vkgs-sim / docs /presentation /add_sensor_data_slide.py

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"""카메라 모드 장 ('카메라 센서 종류 — RGB · 깊이 · …') 바로 뒤에 라이다 · 레이더 센서 데이터 장을 넣는다.
같은 틀 · 같은 배치 (왼쪽 2×2 그림 + 오른쪽 설명 상자 4개) — 상자는 카메라 모드 장의 것을 복사해 글만 바꾼다.
그림: figures/out/sensors_data.jpg (figures/sensors/ 의 sdump · run.py · viz.py).
실행: python docs/presentation/add_sensor_data_slide.py [입력.pptx] [출력.pptx]   (기본: vkgs_sim_merged.pptx 를 제자리에서)
"""

import copy
import sys
from pathlib import Path

from PIL import Image
from pptx import Presentation
from pptx.oxml.ns import qn

HERE = Path(__file__).resolve().parent
SRC = Path(sys.argv[1]) if len(sys.argv) > 1 else HERE / "vkgs_sim_merged.pptx"
OUT = Path(sys.argv[2]) if len(sys.argv) > 2 else SRC
FIG = HERE / "figures/out/sensors_data.jpg"
ANCHOR = "카메라 센서 종류"
HEADING = "라이다 · 레이더 센서 데이터 — 같은 순간의 4가지 보기"
BULLET = "scene-0402 기록 주행의 한 순간 (11.9 m/s) — 라이다 한 바퀴 3.4만 점 · 레이더 5대 검출 605개, 다른 차량은 nuScenes 박스"
BOXES = [("라이다 → 카메라 투영", "같은 순간의 실제 nuScenes 정면 사진에 시뮬 라이다 점을 투영 — 노면 링 · 길가 나무 · 앞 차량 자리가 사진과 겹침"),
         ("거리 영상 · BEV", "HDL-32E 근사: 32빔 (+10.7° ~ −30.7°) × 0.33° 방위, 70 m, 20 Hz — 복셀 월드 (0.2 m) 에 광선을 쏨"),
         ("레이더 5대", "ARS 408 근사: 시야 120° · 120 m · 13 Hz · 대당 최대 125점, 노면 반사 제거 — 정지물 도플러 vr = −v·cosθ"),
         ("출력 형식", "O 키 · closed-loop (--serve) 관측에 함께 저장 — LIDAR_TOP.bin (nuScenes .pcd.bin) · RADAR_*.txt (vr · 보정 속도 · RCS)")]
NOTE = ("그림 1: 실제 사진 위 투영 — 시뮬 라이다 기하가 실제 장면과 맞는지 보는 그림. 그림 2: 라이다 원시 데이터 형식 (빔 × 방위 거리 영상). "
        "그림 3: 위에서 본 한 바퀴, 색은 지면 위 높이. 그림 4: 레이더 5대 시야와 검출, 색은 도플러 — 자차가 움직이므로 정지물도 앞은 다가옴, 뒤는 멀어짐. "
        "다른 차량은 nuScenes 어노테이션 박스로 넣었고 정지로 본다 (속도 · 도플러는 교통 참가자 작업 뒤). 만드는 법: figures/sensors/README.txt.")

def heading(s):
    """소제목 막대 (그룹 도형) 의 글."""
    return "".join(c.text_frame.text for sh in s.shapes if sh.shape_type == 6 for c in sh.shapes if c.has_text_frame)


prs = Presentation(SRC)
slides = list(prs.slides)
if any(HEADING in heading(s) for s in slides):
    sys.exit(f"이미 들어 있다: {SRC}")
src = next(s for s in slides if ANCHOR in heading(s))

