の高さを制御します。値を大きくすると三角形は高くなり、小さくすると低くなります。底辺と組み合わせて、三角形全体のサイズと形状を制御します。。
* `outline_thickness` ([*`整数`*](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/integer.md)）：ピクセル単位の三角形の輪郭の太さ。0 を指定すると輪郭のない塗りつぶし三角形になります。値を大きくすると三角形の境界線が太くなり、視認性とコントラストが向上します。複雑な背景に対して三角形マーカーを見やすくするのに役立ちます。。
* 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/triangle_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",
"base": 10,
"height": 10,
"outline_thickness": 2
}
```