Reference

クラス

H5Dataset

from h5datacreator import H5Dataset
h5file = H5Dataset(path='sample.hdf5')

データセットを格納するオブジェクト.

close

def close() -> None:

ファイルを閉じる. 閉じる前に必ず実行する. /data/ 内にデータが存在しない場合, エラーとなる.

get_maximum_data_index

def get_maximum_data_index() -> int:

/data/ 内にある連続データのインデックスの最大値を取得する. /data/ 内にデータが存在しない場合, エラーとなる.

Returns:
- int: /data/ 内にある連続データのインデックスの最大値

get_current_data_group

def get_current_data_group() -> h5py.Group:

/data/ 内の現在編集しているグループを取得する. /data が存在しない場合, /data/ 内にグループが存在しない場合は, /data/0/ グループを作成して返す.

Returns:
- h5py.Group: /data/ 内の現在編集しているグループ

get_current_data_index

def get_current_data_index() -> int:

/data/ 内の現在編集しているグループのインデックスを取得する.

Returns:
- int: /data/ 内の現在編集しているグループのインデックス

get_next_data_group

def get_next_data_group() -> h5py.Group:

/data/ 内の次のインデックスのグループを取得する. /data が存在しない場合, /data/ 内にグループが存在しない場合は, /data/0/ グループを作成して返す.

Returns:
- h5py.Group: /data/ 内の次のインデックスのグループ

get_data_group_from_index

def get_data_group_from_index(index: int) -> h5py.Group:

/data/ 内の指定したインデックスのグループを取得する. /data/ 内に指定したインデックスのグループが存在しない場合, エラーとなる.

Args:
- index (int): /data/ 内のグループのインデックス
Returns:
- h5py.Group: /data/ 内の指定したインデックスのグループ

get_label_group

def get_label_group(tag: str) -> h5py.Group:

ラベルセットのデータを格納するグループ /label/[tag] を取得する.

Args:
- tag (str): ラベルセットのタグ
Returns:
- h5py.Group: ラベルセットのデータを格納するグループ

get_common_group

def get_common_group(tag:str) -> h5py.Group:

非連続な共通データを格納するグループを取得する.

Args:
- tag (str): 共通データのタグ
Returns:
- h5py.Group: 共通データを格納するグループ

関数

数値の格納

set_uint8

def set_uint8(
  h5_group: Union[h5py.Group, h5py.File],
  tag: str,
  data: int,
  stamp_sec: int=0,
  stamp_nsec: int=0
) -> None:

符号なし8bit整数型 uint8 のデータを格納する.

Args:
- h5_group (h5py.Group, h5py.File): データを格納するグループ
- tag (str): データのタグ
- data (int): データ
- stamp_sec (int, optional): データのタイムスタンプ (整数部[sec]). 既定値: 0 .
- stamp_nsec (int, optional): データのタイムスタンプ (小数部[nsec]). 既定値: 0 .

set_int8

def set_int8(
  h5_group: Union[h5py.Group, h5py.File],
  tag: str,
  data: int,
  stamp_sec: int=0,
  stamp_nsec: int=0
) -> None:

符号あり8bit整数型 int8 のデータを格納する.

Args:
- h5_group (h5py.Group, h5py.File): データを格納するグループ
- tag (str): データのタグ
- data (int): データ
- stamp_sec (int, optional): データのタイムスタンプ (整数部[sec]). 既定値: 0 .
- stamp_nsec (int, optional): データのタイムスタンプ (小数部[nsec]). 既定値: 0 .

set_int16

def set_int16(
  h5_group: Union[h5py.Group, h5py.File],
  tag: str,
  data: int,
  stamp_sec: int=0,
  stamp_nsec: int=0
) -> None:

符号あり16bit整数型 int16 のデータを格納する.

