히트맵 시각화

이미지의 감지를 기반으로 히트맵을 그립니다.

제공된 탐지를 기반으로 이미지 위에 히트맵을 그립니다. 열은 시간에 따라 누적되며, 흐릿한 원의 반투명 오버레이로 그려집니다.

이 블록의 작동 방식

이 블록은 이미지와 탐지 예측을 받아 히트맵을 그립니다. 이 블록은:

1. 이미지와 예측값을 입력으로 받습니다.

2. 탐지 위치를 기반으로 열을 누적합니다.

3. 열을 나타내는 흐릿한 원의 반투명 오버레이를 그립니다.

일반적인 사용 사례

• 밀도 분석: 장면 내 객체의 밀도를 시각화합니다.

• 트래픽 모니터링: 트래픽이 많은 영역을 식별합니다.

• 소매 분석: 매장 내 유동 인구를 분석합니다.

유형 식별자

단계에서 다음 식별자를 사용하세요 "type" 필드: roboflow_core/heatmap_visualization@v1 워크플로우에 이 블록을 단계로 추가하려면.

속성

이름	유형	설명	참조
name	str	이 단계에 대한 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..	✅
위치	str	탐지에 대한 히트맵의 위치..	✅
opacity	float	오버레이 마스크의 투명도, 0에서 1 사이..	✅
반경	정수	열 원의 반경..	✅
커널 크기	정수	히트맵을 흐리게 할 때 사용할 커널 크기..	✅
상단 색상	정수	히트맵 상단의 색상. 기본값은 0(빨강)입니다..	✅
하단 색상	정수	히트맵 하단의 색상. 기본값은 125(파랑)입니다..	✅
정지 객체 무시	bool	True인 경우, 이동 중인 객체만(추적기 ID 기준) 히트맵에 기여합니다..	✅
이동 임계값	정수	객체를 이동 중으로 간주하는 데 필요한 최소 픽셀 이동량..	✅

이 참조 열은 워크플로우 런타임에서 사용 가능한 동적 값으로 속성을 매개변수화할 수 있는 가능성을 나타냅니다 워크플로우 런타임입니다. 자세한 내용은 바인딩 을 참조하세요.

런타임 호환성

소프트 - 런타임 호스팅 서버리스, 전용 배포; 실행 원격; 입력 비디오 : 히트맵 누적 및 정지 객체 필터링은 프로세스 메모리에서 비디오별 추적 상태를 유지합니다. 상태 비저장 또는 다중 복제 HTTP 런타임에서 원격 단계 실행을 사용하면 연속 프레임이 서로 다른 워커 프로세스에 의해 제공될 수 있으므로, 히트 이력은 워커 간에 초기화되거나 분리됩니다. 안정적인 프레임 간 시각화를 위해 지속적인 WebRTC 세션에서 로컬 단계 실행을 사용하세요.

소프트 - 입력 이미지 : 이 블록은 비디오나 반복 프레임 워크플로의 시간적 문맥에 의존합니다. 정지 이미지/사진에는 추적, 비교, 집계 또는 시각화할 의미 있는 히스토리가 없으므로 이 블록은 거의 또는 전혀 이점을 제공하지 않습니다.

입력 및 출력 바인딩

사용 가능한 연결은 바인딩 유형에 따라 달라집니다. 어떤 바인딩 유형인지 확인하세요 히트맵 시각화 버전 v1 을 가지고 있는지.

입력 및 출력 바인딩

• 입력

  • 이미지 (이미지): 시각화할 이미지..

  • copy_image (boolean): 이 옵션을 활성화하면 시각화를 위해 입력 이미지의 복사본을 만들어 원본을 보존합니다. 여러 시각화를 겹쳐 사용할 때 이 옵션을 사용하세요..

  • 예측 (Union[rle_instance_segmentation_prediction, object_detection_prediction, instance_segmentation_prediction, keypoint_detection_prediction]): 시각화할 모델 예측값..

  • 메타데이터 (video_metadata): 서로 다른 비디오에 대해 별도의 상태를 유지하기 위한 video_identifier를 포함한 비디오 메타데이터..

  • 위치 (string): 탐지에 대한 히트맵의 위치..

  • opacity (float): 오버레이 마스크의 투명도, 0에서 1 사이..

  • 반경 (정수): 열 원의 반경..

  • 커널 크기 (정수): 히트맵을 흐리게 할 때 사용할 커널 크기..

  • 상단 색상 (정수): 히트맵 상단의 색상. 기본값은 0(빨강)입니다..

  • 하단 색상 (정수): 히트맵 하단의 색상. 기본값은 125(파랑)입니다..

  • 정지 객체 무시 (boolean): True인 경우, 이동 중인 객체만(추적기 ID 기준) 히트맵에 기여합니다..

  • 이동 임계값 (정수): 객체를 이동 중으로 간주하는 데 필요한 최소 픽셀 이동량..

• 출력

  • 이미지 (이미지): 워크플로의 이미지입니다.

예시 JSON 정의

{
	    "name": "<your_step_name_here>",
	    "type": "roboflow_core/heatmap_visualization@v1",
	    "image": "$inputs.image",
	    "copy_image": true,
	    "predictions": "$steps.object_detection_model.predictions",
	    "metadata": "$inputs.video_metadata",
	    "position": "BOTTOM_CENTER",
	    "opacity": 0.2,
	    "radius": 40,
	    "kernel_size": 25,
	    "top_hue": 0,
	    "low_hue": 125,
	    "ignore_stationary": true,
	    "motion_threshold": 25
	}