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name: create-2d-composition description: > SVG生成、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グラフィックスを作成する。ダイアグラム、フローチャート、インフォグラフィックスの プログラム的生成時、再現可能な科学的図版の作成時、バッジやビジュアルアセットの自動生成時、 標準ライブラリにないカスタムチャートタイプの構築時、パラメータバリエーションによる バッチグラフィックス生成時に使用する。 license: MIT allowed-tools: Read Write Edit Bash Grep Glob metadata: author: Philipp Thoss version: "1.0" domain: visualization complexity: intermediate language: Python tags: svg, 2d, graphics, composition, diagrams, scripting, batch-processing locale: ja source_locale: en source_commit: "75ded7a1" fence_basis_commit: 75ded7a1 translator: claude translation_date: "2026-03-17"

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:

Pillow による合成の完全な例（グリッド・水平・垂直レイアウトと画像注釈）は references/EXAMPLES.md を参照。

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'))

    # Chart area
    margin = 50
    chart_width = 500
    chart_height = 300
    bar_spacing = 10

    # Calculate bar dimensions
    n_bars = len(data)
    bar_width = (chart_width - (n_bars - 1) * bar_spacing) / n_bars

    # Scale data to fit chart
    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
    ))

    # Draw bars
    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

        # Bar
        dwg.add(dwg.rect(
            insert=(x, y),
            size=(bar_width, bar_height),
            fill='steelblue',
            stroke='navy',
            stroke_width=1
        ))

        # Value label
        dwg.add(dwg.text(
            f'{value:.1f}',
            insert=(x + bar_width/2, y - 5),
            text_anchor='middle',
            font_size='10pt',
            fill='black'
        ))

        # X-axis label
        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'))

        # Background
        dwg.add(dwg.rect(
            insert=(0, 0),
            size=('100%', '100%'),
            fill='#3366cc',
            rx=10,
            ry=10
        ))

        # User name
        dwg.add(dwg.text(
            user['name'],
            insert=(150, 40),
            text_anchor='middle',
            font_size='20pt',
            font_weight='bold',
            fill='white'
        ))

        # User role
        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."""
    # Calculate pixel dimensions from DPI
    # Assuming A4 size as example
    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

1. 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
2. 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
3. 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
4. 座標計算: グリッドレイアウトでのオフバイワンエラー
5. 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
6. SVGの妥当性: XML構造を確認し、すべてのタグを閉じる
7. 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
8. 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
9. アスペクト比: 画像のリサイズ時に比率を維持する
10. 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
• generate-quarto-report: レポートへのグラフィックス統合