후광 시각화

이미지의 감지된 객체 주위에 후광을 칠합니다.

v2

감지된 객체 주위에 색상 마스크를 흐리게 처리하고 겹쳐서 부드럽고 빛나는 후광 효과를 만들어, 객체 경계를 매끄럽고 조명된 느낌으로 강조하는 독특한 시각 스타일을 제공합니다.

이 블록의 작동 방식

이 블록은 이미지와 인스턴스 세분화 예측(마스크 포함)을 받아 각 감지된 객체 주위에 빛나는 후광 효과를 만듭니다. 이 블록은:

1. 이미지와 인스턴스 세분화 예측(마스크 포함)을 입력으로 받음

2. 각 감지된 객체에 대한 세분화 마스크를 추출함(예측의 마스크를 사용하거나, 마스크가 없을 경우 바운딩 박스 마스크를 생성함)

3. 선택한 색상 팔레트에 따라 각 마스크에 색상 스타일을 적용하며, 색상은 클래스, 인덱스 또는 추적 ID별로 할당됨

4. 각 감지에 대해 색상 마스크 오버레이를 생성하며, 겹치는 객체를 올바르게 처리하기 위해 가장 큰 영역부터 가장 작은 영역 순으로 마스크를 결합함

5. 블러 필터(지정된 커널 크기의 평균 풀링)를 색상 마스크에 적용하여 객체 가장자리 주변에 부드럽고 확산된 후광 효과를 만듦

6. 지정된 불투명도 수준을 사용하여 흐려진 후광 오버레이를 원본 이미지와 혼합해, 감지된 객체 주변에 빛나는 모습을 만듦

7. 각 감지된 객체 주변에 부드러운 후광 효과가 오버레이된 주석이 달린 이미지를 반환함

이 블록은 색상 마스크를 흐리게 처리하여 후광을 만들며, 그 결과 객체 경계를 넘어 확장되는 부드럽고 빛나는 효과가 생성됩니다. 바운딩 박스나 다각형처럼 경계가 뚜렷한 시각화와 달리, 후광은 객체를 돋보이게 하면서도 시각적으로 매력적인 미적 감각을 유지하는 매끄럽고 조명된 모습을 제공합니다. 블러 커널 크기는 후광이 객체 바깥으로 얼마나 멀리 확장될지를 제어하며(커널이 클수록 후광이 더 넓어짐), 불투명도는 빛 효과의 강도를 제어합니다. 이 블록은 객체 둘레 주변에 후광 효과를 만들기 위해 마스크 형태를 사용하므로, 마스크가 포함된 인스턴스 세분화 예측이 필요합니다.

일반적인 사용 사례

• 예술적이고 심미적인 시각화: 예술적 발표, 디자인 애플리케이션 또는 부드럽고 조명된 후광이 현대적이고 세련된 인상을 주는 사용자 인터페이스를 위해, 감지된 객체 주변에 시각적으로 매력적인 빛나는 효과를 만듭니다

• 부드러운 객체 강조: 하드 엣지가 너무 강하거나 산만할 때 감지된 객체를 부드럽고 확산된 후광으로 강조합니다. 발표, 마케팅 자료 또는 소비자 대상 애플리케이션에 유용합니다

• 겹치는 객체 시각화: 후광을 사용해 하드 경계가 시각적 혼잡을 유발할 수 있는 겹치거나 가까이 배치된 객체를 시각화하며, 시각적 명확성을 유지하면서 여러 객체를 구분할 수 있게 합니다

• 브랜드 및 디자인 애플리케이션: 후광 효과를 브랜드 비주얼, 홍보 자료 또는 디자인 시스템에 통합하여, 부드럽고 빛나는 주석이 각진 바운딩 박스보다 디자인 미학에 더 잘 어울리도록 합니다

• 시각적 강조 및 집중: 자연스러운 시각적 초점점을 만드는 빛나는 후광으로 감지된 객체에 주의를 끕니다. 대시보드, 모니터링 인터페이스 또는 대화형 애플리케이션에 유용합니다

• 마스크 기반 객체 강조: 객체 경계를 가리거나 세부 정보를 덮지 않으면서 객체 경계를 보여주고 싶을 때, 단색 마스크 오버레이의 대안으로 부드러운 후광 효과를 사용해 인스턴스 세분화 결과를 시각화합니다

다른 블록과 연결하기

이 블록의 주석이 달린 이미지는 다음에 연결할 수 있습니다:

