overlay op• 資料種類:image2d × mask → table
• 呼叫: import fullseye as fs; fs.ledger.annotate_invert_visibility(img, mask, mode='complement', alpha=1.0, bits=128)(要直接呼叫實作,import annotate; annotate.annotate_invert_visibility(img, mask, mode='complement', alpha=1.0, bits=128);從台帳取用則 opsannotate.get("annotate_invert_visibility"))
在繪製之前量測反色在該底色上是否真的看得見。
反色的優點是「不需要知道底色」,但弱點只有 1 個, 而且是致命的 —— 在中間調上,反轉後仍是同樣的顏色。8bit 灰階 v=128 的補色是 v=127,WCAG 對比度為 1.014 (比值 1.0 即「同一顏色」。實測 2026-09-08)。比值低於 1.5 的區段涵蓋 v ∈ [113, 142] 共 30/256 個灰階 = 全部灰階的 12 %。
annotate_invert 和 annotate_invert_path 會在內部呼叫它並發出警告,但想自己做成 fail-closed(失敗即拒絕)時,請先用這個 op 量測再繪製(查看 min_contrast,若偏低則改用 mode="contrast")。
img : (H,W) 或 (H,W,C)
底圖。值域 [0,1]。
mask : (H,W)
要疊加反轉的地方。布林值或 [0,1] 的權重。形狀不同則拋出例外。
mode : str
INVERT_MODES 之一。
alpha : float
反轉的強度。請傳入與繪製時相同的值 —— 可見性不是由「反色」而是由
實際放上去的顏色決定的,所以降低 alpha 答案就會變。
dict
pixels(權重 >= 0.5 的像素數) / min_contrast /
median_contrast / invisible_fraction(比值低於
INVERT_MIN_CONTRAST 的比例) / worst_xy(最差的像素,
沒有則為 None)。
>>> import numpy as np, annotate
>>> flat = np.full((8, 8), 128 / 255.0) # 中間調 —— 反轉會消失的底色
>>> rep = annotate.annotate_invert_visibility(flat, np.ones((8, 8), bool))
>>> round(rep["min_contrast"], 3)
1.014
>>> rep["invisible_fraction"]
1.0
>>> annotate.annotate_invert_visibility(flat, np.ones((8, 8), bool),
... mode="contrast")["min_contrast"] > 4.5
True
• dataset_conventions — 訓練資料集規範知識 —— COCO / YOLO / VOC 及外觀檢測中的陷阱
• 範例資料目錄(下載 URL / 授權) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有領域)加合成圖,3-D 給出真實資料源(Stanford/PDS 等)的下載 URL。
• 運算子來歷與參考文獻 —— 該運算子族所依據的研究/方法出處。
• 演算法的正典(作者、年份)與用途見上面的族使用指南。
• annotate_paper_tour — py -3.11 examples/annotate_paper_tour.py
table 作為輸入)—
overlay)overlay_mask · overlay_labels · annotate_invert · annotate_invert_path
*Provenance: annotate.py — ANNOTATE 運算子登記表。本條目由 tools/opdocs.py md 自動產生(請勿手動編輯)。*
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