annotate_table — ANNOTATE `paper` op

• 데이터 종류: image2d × text → image2d

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.annotate_table(img, text, xy, anchor='lt', font_size=13, color='neutral', text_color=None, box_color=None, box_alpha=0.72, pad=6, col_gap=None, row_gap=0, align='auto', header=False, grid=False, border=0, border_color=None, font_path=None, scheme='okabe_ito', min_contrast=2.0, bold=False, italic=False, line_spacing=1.15, style=None, layout=None)(구현을 직접 호출하려면 import annotate; annotate.annotate_table(img, text, xy, anchor='lt', font_size=13, color='neutral', text_color=None, box_color=None, box_alpha=0.72, pad=6, col_gap=None, row_gap=0, align='auto', header=False, grid=False, border=0, border_color=None, font_path=None, scheme='okabe_ito', min_contrast=2.0, bold=False, italic=False, line_spacing=1.15, style=None, layout=None), 원장에서 가져오려면 opsannotate.get("annotate_table"))

사용법

영상(image2d)을 반환한다: 탭으로 구분된 문자열을 표로 그린다(반투명 판 포함).

열 폭은 annotate_table_layout가 실제 글꼴로 재서 정한다. 기본열 간격은 행 높이의 0.6배이므로, font_size를 바꾸면 간격도 함께 움직인다. 판은 기본적으로 반투명(box_alpha=0.72, 0이면 판 없음).

Parameters

box_alpha : float

판의 불투명도 [0,1]. 0이면 판을 그리지 않는다. 반투명으로 하면 아래 그림이

비치므로, 문자색은 "실제로 아래에 나오는 색"에 대해 검사된다.

grid : bool

참이면 열과 행의 경계에 옅은 괘선을 긋는다. 기본값은 긋지 않는다(괘선이 없는 표가

읽기 쉬운 경우가 많고, 필요할 때만 더하면 된다).

header : bool

참이면 1번째 행을 굵게 하고, 아래에 괘선을 1개 긋는다.

align : str or sequence

TABLE_ALIGNS. 기본값 "auto"는 수의 열만 오른쪽 정렬.

layout : dict or None

annotate_table_layout의 반환값을 넘기면 재계산하지 않는다.

넘긴 경우, anchor 등은 무시된다(둘 다 넘기지 말 것).

Returns

(H,W[,C]) float64

표를 그린 복제. 입력은 바꾸지 않는다.

Raises

ValueError

annotate_table_layout와 같음 + 표가 영상 밖으로 나감 +

문자가 바탕에 대해 min_contrast를 밑돎(조용히 자르지 않는다).

Examples

>>> import numpy as np, annotate

>>> img = np.zeros((120, 260, 3))

>>> out = annotate.annotate_table(img, "항목\t값\n면적\t12.5\n둘레\t9.75",

... (10, 10), header=True)

>>> out.shape

(120, 260, 3)

>>> float(np.abs(out - img).max()) > 0.1

True

자세한 사용 가이드

• figure_annotation 패밀리 가이드

배경 지식 가이드(이 연산자 앞에 있는 물리·규약)

• dataset_conventions — 학습 데이터셋 규약 지식 — COCO / YOLO / VOC와 외관 검사의 함정

참고(샘플 데이터·문헌)

• 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.

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

• annotate_paper_tour — py -3.11 examples/annotate_paper_tour.py

• poc_rotation_invariance_audit — py -3.11 examples/poc_rotation_invariance_audit.py

타입이 이어지는 다음 연산자(`image2d` 를 입력으로 받는 것)

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

같은 카테고리(`paper`)

annotate_leader_layout · annotate_leader · annotate_markers · annotate_legend · annotate_dimension_layout · annotate_dimension · annotate_angle_layout · annotate_angle

*Provenance: annotate.py — ANNOTATE 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

annotate_table — ANNOTATE paper op

사용법