• 다른 시각화 블록 (예: 레이블 시각화, 점 시각화, 바운딩 박스 시각화)와 함께 후광 효과를 추가 주석과 결합하여 종합적인 시각화를 만듭니다

• 데이터 저장 블록 (예: 로컬 파일 싱크, CSV 포맷터, Roboflow 데이터셋 업로드)와 함께 후광 효과가 있는 이미지를 저장하여 문서화, 보고 또는 분석에 활용합니다

• 웹훅 블록 후광 효과가 적용된 시각화 결과를 대시보드나 모니터링 도구에 표시하기 위해 외부 시스템, API 또는 웹 애플리케이션으로 전송합니다

• 알림 블록 (예: 이메일 알림, Slack 알림)와 함께 후광 효과가 있는 주석 이미지를 경고나 보고서의 시각적 증거로 보냅니다

• 비디오 출력 블록 라이브 모니터링, 예술적 시각화 또는 후처리 분석을 위해 후광 효과가 있는 주석이 달린 비디오 스트림이나 녹화를 만듭니다

유형 식별자

step에서 다음 식별자를 사용하세요 "type" 필드: roboflow_core/halo_visualization@v2 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..	✅
투명도	실수	후광 오버레이의 투명도로, 0.0(완전 투명)에서 1.0(완전 불투명)까지 범위입니다. 빛나는 후광 효과의 강도를 제어합니다. 낮은 값은 배경과 자연스럽게 섞이는 더 미묘하고 부드러운 후광을 만들고, 높은 값은 더 강하고 눈에 띄는 빛을 만듭니다. 일반적으로 균형 잡힌 시각 효과를 위해 0.5에서 0.9 사이의 값을 사용합니다..	✅
커널 크기	int	후광 효과를 만들 때 사용하는 블러 커널의 크기(픽셀 단위)입니다. 이는 후광이 객체 경계 밖으로 얼마나 멀리 확장되는지와 빛이 얼마나 부드럽고 확산되어 보이는지를 제어합니다. 값이 클수록 더 넓고 퍼진 후광이 만들어지며 그라데이션이 더 매끄러워지고, 값이 작을수록 더 좁고 집중된 빛이 만들어집니다. 일반적으로 값의 범위는 20~80픽셀이며, 40은 대부분의 사용 사례에서 좋은 기본값입니다..	✅

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 후광 시각화 버전 v2 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, rle_instance_segmentation_prediction]): 감지된 객체에 대한 마스크를 포함하는 인스턴스 세분화 예측입니다. 이 블록은 세분화 마스크를 사용하여 객체 경계 주변에 후광 효과를 만듭니다. 마스크를 사용할 수 없으면 바운딩 박스에서 마스크를 생성합니다. 마스크 데이터가 포함된 인스턴스 세분화 모델 출력이 필요합니다..

  • 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..

  • 투명도 (float_zero_to_one): 후광 오버레이의 투명도로, 0.0(완전 투명)에서 1.0(완전 불투명)까지 범위입니다. 빛나는 후광 효과의 강도를 제어합니다. 낮은 값은 배경과 자연스럽게 섞이는 더 미묘하고 부드러운 후광을 만들고, 높은 값은 더 강하고 눈에 띄는 빛을 만듭니다. 일반적으로 균형 잡힌 시각 효과를 위해 0.5에서 0.9 사이의 값을 사용합니다..

  • 커널 크기 (정수): 후광 효과를 만들 때 사용하는 블러 커널의 크기(픽셀 단위)입니다. 이는 후광이 객체 경계 밖으로 얼마나 멀리 확장되는지와 빛이 얼마나 부드럽고 확산되어 보이는지를 제어합니다. 값이 클수록 더 넓고 퍼진 후광이 만들어지며 그라데이션이 더 매끄러워지고, 값이 작을수록 더 좁고 집중된 빛이 만들어집니다. 일반적으로 값의 범위는 20~80픽셀이며, 40은 대부분의 사용 사례에서 좋은 기본값입니다..

• 출력

  • image (image): 워크플로의 이미지.

예시 JSON 정의

{
	    "name": "<your_step_name_here>",
	    "type": "roboflow_core/halo_visualization@v2",
	    "image": "$inputs.image",
	    "copy_image": true,
	    "predictions": "$steps.instance_segmentation_model.predictions",
	    "color_palette": "DEFAULT",
	    "palette_size": 10,
	    "custom_colors": [
	        "#FF0000",
	        "#00FF00",
	        "#0000FF"
	    ],
	    "color_axis": "CLASS",
	    "opacity": 0.8,
	    "kernel_size": 40
	}

v1

감지된 객체 주위에 색상 마스크를 흐리게 처리하고 겹쳐서 부드럽고 빛나는 후광 효과를 만들어, 객체 경계를 매끄럽고 조명된 느낌으로 강조하는 독특한 시각 스타일을 제공합니다.