Args:
- h5_group (h5py.Group, h5py.File): データを格納するグループ
- tag (str): データのタグ
- data (int): データ
- stamp_sec (int, optional): データのタイムスタンプ (整数部[sec]). 既定値: 0 .
- stamp_nsec (int, optional): データのタイムスタンプ (小数部[nsec]). 既定値: 0 .

set_int32

def set_int32(
  h5_group: Union[h5py.Group, h5py.File],
  tag: str,
  data: int,
  stamp_sec: int=0,
  stamp_nsec: int=0
) -> None:

符号あり32bit整数型 int32 のデータを格納する.

Args:
- h5_group (h5py.Group, h5py.File): データを格納するグループ
- tag (str): データのタグ
- data (int): データ
- stamp_sec (int, optional): データのタイムスタンプ (整数部[sec]). 既定値: 0 .
- stamp_nsec (int, optional): データのタイムスタンプ (小数部[nsec]). 既定値: 0 .

set_int64

def set_int64(
  h5_group: Union[h5py.Group, h5py.File],
  tag: str,
  data: int,
  stamp_sec: int=0,
  stamp_nsec: int=0
) -> None:

符号あり64bit整数型 int64 のデータを格納する.

Args:
- h5_group (h5py.Group, h5py.File): データを格納するグループ
- tag (str): データのタグ
- data (int): データ
- stamp_sec (int, optional): データのタイムスタンプ (整数部[sec]). 既定値: 0 .
- stamp_nsec (int, optional): データのタイムスタンプ (小数部[nsec]). 既定値: 0 .

set_float16

def set_float16(
  h5_group: Union[h5py.Group, h5py.File],
  tag: str,
  data: float,
  stamp_sec: int=0,
  stamp_nsec:int=0
) -> None:

16bit浮動小数点型 float16 のデータを格納する.

Args:
- h5_group (h5py.Group, h5py.File): データを格納するグループ
- tag (str): データのタグ
- data (float): データ
- stamp_sec (int, optional): データのタイムスタンプ (整数部[sec]). 既定値: 0 .
- stamp_nsec (int, optional): データのタイムスタンプ (小数部[nsec]). 既定値: 0 .

set_float32

def set_float32(
  h5_group: Union[h5py.Group, h5py.File],
  tag: str,
  data: float,
  stamp_sec: int=0,
  stamp_nsec:int=0
) -> None:

32bit浮動小数点型 float32 のデータを格納する.

Args:
- h5_group (h5py.Group, h5py.File): データを格納するグループ
- tag (str): データのタグ
- data (float): データ
- stamp_sec (int, optional): データのタイムスタンプ (整数部[sec]). 既定値: 0 .
- stamp_nsec (int, optional): データのタイムスタンプ (小数部[nsec]). 既定値: 0 .

set_float64

def set_float64(
  h5_group: Union[h5py.Group, h5py.File],
  tag: str,
  data: float,
  stamp_sec: int=0,
  stamp_nsec:int=0
) -> None:

64bit浮動小数点型 float64 のデータを格納する.

Args:
- h5_group (h5py.Group, h5py.File): データを格納するグループ
- tag (str): データのタグ
- data (float): データ
- stamp_sec (int, optional): データのタイムスタンプ (整数部[sec]). 既定値: 0 .
- stamp_nsec (int, optional): データのタイムスタンプ (小数部[nsec]). 既定値: 0 .

set_semantic1d

def set_semantic1d(
  h5_group: Union[h5py.Group, h5py.File],
  tag: str,
  data: numpy.ndarray,
  label_tag: str,
  stamp_sec: int=0,
  stamp_nsec: int=0
) -> None:

符号なし8bit整数型の1次元ラベル semantic1d のデータを格納する.

Args:
- h5_group (h5py.Group, h5py.File): データを格納するグループ
- tag (str): データのタグ
- data (numpy.ndarray): shape=(N,), dtype=numpy.uint8 の1次元ラベルデータ
- label_tag (str): 依存するラベルのタグ.
- stamp_sec (int, optional): データのタイムスタンプ (整数部[sec]). 既定値: 0 .
- stamp_nsec (int, optional): データのタイムスタンプ (小数部[nsec]). 既定値: 0 .