sl = prs.slides.add_slide(src.slide_layout)
tree = sl.shapes._spTree
for sh in list(sl.shapes):
    tree.remove(sh._element)
pic_box = None
for sh in src.shapes:
    if sh.shape_type == 13:  # 그림 자리만 기억하고 그림은 새로 넣는다
        pic_box = (sh.left, sh.top, sh.width, sh.height)
        continue
    el = copy.deepcopy(sh._element)
    for node in el.iter():
        for attr in (qn("r:embed"), qn("r:link"), qn("r:id")):
            rid = node.get(attr)
            if rid:
                node.set(attr, sl.part.relate_to(src.part.related_part(rid), src.part.rels[rid].reltype))
    tree.append(el)


def set_text(p, text):
    rs = p.runs
    rs[0].text = text
    for r in rs[1:]:
        r._r.getparent().remove(r._r)


boxes = [sh for sh in sl.shapes if sh.name.startswith("Rounded Rectangle")]
assert len(boxes) == len(BOXES), len(boxes)
for sh, (t, d) in zip(sorted(boxes, key=lambda s: s.top), BOXES):
    ps = sh.text_frame.paragraphs
    set_text(ps[0], t)
    set_text(ps[1], d)
for sh in sl.shapes:
    if sh.shape_type == 6:
        for c in sh.shapes:
            if c.has_text_frame and c.text_frame.text.strip():
                set_text(c.text_frame.paragraphs[0], HEADING)
    elif sh.name == "TextBox 9":
        tf = sh.text_frame
        for p in tf.paragraphs[1:]:
            p._p.getparent().remove(p._p)
        set_text(tf.paragraphs[0], BULLET)

x, y, w, h = pic_box
im = Image.open(FIG)
s_ = min(w / im.width, h / im.height)
sl.shapes.add_picture(str(FIG), x + int((w - im.width * s_) / 2), y, int(im.width * s_), int(im.height * s_))
sl.notes_slide.notes_text_frame.text = NOTE

lst = prs.slides._sldIdLst
new = list(lst)[-1]
lst.remove(new)
list(lst)[slides.index(src)].addnext(new)
prs.save(OUT)
print("saved", OUT, len(prs.slides), "slides — 새 장", slides.index(src) + 2, "쪽")

	"""카메라 모드 장 ('카메라 센서 종류 — RGB · 깊이 · …') 바로 뒤에 라이다 · 레이더 센서 데이터 장을 넣는다.

	같은 틀 · 같은 배치 (왼쪽 2×2 그림 + 오른쪽 설명 상자 4개) — 상자는 카메라 모드 장의 것을 복사해 글만 바꾼다.
	그림: figures/out/sensors_data.jpg (figures/sensors/ 의 sdump · run.py · viz.py).
	실행: python docs/presentation/add_sensor_data_slide.py [입력.pptx] [출력.pptx] (기본: vkgs_sim_merged.pptx 를 제자리에서)
	"""

	import copy
	import sys
	from pathlib import Path

	from PIL import Image
	from pptx import Presentation
	from pptx.oxml.ns import qn

	HERE = Path(__file__).resolve().parent
	SRC = Path(sys.argv[1]) if len(sys.argv) > 1 else HERE / "vkgs_sim_merged.pptx"
	OUT = Path(sys.argv[2]) if len(sys.argv) > 2 else SRC
	FIG = HERE / "figures/out/sensors_data.jpg"
	ANCHOR = "카메라 센서 종류"
	HEADING = "라이다 · 레이더 센서 데이터 — 같은 순간의 4가지 보기"
	BULLET = "scene-0402 기록 주행의 한 순간 (11.9 m/s) — 라이다 한 바퀴 3.4만 점 · 레이더 5대 검출 605개, 다른 차량은 nuScenes 박스"
	BOXES = [("라이다 → 카메라 투영", "같은 순간의 실제 nuScenes 정면 사진에 시뮬 라이다 점을 투영 — 노면 링 · 길가 나무 · 앞 차량 자리가 사진과 겹침"),
	("거리 영상 · BEV", "HDL-32E 근사: 32빔 (+10.7° ~ −30.7°) × 0.33° 방위, 70 m, 20 Hz — 복셀 월드 (0.2 m) 에 광선을 쏨"),
	("레이더 5대", "ARS 408 근사: 시야 120° · 120 m · 13 Hz · 대당 최대 125점, 노면 반사 제거 — 정지물 도플러 vr = −v·cosθ"),
	("출력 형식", "O 키 · closed-loop (--serve) 관측에 함께 저장 — LIDAR_TOP.bin (nuScenes .pcd.bin) · RADAR_*.txt (vr · 보정 속도 · RCS)")]
	NOTE = ("그림 1: 실제 사진 위 투영 — 시뮬 라이다 기하가 실제 장면과 맞는지 보는 그림. 그림 2: 라이다 원시 데이터 형식 (빔 × 방위 거리 영상). "
	"그림 3: 위에서 본 한 바퀴, 색은 지면 위 높이. 그림 4: 레이더 5대 시야와 검출, 색은 도플러 — 자차가 움직이므로 정지물도 앞은 다가옴, 뒤는 멀어짐. "
	"다른 차량은 nuScenes 어노테이션 박스로 넣었고 정지로 본다 (속도 · 도플러는 교통 참가자 작업 뒤). 만드는 법: figures/sensors/README.txt.")

