annotate_invert — ANNOTATE `overlay` op

• 資料種類:image2d × mask → image2d

• 呼叫: import fullseye as fs; fs.ledger.annotate_invert(img, mask, draw='fill', width=1.5, mode='complement', alpha=1.0, bits=128, min_contrast=1.5, on_invisible='warn')(要直接呼叫實作,import annotate; annotate.annotate_invert(img, mask, draw='fill', width=1.5, mode='complement', alpha=1.0, bits=128, min_contrast=1.5, on_invisible='warn');從台帳取用則 opsannotate.get("annotate_invert"))

用法

以反色填滿/描邊區域(region)。

這是在「不知道底色是亮還是暗,所以想用兩種情況下都看得見的顏色來畫」時的經典手法。省去了決定填色,代價是在中間調上會消失,所以

一定會在內部執行 annotate_invert_visibility 的量測。

★若底圖是單色(灰階),請先考慮有彩度的顏色。灰色沒有彩度,所以有彩度的顏色與任何灰階都能透過色相區分 —— 比反色更可靠,而且能一眼看出「這是疊加的線」(把角色色傳給 annotate_outline / overlay_mask)。反色真正發揮作用,是在底圖是彩色、選什麼顏色都可能衝突的時候。

另外,annotate_invert_visibility 量測的是 WCAG 的輝度比,所以無法評價「輝度相同但色相不同」這類可見性 —— 若用顏色來畫, 不要依賴這個 op 的數字。

Parameters

mask : (H,W)

區域。布林值或 [0,1] 的權重。與影像形狀不同則拋出例外。

draw : {"fill", "margin"}

與 HALCON 的 set_draw 同一個詞。"fill" 連同內部一起反轉,"margin"

只反轉輪廓。輪廓是粗 width 像素(捨入為整數)的

帶,向區域內外各擴展一半。

width : float

draw="margin" 時帶的粗細(像素)。

mode : str

INVERT_MODES。"complement" 保留底圖的紋理,"xor"

在保留紋理的同時保證不消失,"contrast" 改為黑白以

保證可見。

bits : int

mode="xor" 的 bit 遮罩(1..255)。預設 0x80 只反轉最高位 bit

—— 必定跳 128 個灰階,所以不會消失。設為 0xFF 則

與 complement 相同(連同斷崖也相同),像 0x0F 這樣只有低位的

遮罩在任何灰階都看不見(實測: 全部 256 個灰階比值都低於 1.5)。

alpha : float

反轉的強度。1.0 為完全反轉,0.5 為底色與反色的中間

(mode="complement" 的 0.5 必定成為中間調 —— 把反色

減半就會消失是理所當然的,警告會捕捉到這一點)。

min_contrast, on_invisible :

判斷為看不見時的處理。"warn"(預設)/ "raise"(fail-closed)

/ "ignore"。

Returns

(H,W[,C]) float64

疊加了反轉的副本。不改寫輸入。

Raises

ValueError

形狀不一致 / 超出值域 / 未知的 draw mode on_invisible /

on_invisible="raise" 時不可見。

Examples

>>> import numpy as np, annotate

>>> img = np.zeros((16, 16)); img[4:12, 4:12] = 1.0

>>> m = np.zeros((16, 16), bool); m[6:10, 6:10] = True

>>> out = annotate.annotate_invert(img, m)

>>> float(out[7, 7]), float(out[1, 1])

(0.0, 0.0)

>>> ring = annotate.annotate_invert(img, m, draw="margin", width=1)

>>> float(ring[7, 7]) # 不碰內部

1.0

詳細使用指南

• figure_annotation 族使用指南

背景知識指南(該運算子背後的物理與規範)

• dataset_conventions — 訓練資料集規範知識 —— COCO / YOLO / VOC 及外觀檢測中的陷阱

參考(範例資料、文獻)

• 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。

可執行的範例(實際呼叫該運算子並已驗證的樣例)

• annotate_paper_tour — py -3.11 examples/annotate_paper_tour.py

型別可銜接的下一個運算子(可接受 `image2d` 作為輸入)

text_box · arrow · leader_line · label_points · crosshair · legend_box · color_bar · scale_bar

同類別(`overlay`)

overlay_mask · overlay_labels · annotate_invert_visibility · 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)。*

annotate_invert — ANNOTATE overlay op

用法