画像の格納

set_mono8

def set_mono8(
  h5_group: Union[h5py.Group, h5py.File],
  tag: str,
  data: numpy.ndarray,
  frame_id: str,
  stamp_sec: int=0,
  stamp_nsec: int=0
) -> None:

符号なし8bit整数型のモノクロ画像 mono8 のデータを格納する.

Args:
- h5_group (h5py.Group, h5py.File): データを格納するグループ
- tag (str): データのタグ
- data (numpy.ndarray): shape=(H, W), dtype=numpy.uint8 の画像データ
- frame_id (str): 座標系
- stamp_sec (int, optional): データのタイムスタンプ (整数部[sec]). 既定値: 0 .
- stamp_nsec (int, optional): データのタイムスタンプ (小数部[nsec]). 既定値: 0 .

set_mono16

def set_mono16(
  h5_group: Union[h5py.Group, h5py.File],
  tag: str,
  data: numpy.ndarray,
  frame_id: str,
  stamp_sec: int=0,
  stamp_nsec: int=0
) -> None:

符号なし16bit整数型のモノクロ画像 mono16 のデータを格納する.

Args:
- h5_group (h5py.Group, h5py.File): データを格納するグループ
- tag (str): データのタグ
- data (numpy.ndarray): shape=(H, W), dtype=numpy.uint16 の画像データ
- frame_id (str): 座標系
- stamp_sec (int, optional): データのタイムスタンプ (整数部[sec]). 既定値: 0 .
- stamp_nsec (int, optional): データのタイムスタンプ (小数部[nsec]). 既定値: 0 .

set_bgr8

def set_bgr8(
  h5_group: Union[h5py.Group, h5py.File],
  tag: str,
  data: numpy.ndarray,
  frame_id: str,
  stamp_sec: int=0,
  stamp_nsec: int=0
) -> None:

符号なし8bit整数型の3ch BGRカラー画像 bgr8 のデータを格納する. OpenCVで読み込んだカラー画像の格納に適する.

Args:
- h5_group (h5py.Group, h5py.File): データを格納するグループ
- tag (str): データのタグ
- data (numpy.ndarray): shape=(H, W, 3), dtype=numpy.uint8 の画像データ
- frame_id (str): 座標系
- stamp_sec (int, optional): データのタイムスタンプ (整数部[sec]). 既定値: 0 .
- stamp_nsec (int, optional): データのタイムスタンプ (小数部[nsec]). 既定値: 0 .

set_rgb8

def set_rgb8(
  h5_group: Union[h5py.Group, h5py.File],
  tag: str,
  data: numpy.ndarray,
  frame_id: str,
  stamp_sec: int=0,
  stamp_nsec: int=0
) -> None:

符号なし8bit整数型の3ch RGBカラー画像 rgb8 のデータを格納する. PILで読み込んだカラー画像の格納に適する.

Args:
- h5_group (h5py.Group, h5py.File): データを格納するグループ
- tag (str): データのタグ
- data (numpy.ndarray): shape=(H, W, 3), dtype=numpy.uint8 の画像データ
- frame_id (str): 座標系
- stamp_sec (int, optional): データのタイムスタンプ (整数部[sec]). 既定値: 0 .
- stamp_nsec (int, optional): データのタイムスタンプ (小数部[nsec]). 既定値: 0 .

set_bgra8

def set_bgra8(
  h5_group: Union[h5py.Group, h5py.File],
  tag: str,
  data: numpy.ndarray,
  frame_id: str,
  stamp_sec: int=0,
  stamp_nsec: int=0
) -> None:

符号なし8bit整数型の4ch BGRAカラー画像 bgr8 のデータを格納する. OpenCVで読み込んだ透過カラー画像の格納に適する.

