overlay op• 数据种类:image2d × mask → table
• 调用: import fullseye as fs; fs.ledger.annotate_invert_visibility(img, mask, mode='complement', alpha=1.0, bits=128)(要直接调用实现,import annotate; annotate.annotate_invert_visibility(img, mask, mode='complement', alpha=1.0, bits=128);从台账取用则 opsannotate.get("annotate_invert_visibility"))
在绘制之前测量反色在该底色上是否真的看得见。
反色的优点是“不需要知道底色”,但弱点只有 1 个, 而且是致命的 —— 在中间调上,反转后仍是同样的颜色。8bit 灰度 v=128 的补色是 v=127,WCAG 对比度为 1.014 (比值 1.0 即“同一颜色”。实测 2026-09-08)。比值低于 1.5 的区段覆盖 v ∈ [113, 142] 共 30/256 个灰阶 = 全部灰阶的 12 %。
annotate_invert 和 annotate_invert_path 会在内部调用它并发出警告,但想自己做成 fail-closed(失败即拒绝)时,请先用这个 op 测量再绘制(查看 min_contrast,若偏低则改用 mode="contrast")。
img : (H,W) 或 (H,W,C)
底图。值域 [0,1]。
mask : (H,W)
要叠加反转的地方。布尔值或 [0,1] 的权重。形状不同则抛出异常。
mode : str
INVERT_MODES 之一。
alpha : float
反转的强度。请传入与绘制时相同的值 —— 可见性不是由“反色”而是由
实际放上去的颜色决定的,所以降低 alpha 答案就会变。
dict
pixels(权重 >= 0.5 的像素数) / min_contrast /
median_contrast / invisible_fraction(比值低于
INVERT_MIN_CONTRAST 的比例) / worst_xy(最差的像素,
没有则为 None)。
>>> import numpy as np, annotate
>>> flat = np.full((8, 8), 128 / 255.0) # 中间调 —— 反转会消失的底色
>>> 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 — 训练数据集规范知识 —— COCO / YOLO / VOC 及外观检测中的陷阱
• 示例数据目录(下载 URL / 许可证) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有领域)加合成图,3-D 给出真实数据源(Stanford/PDS 等)的下载 URL。
• 算子来历与参考文献 —— 该算子族所依据的研究/方法出处。
• 算法的正典(作者、年份)与用途见上面的族使用指南。
• annotate_paper_tour — py -3.11 examples/annotate_paper_tour.py
table 作为输入)—
overlay)overlay_mask · overlay_labels · annotate_invert · annotate_invert_path
*Provenance: annotate.py — ANNOTATE 算子登记表。本条目由 tools/opdocs.py md 自动生成(请勿手工编辑)。*
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