compose op• 데이터 종류: image2d → image2d
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.panel_grid(panels, labels=None, ncols=3, pad=10, label_h=32, background=0.05, title=None, title_h=0, font_size=15, min_font_size=9, font_path=None, text_color=None, border=0, border_color='neutral', scheme='okabe_ito', style=None)(구현을 직접 호출하려면 import annotate; annotate.panel_grid(panels, labels=None, ncols=3, pad=10, label_h=32, background=0.05, title=None, title_h=0, font_size=15, min_font_size=9, font_path=None, text_color=None, border=0, border_color='neutral', scheme='okabe_ito', style=None), 원장에서 가져오려면 opsannotate.get("panel_grid"))
패널을 격자로 늘어놓고 각 틀 아래에 라벨을 깝니다(montage / 콘택트 시트).
생성기 6개가 각각 별도 구현을 갖고 있던, 이 repo에서 가장 중복되어 있던 그림의부품. 여기서의 방식:
• 확대하지 않는다 —— 작은 패널은 중앙에 두고 여백으로 채운다. 늘이면 "없는 해상도가 있는" 것처럼 보인다.
• 라벨은 재고 나서 그린다 —— 들어가지 않으면 줄이고, 안 되면 예외(text_box의 경계 검사에 걸린다).
• 셀의 크기는 모든 패널의 최대 치수이며, 격자는 항상 직사각형.
panels : sequence of ndarray
늘어놓을 영상((H,W) / (H,W,C), 크기는 제각각이어도 된다).
채널의 배열은 맞춰져 있을 것.
labels : sequence of str or None
각 패널의 제목. label_h가 0이면 그리지 않는다.
ncols : int
열 수. 행 수는 ceil(n/ncols).
title : str or None
전체의 표제(title_h가 0이면 font_size+14를 자동으로 확보).
ndarray
새 합성 영상(float [0,1]). 크기는
W = 2*pad + ncols*cw + (ncols-1)*pad,
H = title_h + 2*pad + nrows*(ch+label_h) + (nrows-1)*pad.
ValueError
panels가 비어 있음 / 채널 불일치 / ncols < 1 / 음의 여백 /
labels의 수가 맞지 않음.
• dataset_conventions — 학습 데이터셋 규약 지식 — COCO / YOLO / VOC와 외관 검사의 함정
• 샘플 데이터 카탈로그(DL URL / 라이선스) —— 2-D 는 skimage.data(BSD/public)+ 합성, 3-D 는 실데이터 소스(Stanford/PDS 등)의 DL URL.
• 연산자의 내력·참고문헌 —— 이 연산자 족의 바탕이 된 연구/기법의 출처.
• 알고리즘의 정전(저자·연도)과 용도는 위의 패밀리 사용 가이드에 적혀 있습니다.
• annotate_gallery — py -3.11 examples/annotate_gallery.py
• annotate_paper_tour — py -3.11 examples/annotate_paper_tour.py
image2d 를 입력으로 받는 것)text_box · arrow · leader_line · label_points · crosshair · legend_box · color_bar · scale_bar
compose)*Provenance: annotate.py — ANNOTATE 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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