create-2d-composition
About
This skill programmatically creates 2D graphics using SVG generation, diagram layout algorithms, and image composition. It's ideal for developers needing to automate the creation of diagrams, scientific figures, badges, or custom chart types not found in standard libraries. Key features include batch processing workflows and the ability to generate reproducible, parameter-driven visual assets.
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Documentation
2Dコンポジションの作成
SVG構築、ダイアグラムレイアウトアルゴリズム、画像合成、バッチ処理ワークフローを使用してプログラム的に2Dグラフィックスを生成する。ベクターグラフィックス生成、ラスター画像操作、タイポグラフィ、チャート・ダイアグラム・インフォグラフィックスの自動生成をカバーする。
使用タイミング
- ダイアグラム、フローチャート、インフォグラフィックスをプログラム的に生成する時
- 再現可能な科学的図版や出版用グラフィックスを作成する時
- バッジ、アイコン、ビジュアルアセットの生成を自動化する時
- 複数の画像やデータビジュアライゼーションを合成する時
- 標準ライブラリにないカスタムチャートタイプを構築する時
- パラメータバリエーションによりグラフィックスをバッチ生成する時
- Web用またはプリント用のSVGテンプレートを作成する時
入力
| 入力 | 型 | 説明 | 例 |
|---|---|---|---|
| レイアウト仕様 | 設定 | 寸法、マージン、グリッドレイアウト | キャンバス800x600px、20pxマージン |
| ビジュアル要素 | データ/アセット | 図形、テキスト、画像、データポイント | 矩形座標、ラベル、アイコン |
| スタイルパラメータ | CSS/属性 | 色、フォント、線幅、不透明度 | fill="#3366cc", stroke-width="2" |
| データソース | ファイル/配列 | 可視化またはアノテーション用の値 | CSVデータ、JSON設定 |
| 出力フォーマット | 文字列 | SVG、PNG、PDF、合成フォーマット | output.svg、300 DPI PNG |
手順
1. Python環境のセットアップ
2Dコンポジションに必要なライブラリをインストールする:
# Core libraries
pip install svgwrite pillow cairosvg
# Optional: advanced features
pip install drawsvg reportlab pycairo
# For data-driven graphics
pip install matplotlib numpy pandas
期待結果: ライブラリが正常にインストールされる 失敗時: Pythonバージョン(3.7以上)を確認し、競合を避けるため仮想環境を使用する
2. 基本的なSVGグラフィックスの作成
svgwriteを使用してSVGを生成する:
import svgwrite
from svgwrite import cm, mm
def create_basic_svg(output_path):
"""Create a simple SVG graphic."""
# Initialize drawing (use mm for precise dimensions)
dwg = svgwrite.Drawing(output_path, size=('180mm', '120mm'), profile='full')
# Add background rectangle
dwg.add(dwg.rect(
insert=(0, 0),
size=('100%', '100%'),
fill='white'
))
# Add shapes
dwg.add(dwg.circle(
center=(90*mm, 60*mm),
r=30*mm,
fill='lightblue',
stroke='navy',
stroke_width=2
))
dwg.add(dwg.rect(
insert=(30*mm, 30*mm),
size=(60*mm, 40*mm),
fill='lightgreen',
stroke='darkgreen',
stroke_width=2,
rx=5, # Rounded corners
ry=5
))
# Add text
dwg.add(dwg.text(
'Example Graphic',
insert=(90*mm, 20*mm),
text_anchor='middle',
font_size='18pt',
font_family='Arial',
fill='black'
))
dwg.save()
print(f"Saved: {output_path}")
期待結果: 図形とテキストを含むSVGファイルが生成される 失敗時: svgwriteのバージョンを確認し、出力ディレクトリが書き込み可能か確認する
3. レイアウトロジックによるダイアグラムの構築
計算された配置で構造化ダイアグラムを作成する:
def create_flowchart(steps, output_path):
"""Generate a flowchart from list of steps."""