Args:
- h5_group (h5py.Group, h5py.File): データを格納するグループ
- tag (str): データのタグ
- data (numpy.ndarray): shape=(H, W, 4), dtype=numpy.uint8 の画像データ
- frame_id (str): 座標系
- stamp_sec (int, optional): データのタイムスタンプ (整数部[sec]). 既定値: 0 .
- stamp_nsec (int, optional): データのタイムスタンプ (小数部[nsec]). 既定値: 0 .

set_rgba8

def set_rgba8(
  h5_group: Union[h5py.Group, h5py.File],
  tag: str,
  data: numpy.ndarray,
  frame_id: str,
  stamp_sec: int=0,
  stamp_nsec: int=0
) -> None:

符号なし8bit整数型の4ch RGBAカラー画像 rgb8 のデータを格納する. PILで読み込んだ透過カラー画像の格納に適する.

Args:
- h5_group (h5py.Group, h5py.File): データを格納するグループ
- tag (str): データのタグ
- data (numpy.ndarray): shape=(H, W, 4), dtype=numpy.uint8 の画像データ
- frame_id (str): 座標系
- stamp_sec (int, optional): データのタイムスタンプ (整数部[sec]). 既定値: 0 .
- stamp_nsec (int, optional): データのタイムスタンプ (小数部[nsec]). 既定値: 0 .

set_depth

def set_depth(
  h5_group: Union[h5py.Group, h5py.File],
  tag: str,
  data: numpy.ndarray,
  frame_id: str,
  stamp_sec: int=0,
  stamp_nsec: int=0
) -> None:

32bit浮動小数点型の深度マップ depth のデータを格納する.

Args:
- h5_group (h5py.Group, h5py.File): データを格納するグループ
- tag (str): データのタグ
- data (numpy.ndarray): shape=(H, W), dtype=numpy.float32 の画像データ
- frame_id (str): 座標系
- stamp_sec (int, optional): データのタイムスタンプ (整数部[sec]). 既定値: 0 .
- stamp_nsec (int, optional): データのタイムスタンプ (小数部[nsec]). 既定値: 0 .

set_disparity

def set_disparity(
  h5_group: Union[h5py.Group, h5py.File],
  tag: str,
  data: numpy.ndarray,
  frame_id: str,
  base_line: float,
  stamp_sec: int=0,
  stamp_nsec: int=0
) -> None:

32bit浮動小数点型の視差マップ disparity のデータを格納する.

Args:
- h5_group (h5py.Group, h5py.File): データを格納するグループ
- tag (str): データのタグ
- data (numpy.ndarray): shape=(H, W), dtype=numpy.float32 の画像データ
- frame_id (str): 座標系
- base_line (float): ステレオカメラのベースライン. 単位は画像データの単位と同じにする.
- stamp_sec (int, optional): データのタイムスタンプ (整数部[sec]). 既定値: 0 .
- stamp_nsec (int, optional): データのタイムスタンプ (小数部[nsec]). 既定値: 0 .

set_semantic2d

def set_semantic2d(
  h5_group: Union[h5py.Group, h5py.File],
  tag: str,
  data: numpy.ndarray,
  frame_id: str,
  label_tag: str,
  stamp_sec: int=0,
  stamp_nsec: int=0
) -> None:

符号なし8bit整数型の2次元ラベル semantic2d のデータを格納する.

Args:
- h5_group (h5py.Group, h5py.File): データを格納するグループ
- tag (str): データのタグ
- data (numpy.ndarray): shape=(H, W), dtype=numpy.uint8 の2次元ラベルデータ
- frame_id (str): 座標系
- label_tag (str): 依存するラベルのタグ.
- stamp_sec (int, optional): データのタイムスタンプ (整数部[sec]). 既定値: 0 .
- stamp_nsec (int, optional): データのタイムスタンプ (小数部[nsec]). 既定値: 0 .

