annotate_outline_layout — ANNOTATE paper op

• データ種: mask → table

• 呼び出し: import annotate; annotate.annotate_outline_layout(mask) (または opsannotate.get("annotate_outline_layout"))

使い方

table(dict)を返す: 2 値マスクの境界ループ(画素の辺に沿う閉多角形)と重心。

輪郭は :func:contours_xld._trace_mask_boundaries(外側 + 穴、成分ごと)。

多角形の面積はマスクの画素数と厳密に一致する。

Returns

-------

dict

``{"contours": [(K,2) の (x,y)], "centroid": (x,y), "area": int,

"bbox": (x,y,w,h), "n_loops": int}``。

Raises

------

ValueError

mask が 2-D でない、真の画素が無い、非有限。

詳しい使い方ガイド

• figure_annotation ファミリ ガイド

背景知識ガイド(この op の手前にある物理・規約)

• dataset_conventions — 学習データセット規約の知識 — COCO / YOLO / VOC と外観検査での落とし穴

参考(サンプルデータ・文献)

• サンプルデータ カタログ(DL URL / ライセンス) — 2-D は skimage.data(BSD/public)+ 合成、3-D は実データ源(Stanford/PDS 等)の DL URL。

• 演算子の来歴・参考文献 — この op 族の元になった研究/手法の出典。

• アルゴリズムの正典(著者・年)と用途は上記ファミリ使い方ガイドに記載。

実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)

• paper_figure — py -3.11 examples/paper_figure.py

型が繋がる次の op(table を入力に取れる)

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*Provenance: annotate.py — ANNOTATE operator registry. この per-op ノートは tools/opdocs.py md が自動生成(手編集しない)。*

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