dwg = svgwrite.Drawing(output_path, size=('800px', '600px'))
# Layout parameters
box_width = 120
box_height = 60
spacing_y = 100
start_x = 340
start_y = 50
for i, step in enumerate(steps):
y_pos = start_y + i * spacing_y
# Draw box
box = dwg.add(dwg.g(id=f'step_{i}'))
box.add(dwg.rect(
insert=(start_x, y_pos),
size=(box_width, box_height),
fill='lightblue',
stroke='navy',
stroke_width=2,
rx=5,
ry=5
))
# Add text (wrapped if needed)
text_lines = wrap_text(step, max_width=16)
text_y = y_pos + box_height/2 - (len(text_lines)-1) * 7
for j, line in enumerate(text_lines):
box.add(dwg.text(
line,
insert=(start_x + box_width/2, text_y + j*14),
text_anchor='middle',
font_size='12pt',
font_family='Arial',
fill='black'
))
# Draw arrow to next step
if i < len(steps) - 1:
arrow_start_y = y_pos + box_height
arrow_end_y = y_pos + spacing_y
dwg.add(dwg.line(
start=(start_x + box_width/2, arrow_start_y),
end=(start_x + box_width/2, arrow_end_y),
stroke='black',
stroke_width=2,
marker_end=dwg.marker(
id='arrow',
viewBox='0 0 10 10',
refX=5,
refY=5,
markerWidth=6,
markerHeight=6,
orient='auto'
)
))
dwg.save()
def wrap_text(text, max_width=20):
"""Simple text wrapping."""
words = text.split()
lines = []
current_line = []
for word in words:
test_line = ' '.join(current_line + [word])
if len(test_line) <= max_width:
current_line.append(word)
else:
if current_line:
lines.append(' '.join(current_line))
current_line = [word]
if current_line:
lines.append(' '.join(current_line))
return lines
期待結果: 接続されたボックスと矢印を持つフローチャート 失敗時: レイアウト計算を調整し、矢印マーカー定義を確認する
4. ラスター画像の合成
Pillowを使用して複数の画像を結合する:
from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont, ImageFilter
import os
def composite_images(image_paths, output_path, layout='grid'):
"""Composite multiple images into single output."""
# Load images
images = [Image.open(path) for path in image_paths]
if layout == 'grid':
n = len(images)
cols = int(n ** 0.5)
rows = (n + cols - 1) // cols
max_width = max(img.width for img in images)
max_height = max(img.height for img in images)
canvas_width = cols * max_width
canvas_height = rows * max_height
composite = Image.new('RGB', (canvas_width, canvas_height), 'white')
for i, img in enumerate(images):
row = i // cols
col = i % cols
x = col * max_width
y = row * max_height
composite.paste(img, (x, y))
elif layout == 'horizontal':
total_width = sum(img.width for img in images)
max_height = max(img.height for img in images)
composite = Image.new('RGB', (total_width, max_height), 'white')
x_offset = 0
for img in images:
composite.paste(img, (x_offset, 0))
x_offset += img.width
elif layout == 'vertical':
max_width = max(img.width for img in images)
total_height = sum(img.height for img in images)
composite = Image.new('RGB', (max_width, total_height), 'white')
y_offset = 0
for img in images:
composite.paste(img, (0, y_offset))
y_offset += img.height
composite.save(output_path)
print(f"Saved composite: {output_path}")
def add_annotations(image_path, annotations, output_path):
"""Add text annotations to image."""
img = Image.open(image_path)
draw = ImageDraw.Draw(img)
try:
font = ImageFont.truetype("Arial.ttf", 24)
except:
font = ImageFont.load_default()
for annotation in annotations:
text = annotation['text']
position = annotation['position']
color = annotation.get('color', 'black')
shadow_offset = 2
draw.text(
(position[0] + shadow_offset, position[1] + shadow_offset),
text, font=font, fill='white'
)
draw.text(position, text, font=font, fill=color)
img.save(output_path)
期待結果: 適切なレイアウトで合成画像が作成される 失敗時: すべての入力画像が存在するか確認し、画像モードに互換性があるか検証する
5. データ駆動グラフィックスの生成
データからビジュアライゼーションを作成する:
import numpy as np
def create_bar_chart_svg(data, labels, output_path):
"""Generate SVG bar chart from data."""