点群の格納

set_points

def set_points(
  h5_group: Union[h5py.Group, h5py.File],
  tag: str,
  data: numpy.ndarray,
  frame_id: str,
  stamp_sec: int=0,
  stamp_nsec: int=0,
  map_id: str=None
) -> None:

32bit浮動小数点型の点群 points のデータを格納する.

Args:
- h5_group (h5py.Group, h5py.File): データを格納するグループ
- tag (str): データのタグ
- data (numpy.ndarray): shape=(N, 3), dtype=numpy.float32 の点群データ
- frame_id (str): 座標系
- stamp_sec (int, optional): データのタイムスタンプ (整数部[sec]). 既定値: 0 .
- stamp_nsec (int, optional): データのタイムスタンプ (小数部[nsec]). 既定値: 0 .
- map_id (str, optional): 三次元点群地図のID. 三次元点群地図として使用する場合は必須. 既定値: None

set_voxel_points

def set_voxel_points(
  h5group: Union[h5py.Group, h5py.File],
  tag: str,
  data: numpy.ndarray,
  frame_id: str,
  voxel_size: float,
  voxels_min: Tuple[float, float, float],
  voxels_max: Tuple[float, float, float],
  voxels_center: Tuple[float, float, float],
  voxels_origin: Tuple[int, int, int],
  label_tag: str=None,
  stamp_sec: int=0,
  stamp_nsec: int=0,
  map_id: str=None
) -> None:

Voxelに格納された32bit浮動小数点型の点群 voxel-points のデータを格納する. https://github.com/shikishima-TasakiLab/pointsmap-python の VoxelGridMap データに準拠.

Args:
- h5_group (h5py.Group, h5py.File): データを格納するグループ
- tag (str): データのタグ
- data (numpy.ndarray): VoxelGridMap (compound(N,)['x', 'y', 'z'] を格納したNumpy(Z, Y, X)行列)
- frame_id (str): 座標系
- voxel_size (float): Voxelのサイズ
- voxels_min (Tuple[float, float, float]): VoxelGridMapの範囲の最小値 (z_min, y_min, x_min)
- voxels_max (Tuple[float, float, float]): VoxelGridMapの範囲の最大値 (z_max, y_max, x_max)
- voxels_center (Tuple[float, float, float]): VoxelGridMapの中心座標 (z_center, y_center, x_center)
- voxels_origin (Tuple[int, int, int]): VoxelGridMapの中心のVoxelのインデックス (z_origin, y_origin, x_origin)
- label_tag (str, optional): 依存するラベルのタグ. 既定値: None
- stamp_sec (int, optional): データのタイムスタンプ (整数部[sec]). 既定値: 0 .
- stamp_nsec (int, optional): データのタイムスタンプ (小数部[nsec]). 既定値: 0 .
- map_id (str, optional): 三次元点群地図のID. 三次元点群地図として使用する場合は必須. 既定値: None

set_semantic3d

def set_semantic3d(
  h5_group: Union[h5py.Group, h5py.File],
  tag: str,
  data_points: numpy.ndarray,
  data_semantic1d: numpy.ndarray,
  frame_id: str,
  label_tag: str,
  stamp_sec: int=0,
  stamp_nsec: int=0,
  map_id: str=None
) -> None:

32bit浮動小数点型の点群と, 符号なし8bit整数型の1次元ラベルから成る, ラベル付三次元点群 semantic3d のデータを格納する. https://github.com/shikishima-TasakiLab/pointsmap-python の Points データに準拠.

