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# image 型

ワークフロー内の画像

## データ表現

{% hint style="warning" %}
**データ表現**

この種類は内部表現と外部表現が異なります。 **外部** 表現はワークフローとの統合に関係し、 **内部** 一方は、Workflowsブロックの開発に役立つ実装上の詳細です。
{% endhint %}

### 外部

外部データ表現は Workflows クライアントに関連します。これは、データの入力および出力形式を規定します。

型: `dict`

### 内部

内部データ表現は Workflows ブロック作成者に関連します。これは、実行エンジンが実行時に、この種類の入力を受け取るブロックへ提供する型です。

型: `WorkflowImageData`

## 詳細

これは、画像の表現です。 `ワークフロー`。基礎となるデータ型は、内部表現と外部表現が異なります。入力としては次をサポートします：

{% hint style="info" %}
**Execution Engine で追加された更新 `v1.2.0`**

`video_metadata` 任意プロパティとして追加されました。動画処理専用のブロックに必要な文脈を提供するため、動画処理のコンテキストに注入されるべきです。
{% endhint %}

* `np.ndarray` Workflows Execution Engine を直接使用する場合の画像は、 `inference` Pythonパッケージ（配列は、以下に示す辞書の形式で提供できます。条件は `video_metadata` 注入されることを意図しています）
* と互換性のある辞書 [推論用画像ユーティリティ](https://github.com/roboflow/inference/blob/main/inference/core/utils/image_utils.py):

```python
{
    "type": "url",   # np配列やPIL画像を含む、さまざまな型がサポートされています
    "value": "..."   # 値は `type` に依存します。
    "video_metadata": {  
        # 任意 - 動画処理のコンテキストで追加可能 - で導入 
        # Execution Engine `v1.2.0` - inference `v0.23.0` でリリース
        "video_identifier": "rtsp://some.com/stream1",
        "comes_from_video_file": False,
        "fps": 23.99,
        "measured_fps": 20.05,
        "frame_number": 24,
        "frame_timestamp": "2024-08-21T11:13:44.313999", 
    }  
}
```

Workflows Execution Engine が背後で公開されているものを使用する場合、 `inference` サーバーでは、最も一般的な 2 つの `type` 値は次のとおりです `base64` と `url`.

内部では、 [`WorkflowImageData`](/workflows/ja/gaido/developer-guide/data-representations.md#workflowimagedata) が使用されます。Workflowブロックの開発者であれば、次を確認することをお勧めします [使用ガイド](/workflows/ja/gaido/developer-guide/data-representations.md#workflowimagedata).