overlay_labels — ANNOTATE `overlay` op

• 데이터 종류: image2d × labels → image2d

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.overlay_labels(img, labels, alpha=0.5, colors=None, scheme='okabe_ito', background=0)(구현을 직접 호출하려면 import annotate; annotate.overlay_labels(img, labels, alpha=0.5, colors=None, scheme='okabe_ito', background=0), 원장에서 가져오려면 opsannotate.get("overlay_labels"))

사용법

색 레이블 그림을 α 로 겹칩니다. 같은 레이블 번호에는 언제나 같은 색.

Parameters

labels : (H,W) int

라벨 번호의 지도. background(기본값 0)는 투명.

colors : (k,3) or None

번호 → 색. None이면 Okabe–Ito 8색을 번호 순으로 순환한다

(난수를 쓰지 않으므로, 같은 라벨 그림이면 항상 같은 그림이 된다).

Raises

ValueError

형태 불일치 / 음의 라벨 / alpha가 [0,1] 밖 / colors의 형태.

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_gallery — py -3.11 examples/annotate_gallery.py

• poc_mri_bias_field — py -3.11 examples/poc_mri_bias_field.py

• poc_recycling_sorting — py -3.11 examples/poc_recycling_sorting.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(`overlay`)

overlay_mask · annotate_invert_visibility · annotate_invert · annotate_invert_path

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

overlay_labels — ANNOTATE overlay op

사용법