Args:
- h5_group (h5py.Group, h5py.File): データを格納するグループ
- tag (str): データのタグ
- data_points (numpy.ndarray): shape=(N, 3), dtype=numpy.float32 の点群データ
- data_semantic1d (numpy.ndarray): shape=(N,), dtype=numpy.uint8 の1次元ラベルデータ
- frame_id (str): 座標系
- label_tag (str): 依存するラベルのタグ.
- stamp_sec (int, optional): データのタイムスタンプ (整数部[sec]). 既定値: 0 .
- stamp_nsec (int, optional): データのタイムスタンプ (小数部[nsec]). 既定値: 0 .
- map_id (str, optional): 三次元点群地図のID. 三次元点群地図として使用する場合は必須. 既定値: None

set_voxel_semantic3d

def set_voxel_semantic3d(
  h5group: Union[h5py.Group, h5py.File],
  tag: str,
  data: numpy.ndarray,
  frame_id: str,
  voxel_size: float,
  voxels_min: Tuple[float, float, float],
  voxels_max: Tuple[float, float, float],
  voxels_center: Tuple[float, float, float],
  voxels_origin: Tuple[int, int, int],
  label_tag: str=None,
  stamp_sec: int=0,
  stamp_nsec: int=0,
  map_id: str=None
) -> None:

32bit浮動小数点型の点群と, 符号なし8bit整数型の1次元ラベルから成る, Voxelに格納されたラベル付三次元点群 voxel-semantic3d のデータを格納する. https://github.com/shikishima-TasakiLab/pointsmap-python の VoxelGridMap データに準拠.

Args:
- h5_group (h5py.Group, h5py.File): データを格納するグループ
- tag (str): データのタグ
- data (numpy.ndarray): VoxelGridMap (compound(N,)['x', 'y', 'z'] を格納したNumpy(Z, Y, X)行列)
- frame_id (str): 座標系
- voxel_size (float): Voxelのサイズ
- voxels_min (Tuple[float, float, float]): VoxelGridMapの範囲の最小値 (z_min, y_min, x_min)
- voxels_max (Tuple[float, float, float]): VoxelGridMapの範囲の最大値 (z_max, y_max, x_max)
- voxels_center (Tuple[float, float, float]): VoxelGridMapの中心座標 (z_center, y_center, x_center)
- voxels_origin (Tuple[int, int, int]): VoxelGridMapの中心のVoxelのインデックス (z_origin, y_origin, x_origin)
- label_tag (str, optional): 依存するラベルのタグ. 既定値: None
- stamp_sec (int, optional): データのタイムスタンプ (整数部[sec]). 既定値: 0 .
- stamp_nsec (int, optional): データのタイムスタンプ (小数部[nsec]). 既定値: 0 .
- map_id (str, optional): 三次元点群地図のID. 三次元点群地図として使用する場合は必須. 既定値: None

その他データの格納

set_pose

def set_pose(
  h5_group: Union[h5py.Group, h5py.File],
  tag: str,
  data_translation: numpy.ndarray,
  data_quaternion: numpy.ndarray,
  frame_id: str,
  child_frame_id: str,
  stamp_sec: int=0,
  stamp_nsec: int=0
) -> None:

親座標系→子座標系の並進ベクトルとクォータニオンから成る pose のデータを格納する.

Args:
- h5_group (h5py.Group, h5py.File): データを格納するグループ
- tag (str): データのタグ
- data_translation (numpy.ndarray): [tx, ty, tz], dtype=numpy.float32 or numpy.float64 の並進ベクトル (親座標系→子座標系)
- data_quaternion (numpy.ndarray): [qx, qy, qz, qw], dtype=numpy.float32 or numpy.float64 のクォータニオン (親座標系→子座標系)
- frame_id (str): 親の座標系
- child_frame_id (str): 子の座標系
- stamp_sec (int, optional): データのタイムスタンプ (整数部[sec]). 既定値: 0 .
- stamp_nsec (int, optional): データのタイムスタンプ (小数部[nsec]). 既定値: 0 .

set_translation

def set_translation(
  h5_group: Union[h5py.Group, h5py.File],
  tag: str,
  data: numpy.ndarray,
  stamp_sec: int=0,
  stamp_nsec: int=0
) -> None:

並進ベクトル translation のデータを格納する.