	def heading(s):
	"""소제목 막대 (그룹 도형) 의 글."""
	return "".join(c.text_frame.text for sh in s.shapes if sh.shape_type == 6 for c in sh.shapes if c.has_text_frame)


	prs = Presentation(SRC)
	slides = list(prs.slides)
	if any(HEADING in heading(s) for s in slides):
	sys.exit(f"이미 들어 있다: {SRC}")
	src = next(s for s in slides if ANCHOR in heading(s))

	sl = prs.slides.add_slide(src.slide_layout)
	tree = sl.shapes._spTree
	for sh in list(sl.shapes):
	tree.remove(sh._element)
	pic_box = None
	for sh in src.shapes:
	if sh.shape_type == 13: # 그림 자리만 기억하고 그림은 새로 넣는다
	pic_box = (sh.left, sh.top, sh.width, sh.height)
	continue
	el = copy.deepcopy(sh._element)
	for node in el.iter():
	for attr in (qn("r:embed"), qn("r:link"), qn("r:id")):
	rid = node.get(attr)
	if rid:
	node.set(attr, sl.part.relate_to(src.part.related_part(rid), src.part.rels[rid].reltype))
	tree.append(el)


	def set_text(p, text):
	rs = p.runs
	rs[0].text = text
	for r in rs[1:]:
	r._r.getparent().remove(r._r)


	boxes = [sh for sh in sl.shapes if sh.name.startswith("Rounded Rectangle")]
	assert len(boxes) == len(BOXES), len(boxes)
	for sh, (t, d) in zip(sorted(boxes, key=lambda s: s.top), BOXES):
	ps = sh.text_frame.paragraphs
	set_text(ps[0], t)
	set_text(ps[1], d)
	for sh in sl.shapes:
	if sh.shape_type == 6:
	for c in sh.shapes:
	if c.has_text_frame and c.text_frame.text.strip():
	set_text(c.text_frame.paragraphs[0], HEADING)
	elif sh.name == "TextBox 9":
	tf = sh.text_frame
	for p in tf.paragraphs[1:]:
	p._p.getparent().remove(p._p)
	set_text(tf.paragraphs[0], BULLET)

	x, y, w, h = pic_box
	im = Image.open(FIG)
	s_ = min(w / im.width, h / im.height)
	sl.shapes.add_picture(str(FIG), x + int((w - im.width * s_) / 2), y, int(im.width * s_), int(im.height * s_))
	sl.notes_slide.notes_text_frame.text = NOTE

	lst = prs.slides._sldIdLst
	new = list(lst)[-1]
	lst.remove(new)
	list(lst)[slides.index(src)].addnext(new)
	prs.save(OUT)
	print("saved", OUT, len(prs.slides), "slides — 새 장", slides.index(src) + 2, "쪽")