dwg = svgwrite.Drawing(output_path, size=('600px', '400px'))
margin = 50
chart_width = 500
chart_height = 300
bar_spacing = 10
n_bars = len(data)
bar_width = (chart_width - (n_bars - 1) * bar_spacing) / n_bars
max_value = max(data)
scale = chart_height / max_value
# Draw axes
dwg.add(dwg.line(start=(margin, margin), end=(margin, margin + chart_height),
stroke='black', stroke_width=2))
dwg.add(dwg.line(start=(margin, margin + chart_height),
end=(margin + chart_width, margin + chart_height),
stroke='black', stroke_width=2))
for i, (value, label) in enumerate(zip(data, labels)):
x = margin + i * (bar_width + bar_spacing)
bar_height = value * scale
y = margin + chart_height - bar_height
dwg.add(dwg.rect(insert=(x, y), size=(bar_width, bar_height),
fill='steelblue', stroke='navy', stroke_width=1))
dwg.add(dwg.text(f'{value:.1f}', insert=(x + bar_width/2, y - 5),
text_anchor='middle', font_size='10pt', fill='black'))
dwg.add(dwg.text(label, insert=(x + bar_width/2, margin + chart_height + 20),
text_anchor='middle', font_size='10pt', fill='black'))
dwg.save()
期待結果: スケーリングされたデータを持つSVG棒グラフ 失敗時: エッジケース(空データ、負の値)を処理し、バリデーションを追加する
6. グラフィックスのバッチ生成
複数グラフィックスの作成を自動化する:
def batch_generate_badges(users, template_path, output_dir):
"""Generate badge for each user."""
os.makedirs(output_dir, exist_ok=True)
for user in users:
output_path = os.path.join(output_dir, f"{user['id']}_badge.svg")
dwg = svgwrite.Drawing(output_path, size=('300px', '100px'))
dwg.add(dwg.rect(insert=(0, 0), size=('100%', '100%'),
fill='#3366cc', rx=10, ry=10))
dwg.add(dwg.text(user['name'], insert=(150, 40),
text_anchor='middle', font_size='20pt',
font_weight='bold', fill='white'))
dwg.add(dwg.text(user['role'], insert=(150, 70),
text_anchor='middle', font_size='14pt', fill='lightblue'))
dwg.save()
print(f"Generated badge: {output_path}")
期待結果: 各データ項目に対して個別のグラフィックが生成される 失敗時: データ構造を確認し、欠損フィールドにデフォルト値を設定する
7. SVGからラスターへの変換
SVGをPNG/PDFに書き出して様々な用途に使用する:
import cairosvg
def svg_to_png(svg_path, png_path, dpi=300):
"""Convert SVG to PNG with specified DPI."""
width_inches = 8.27
height_inches = 11.69
width_px = int(width_inches * dpi)
height_px = int(height_inches * dpi)
cairosvg.svg2png(url=svg_path, write_to=png_path,
output_width=width_px, output_height=height_px)
print(f"Converted to PNG: {png_path}")
def svg_to_pdf(svg_path, pdf_path):
"""Convert SVG to PDF."""
cairosvg.svg2pdf(url=svg_path, write_to=pdf_path)
print(f"Converted to PDF: {pdf_path}")
期待結果: 指定された解像度でラスター出力が生成される 失敗時: cairoシステムライブラリが不足している場合はインストールし、SVGの妥当性を確認する
バリデーション
- ターゲットアプリケーションでグラフィックスが正しくレンダリングされる
- テキストが読みやすく適切に配置されている
- 色が仕様に一致している(16進コードを確認)
- 用途に適した寸法である
- SVGが標準に対して妥当である(必要な場合)
- ラスター書き出しが正しいDPIである
- レイアウトがデータのバリエーションに対応している
- バッチ処理がエラーなく完了する
- 出力ファイルが論理的に整理されている
- コードにエラーハンドリングが含まれている
よくある落とし穴
- 単位の混同: SVG単位(px、mm、cm)とスクリーンピクセル、プリントDPIの違い
- テキストのオーバーフロー: テキストが図形の境界を超える場合、折り返しを実装する
- フォントの可用性: システムフォントは環境により異なる。埋め込みフォントまたはWebセーフフォントを使用する
- 座標計算: グリッドレイアウトでのオフバイワンエラー
- 色フォーマット: SVGは16進文字列(
#rrggbb)を使用し、タプルではない - SVGの妥当性: XML構造を確認し、すべてのタグを閉じる
- ファイルパス: 特殊文字やファイル名のスペースを処理する
- メモリ使用量: 大規模なバッチ操作にはチャンキングが必要な場合がある
- アスペクト比: 画像のリサイズ時に比率を維持する
- 透過性: PNGはアルファをサポートするが、JPEGはサポートしない
関連スキル
- render-publication-graphic: 出版物固有の出力要件
- create-3d-scene: 3D向けの同様のプログラマティックアプローチ
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