annotate_leader_layout — ANNOTATE `paper` op

• データ種: なし → table(引数だけで決まる op —— 画像やデータの入力を取らない)

• 呼び出し: import annotate; annotate.annotate_leader_layout(shape, points, labels=None, font_size=12, pad=4, gap=22, side='auto', font_path=None, min_font_size=9) (または opsannotate.get("annotate_leader_layout"))

使い方

table(dict)を返す: 引き出し線の配置(肘・文字位置・板の矩形)を閉形式で決める。

各点について候補側を固定順に試し、**板が画像に収まり・他の板と重ならず・

他の点を覆わない**最初の候補を採る。どの候補も駄目なら肘を 1.6 倍、2.4 倍に

伸ばして再試行し、それでも駄目なら ValueError(黙って重ねない)。

Parameters

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shape : (H, W)

描く画像の大きさ。

points : (N, 2)

指す点 (x, y)。

labels : sequence of str or None

各点の文字。None なら 1 始まりの番号。

gap : float

肘の長さ[px]。斜め腕 = gap、水平腕 = 0.6*gap。

side : {'auto','left','right'}

`'auto'` は画像中心から遠ざかる側を先に試す(対象の上に文字を

載せないため)。

Returns

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dict

``{"n", "gap", "items": [{"point", "elbow", "text_xy", "anchor",

"box", "side"}]}`。box は板の (x, y, w, h)`。

Raises

------

ValueError

点が空・非有限、labels の数が合わない、未知の side、配置できない点。

詳しい使い方ガイド

• figure_annotation ファミリガイド

背景知識ガイド(この op の手前にある物理・規約)

• dataset_conventions — 学習データセット規約の知識 — COCO / YOLO / VOC と外観検査での落とし穴

参考(サンプルデータ・文献)

• サンプルデータカタログ(DL URL / ライセンス) — 2-D は skimage.data(BSD/public)+ 合成、3-D は実データ源(Stanford/PDS 等)の DL URL。

• 演算子の来歴・参考文献 — この op 族の元になった研究/手法の出典。

• アルゴリズムの正典(著者・年)と用途は上記ファミリ使い方ガイドに記載。

実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)

• paper_figure — py -3.11 examples/paper_figure.py

型が繋がる次の op(`table` を入力に取れる)

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同カテゴリ(`paper`)

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

*Provenance: annotate.py — ANNOTATE operator registry. この per-op ノートは tools/opdocs.py md が自動生成(手編集しない)。*

annotate_leader_layout — ANNOTATE paper op

使い方