이 블록의 작동 방식

이 블록은 이미지와 인스턴스 세분화 예측(마스크 포함)을 받아 각 감지된 객체 주위에 빛나는 후광 효과를 만듭니다. 이 블록은:

1. 이미지와 인스턴스 세분화 예측(마스크 포함)을 입력으로 받음

2. 각 감지된 객체에 대한 세분화 마스크를 추출함(예측의 마스크를 사용하거나, 마스크가 없을 경우 바운딩 박스 마스크를 생성함)

3. 선택한 색상 팔레트에 따라 각 마스크에 색상 스타일을 적용하며, 색상은 클래스, 인덱스 또는 추적 ID별로 할당됨

4. 각 감지에 대해 색상 마스크 오버레이를 생성하며, 겹치는 객체를 올바르게 처리하기 위해 가장 큰 영역부터 가장 작은 영역 순으로 마스크를 결합함

5. 블러 필터(지정된 커널 크기의 평균 풀링)를 색상 마스크에 적용하여 객체 가장자리 주변에 부드럽고 확산된 후광 효과를 만듦

6. 지정된 불투명도 수준을 사용하여 흐려진 후광 오버레이를 원본 이미지와 혼합해, 감지된 객체 주변에 빛나는 모습을 만듦

7. 각 감지된 객체 주변에 부드러운 후광 효과가 오버레이된 주석이 달린 이미지를 반환함

이 블록은 색상 마스크를 흐리게 처리하여 후광을 만들며, 그 결과 객체 경계를 넘어 확장되는 부드럽고 빛나는 효과가 생성됩니다. 바운딩 박스나 다각형처럼 경계가 뚜렷한 시각화와 달리, 후광은 객체를 돋보이게 하면서도 시각적으로 매력적인 미적 감각을 유지하는 매끄럽고 조명된 모습을 제공합니다. 블러 커널 크기는 후광이 객체 바깥으로 얼마나 멀리 확장될지를 제어하며(커널이 클수록 후광이 더 넓어짐), 불투명도는 빛 효과의 강도를 제어합니다. 이 블록은 객체 둘레 주변에 후광 효과를 만들기 위해 마스크 형태를 사용하므로, 마스크가 포함된 인스턴스 세분화 예측이 필요합니다.

일반적인 사용 사례

• 예술적이고 심미적인 시각화: 예술적 발표, 디자인 애플리케이션 또는 부드럽고 조명된 후광이 현대적이고 세련된 인상을 주는 사용자 인터페이스를 위해, 감지된 객체 주변에 시각적으로 매력적인 빛나는 효과를 만듭니다

• 부드러운 객체 강조: 하드 엣지가 너무 강하거나 산만할 때 감지된 객체를 부드럽고 확산된 후광으로 강조합니다. 발표, 마케팅 자료 또는 소비자 대상 애플리케이션에 유용합니다

• 겹치는 객체 시각화: 후광을 사용해 하드 경계가 시각적 혼잡을 유발할 수 있는 겹치거나 가까이 배치된 객체를 시각화하며, 시각적 명확성을 유지하면서 여러 객체를 구분할 수 있게 합니다

• 브랜드 및 디자인 애플리케이션: 후광 효과를 브랜드 비주얼, 홍보 자료 또는 디자인 시스템에 통합하여, 부드럽고 빛나는 주석이 각진 바운딩 박스보다 디자인 미학에 더 잘 어울리도록 합니다

• 시각적 강조 및 집중: 자연스러운 시각적 초점점을 만드는 빛나는 후광으로 감지된 객체에 주의를 끕니다. 대시보드, 모니터링 인터페이스 또는 대화형 애플리케이션에 유용합니다

• 마스크 기반 객체 강조: 객체 경계를 가리거나 세부 정보를 덮지 않으면서 객체 경계를 보여주고 싶을 때, 단색 마스크 오버레이의 대안으로 부드러운 후광 효과를 사용해 인스턴스 세분화 결과를 시각화합니다

다른 블록과 연결하기

이 블록의 주석이 달린 이미지는 다음에 연결할 수 있습니다:

