타원 시각화
이미지에서 감지된 객체를 강조하는 타원을 그립니다.
감지된 객체 주위에 타원형 윤곽선을 그려, 완전한 타원 또는 부분 호로 맞춤 설정할 수 있는 타원형 주석을 제공하며, 원형 시각화보다 더 유연한 기하를 제공합니다.
이 블록의 작동 방식
이 블록은 이미지와 감지 예측을 받아 각 감지된 객체 주위에 타원형(달걀 모양) 윤곽선을 그립니다. 이 블록은:
이미지와 예측을 입력으로 받습니다
각 감지된 객체에 대한 경계 상자 좌표를 식별합니다
경계 상자를 바탕으로 각 감지의 중심점과 치수(너비와 높이)를 계산합니다
선택한 색상 팔레트를 기반으로 색상 스타일을 적용하며, 색상은 클래스, 인덱스 또는 추적 ID에 따라 할당됩니다
Supervision의 EllipseAnnotator를 사용하여 각 감지된 객체 주위에 타원형 윤곽선을 그립니다
타원 윤곽선의 선 두께를 제어하기 위해 지정된 두께를 적용합니다
시작 각도와 끝 각도 매개변수를 사용하여 전체 타원 또는 부분 타원 호를 그립니다
원본 이미지 위에 타원형 윤곽선이 겹쳐진 주석 처리된 이미지를 반환합니다
이 블록은 일반적으로 각 감지의 경계 상자에 맞게 타원을 그려, 객체의 종횡비에 맞는 타원형 윤곽선을 만듭니다(항상 원형인 원과는 다릅니다). 타원은 원보다 더 유연한 기하를 제공하며, 둥근 객체와 길쭉한 객체를 모두 더 정확하게 표현할 수 있습니다. 시작 각도와 끝 각도 매개변수를 사용하면 전체 타원(360도) 또는 부분 호를 그릴 수 있어 추가적인 시각 스타일 옵션을 제공합니다. 원 시각화는 항상 완전한 원만 그리는 반면, 타원 시각화는 부분 호를 그릴 수 있어 객체 위치를 명확히 표시하면서도 독특한 시각적 표시를 생성합니다.
일반적인 사용 사례
타원형 및 길쭉한 객체 강조: 객체가 타원형이거나 길쭉한 경우(예: 차량, 길쭉한 제품, 타원형 객체) 원형이나 직사각형보다 타원이 더 잘 맞을 때 감지된 객체를 타원형 윤곽선으로 강조합니다
유연한 기하학적 시각화: 객체의 종횡비에 맞춰 원이나 경계 상자보다 더 기하학적으로 유연한 대안으로 타원형을 사용하여 더 정확한 시각적 표현을 제공합니다
부분 호 주석: 시작 각도와 끝 각도를 사용해 부분 타원 호를 그려, 객체 위치를 독특한 시각 스타일로 나타내는 뚜렷하고 스타일화된 시각적 표시를 만듭니다
미적 시각화 대안: 디자인 목적, 예술적 시각화, 또는 타원형이 디자인 미학에 더 잘 맞을 때 표준 경계 상자나 원과 구별되는 시각적으로 뚜렷한 주석을 만듭니다
객체 형태 적응: 객체의 종횡비가 정사각형이 아닐 때 원형 윤곽선보다 정확도가 떨어질 수 있으므로 타원을 사용하여 직사각형 또는 길쭉한 객체에 더 잘 맞는 시각화를 제공합니다
디자인 및 UI 응용: 타원형 윤곽선을 사용자 인터페이스, 대시보드 또는 대화형 애플리케이션에 통합하여, 각진 직사각형보다 더 부드럽고 유기적인 시각 스타일을 제공합니다
다른 블록과 연결하기
이 블록의 주석이 달린 이미지는 다음에 연결할 수 있습니다:
다른 시각화 블록 (예: 레이블 시각화, 점 시각화, 경계 상자 시각화)와 함께 사용하여 타원형 윤곽선과 추가 주석을 결합한 포괄적인 시각화를 만듭니다
데이터 저장 블록 (예: 로컬 파일 싱크, CSV 포맷터, Roboflow 데이터셋 업로드)와 함께 사용하여 문서화, 보고 또는 분석을 위해 타원형 윤곽선이 있는 주석 처리된 이미지를 저장합니다
웹훅 블록 타원형 윤곽선이 있는 시각화 결과를 외부 시스템, API 또는 웹 애플리케이션으로 전송하여 대시보드나 모니터링 도구에 표시합니다
알림 블록 (예: 이메일 알림, Slack 알림)과 함께 사용하여 경고나 보고서에서 시각적 증거로 타원형 윤곽선이 있는 주석 처리된 이미지를 전송합니다
비디오 출력 블록 실시간 모니터링, 추적 시각화 또는 후처리 분석을 위해 타원형 윤곽선이 있는 주석 처리된 비디오 스트림 또는 녹화를 만듭니다
유형 식별자
step에서 다음 식별자를 사용하세요 "type" 필드: roboflow_core/ellipse_visualization@v1 를 워크플로에 단계로 추가합니다.