Args:
- h5_group (h5py.Group, h5py.File): データを格納するグループ
- tag (str): データのタグ
- data (numpy.ndarray): [tx, ty, tz], dtype=numpy.float32 or numpy.float64 の並進ベクトル (親座標系→子座標系)
- stamp_sec (int, optional): データのタイムスタンプ (整数部[sec]). 既定値: 0 .
- stamp_nsec (int, optional): データのタイムスタンプ (小数部[nsec]). 既定値: 0 .

set_quaternion

def set_quaternion(
  h5_group: Union[h5py.Group, h5py.File],
  tag: str,
  data: numpy.ndarray,
  stamp_sec: int=0,
  stamp_nsec: int=0
) -> None:

クォータニオン quaternion のデータを格納する.

Args:
- h5_group (h5py.Group, h5py.File): データを格納するグループ
- tag (str): データのタグ
- data (numpy.ndarray): [qx, qy, qz, qw], dtype=numpy.float32 or numpy.float64 のクォータニオン (親座標系→子座標系)
- stamp_sec (int, optional): データのタイムスタンプ (整数部[sec]). 既定値: 0 .
- stamp_nsec (int, optional): データのタイムスタンプ (小数部[nsec]). 既定値: 0 .

set_intrinsic

def set_intrinsic(
  h5_group: Union[h5py.Group, h5py.File],
  tag: str,
  data_fx: float,
  data_fy: float,
  data_cx: float,
  data_cy: float,
  data_height: int,
  data_width: int,
  frame_id: str,
  stamp_sec: int=0,
  stamp_nsec: int=0
) -> None:

カメラ行列 intrinsic のデータを格納する.

Args:
- h5_group (h5py.Group, h5py.File): データを格納するグループ
- tag (str): データのタグ
- data_fx (float): Fx 焦点距離 (水平方向) [px]
- data_fy (float): Fy 焦点距離 (垂直方向) [px]
- data_cx (float): Cx 画像の光学中心 (水平方向) [px]
- data_cy (float): Cy 画像の光学中心 (垂直方向) [px]
- data_height (int): 画像の縦幅 [px]
- data_width (int): 画像の横幅 [px]
- frame_id (str): 座標系
- stamp_sec (int, optional): データのタイムスタンプ (整数部[sec]). 既定値: 0 .
- stamp_nsec (int, optional): データのタイムスタンプ (小数部[nsec]). 既定値: 0 .

set_color

def set_color(
  h5_group: Union[h5py.Group, h5py.File],
  tag: str,
  data_r: int,
  data_g: int,
  data_b: int
) -> None:

色 color のデータを格納する.

Args:
- h5_group (h5py.Group, h5py.File): データを格納するグループ
- tag (str): データのタグ
- data_r (int): 赤 [0-255]
- data_g (int): 緑 [0-255]
- data_b (int): 青 [0-255]

set_label_config

def set_label_config(
  h5_group: Union[h5py.Group, h5py.File],
  index: int,
  name: str,
  data_r: int,
  data_g: int,
  data_b: int
) -> None:

ラベルの設定を格納する.

Args:
- h5_group (h5py.Group, h5py.File): データを格納するグループ
- index (int): ラベルのインデックス
- name (str): ラベルの名前
- data_r (int): 赤 [0-255]
- data_g (int): 緑 [0-255]
- data_b (int): 青 [0-255]

実装例:

from h5datacreator import H5Dataset
import numpy as np
import cv2

h5file = H5Dataset(path='sample.hdf5')

# '/data/0/segmentation'に画像を格納する
h5data: h5py.Group = h5file.get_next_data_group()
img: np.ndarray = cv2.imread('label.png', cv2.IMREAD_UNCHANGED)
set_bgr8(
  h5_group=h5data,
  tag='segmentation',
  data=img,
  frame_id='camera'
)

label_group = h5file.get_label_group('label')
set_label_config(label_group, index=0, name='void', data_r=0, data_g=0, data_b=0)

h5file.close()