• 다른 시각화 블록 (예: 레이블 시각화, 점 시각화, 바운딩 박스 시각화)와 함께 후광 효과를 추가 주석과 결합하여 종합적인 시각화를 만듭니다

• 데이터 저장 블록 (예: 로컬 파일 싱크, CSV 포맷터, Roboflow 데이터셋 업로드)와 함께 후광 효과가 있는 이미지를 저장하여 문서화, 보고 또는 분석에 활용합니다

• 웹훅 블록 후광 효과가 적용된 시각화 결과를 대시보드나 모니터링 도구에 표시하기 위해 외부 시스템, API 또는 웹 애플리케이션으로 전송합니다

• 알림 블록 (예: 이메일 알림, Slack 알림)와 함께 후광 효과가 있는 주석 이미지를 경고나 보고서의 시각적 증거로 보냅니다

• 비디오 출력 블록 라이브 모니터링, 예술적 시각화 또는 후처리 분석을 위해 후광 효과가 있는 주석이 달린 비디오 스트림이나 녹화를 만듭니다

유형 식별자

step에서 다음 식별자를 사용하세요 "type" 필드: roboflow_core/halo_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..	✅
투명도	실수	후광 오버레이의 투명도로, 0.0(완전 투명)에서 1.0(완전 불투명)까지 범위입니다. 빛나는 후광 효과의 강도를 제어합니다. 낮은 값은 배경과 자연스럽게 섞이는 더 미묘하고 부드러운 후광을 만들고, 높은 값은 더 강하고 눈에 띄는 빛을 만듭니다. 일반적으로 균형 잡힌 시각 효과를 위해 0.5에서 0.9 사이의 값을 사용합니다..	✅
커널 크기	int	후광 효과를 만들 때 사용하는 블러 커널의 크기(픽셀 단위)입니다. 이는 후광이 객체 경계 밖으로 얼마나 멀리 확장되는지와 빛이 얼마나 부드럽고 확산되어 보이는지를 제어합니다. 값이 클수록 더 넓고 퍼진 후광이 만들어지며 그라데이션이 더 매끄러워지고, 값이 작을수록 더 좁고 집중된 빛이 만들어집니다. 일반적으로 값의 범위는 20~80픽셀이며, 40은 대부분의 사용 사례에서 좋은 기본값입니다..	✅

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 후광 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, rle_instance_segmentation_prediction]): 감지된 객체에 대한 마스크를 포함하는 인스턴스 세분화 예측입니다. 이 블록은 세분화 마스크를 사용하여 객체 경계 주변에 후광 효과를 만듭니다. 마스크를 사용할 수 없으면 바운딩 박스에서 마스크를 생성합니다. 마스크 데이터가 포함된 인스턴스 세분화 모델 출력이 필요합니다..

  • 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..

  • 투명도 (float_zero_to_one): 후광 오버레이의 투명도로, 0.0(완전 투명)에서 1.0(완전 불투명)까지 범위입니다. 빛나는 후광 효과의 강도를 제어합니다. 낮은 값은 배경과 자연스럽게 섞이는 더 미묘하고 부드러운 후광을 만들고, 높은 값은 더 강하고 눈에 띄는 빛을 만듭니다. 일반적으로 균형 잡힌 시각 효과를 위해 0.5에서 0.9 사이의 값을 사용합니다..

  • 커널 크기 (정수): 후광 효과를 만들 때 사용하는 블러 커널의 크기(픽셀 단위)입니다. 이는 후광이 객체 경계 밖으로 얼마나 멀리 확장되는지와 빛이 얼마나 부드럽고 확산되어 보이는지를 제어합니다. 값이 클수록 더 넓고 퍼진 후광이 만들어지며 그라데이션이 더 매끄러워지고, 값이 작을수록 더 좁고 집중된 빛이 만들어집니다. 일반적으로 값의 범위는 20~80픽셀이며, 40은 대부분의 사용 사례에서 좋은 기본값입니다..

• 출력

  • image (image): 워크플로의 이미지.

예시 JSON 정의

{
	    "name": "<your_step_name_here>",
	    "type": "roboflow_core/halo_visualization@v1",
	    "image": "$inputs.image",
	    "copy_image": true,
	    "predictions": "$steps.instance_segmentation_model.predictions",
	    "color_palette": "DEFAULT",
	    "palette_size": 10,
	    "custom_colors": [
	        "#FF0000",
	        "#00FF00",
	        "#0000FF"
	    ],
	    "color_axis": "CLASS",
	    "opacity": 0.8,
	    "kernel_size": 40
	}