속성
이름
유형
설명
참조
name
str
이 단계에 고유 식별자를 입력하세요..
❌
copy_image
bool
이 옵션을 활성화하면 시각화를 위해 입력 이미지의 복사본을 만들어 원본을 보존합니다. 여러 시각화를 겹쳐 사용할 때 이 옵션을 사용하세요..
✅
color_palette
str
시각화 요소에 사용할 색상 팔레트를 선택하세요..
✅
palette_size
int
팔레트의 색상 개수를 지정하세요. 이는 사용자 지정 또는 Matplotlib 팔레트를 사용할 때 적용됩니다..
✅
custom_colors
List[str]
경계 상자에 사용할 사용자 지정 색상 목록을 HEX 형식으로 정의하세요..
✅
color_axis
str
경계 상자 색상이 할당되는 방식을 선택하세요..
✅
thickness
int
픽셀 단위의 타원 윤곽선 두께. 값이 클수록 더 두껍고 더 잘 보이는 타원 윤곽선이 생성됩니다..
✅
start_angle
int
타원 호를 그리기 시작하는 각도를 도 단위로 지정합니다. end_angle과 함께 사용하여 전체 타원(360도) 또는 부분 호를 그릴지 제어합니다. 각도는 양의 x축을 기준으로 측정됩니다(0도 = 오른쪽, 90도 = 아래, 180도 = 왼쪽, 270도 = 위)..
✅
end_angle
int
타원 호를 그리기 끝내는 각도를 도 단위로 지정합니다. start_angle과 함께 사용하여 전체 타원(360도) 또는 부분 호를 그릴지 제어합니다. 전체 타원을 그리려면 end_angle = start_angle + 360(또는 이에 상응하는 값)으로 설정하세요. 각도는 양의 x축을 기준으로 측정됩니다(0도 = 오른쪽, 90도 = 아래, 180도 = 왼쪽, 270도 = 위)..
✅
해당 참조 열은 워크플로 런타임에서 사용할 수 있는 동적 값으로 속성을 매개변수화할 수 있음을 나타냅니다. 자세한 내용은 워크플로 런타임. 자세한 내용은 바인딩 를 참조하세요.
입력 및 출력 바인딩
사용 가능한 연결은 바인딩 종류에 따라 달라집니다. 어떤 바인딩 종류가 있는지 확인하세요 타원 시각화 버전 v1 가 있습니다.
입력 및 출력 바인딩
입력
image(image): 시각화에 사용할 이미지입니다..copy_image(boolean): 이 옵션을 활성화하면 시각화를 위해 입력 이미지의 복사본을 만들어 원본을 보존합니다. 여러 시각화를 겹쳐 사용할 때 이 옵션을 사용하세요..predictions(Union[instance_segmentation_prediction,keypoint_detection_prediction,object_detection_prediction,rle_instance_segmentation_prediction]): 시각화할 모델 예측..color_palette(문자열): 시각화 요소에 사용할 색상 팔레트를 선택하세요..palette_size(정수): 팔레트의 색상 개수를 지정하세요. 이는 사용자 지정 또는 Matplotlib 팔레트를 사용할 때 적용됩니다..custom_colors(list_of_values): 경계 상자에 사용할 사용자 지정 색상 목록을 HEX 형식으로 정의하세요..color_axis(문자열): 경계 상자 색상이 할당되는 방식을 선택하세요..thickness(정수): 픽셀 단위의 타원 윤곽선 두께. 값이 클수록 더 두껍고 더 잘 보이는 타원 윤곽선이 생성됩니다..start_angle(정수): 타원 호를 그리기 시작하는 각도를 도 단위로 지정합니다. end_angle과 함께 사용하여 전체 타원(360도) 또는 부분 호를 그릴지 제어합니다. 각도는 양의 x축을 기준으로 측정됩니다(0도 = 오른쪽, 90도 = 아래, 180도 = 왼쪽, 270도 = 위)..end_angle(정수): 타원 호를 그리기 끝내는 각도를 도 단위로 지정합니다. start_angle과 함께 사용하여 전체 타원(360도) 또는 부분 호를 그릴지 제어합니다. 전체 타원을 그리려면 end_angle = start_angle + 360(또는 이에 상응하는 값)으로 설정하세요. 각도는 양의 x축을 기준으로 측정됩니다(0도 = 오른쪽, 90도 = 아래, 180도 = 왼쪽, 270도 = 위)..
출력
image(image): 워크플로의 이미지.
마지막 업데이트
도움이 되었나요?