def get_chromaticity_image(samples=1024, antialiasing=True, bg_color=0.9, xmin=0.0, xmax=1.0, ymin=0.0, ymax=1.0):
    '\n    xy色度図の馬蹄形の画像を生成する\n\n    Returns\n    -------\n    ndarray\n        rgb image.\n    '
    '\n    色域設定。sRGBだと狭くて少し変だったのでBT.2020に設定。\n    若干色が薄くなるのが難点。暇があれば改良したい。\n    '
    color_space = models.ACES_CG_COLOURSPACE
    cmf_xy = _get_cmfs_xy()
    "\n    馬蹄の内外の判別をするために三角形で領域分割する(ドロネー図を作成)。\n    ドロネー図を作れば後は外積計算で領域の内外を判別できる（たぶん）。\n\n    なお、作成したドロネー図は以下のコードでプロット可能。\n    1点補足しておくと、```plt.triplot``` の第三引数は、\n    第一、第二引数から三角形を作成するための **インデックス** のリスト\n    になっている。[[0, 1, 2], [2, 4, 3], ...]的な。\n\n    ```python\n    plt.figure()\n    plt.triplot(xy[:, 0], xy[:, 1], triangulation.simplices.copy(), '-o')\n    plt.title('triplot of Delaunay triangulation')\n    plt.show()\n    ```\n    "
    triangulation = Delaunay(cmf_xy)
    '\n    ```triangulation.find_simplex()``` で xy がどのインデックスの領域か\n    調べることができる。戻り値が ```-1``` の場合は領域に含まれないため、\n    0以下のリストで領域判定の mask を作ることができる。\n    '
    (xx, yy) = np.meshgrid(np.linspace(xmin, xmax, samples), np.linspace(ymax, ymin, samples))
    xy = np.dstack((xx, yy))
    mask = (triangulation.find_simplex(xy) < 0).astype(np.float)
    if antialiasing:
        kernel = np.array([[0, 1, 0], [1, 2, 1], [0, 1, 0]]).astype(np.float)
        kernel /= np.sum(kernel)
        mask = convolve(mask, kernel)
    mask = (1 - mask[:, :, np.newaxis])
    illuminant_XYZ = D65_WHITE
    illuminant_RGB = color_space.whitepoint
    chromatic_adaptation_transform = 'XYZ Scaling'
    large_xyz_to_rgb_matrix = color_space.XYZ_to_RGB_matrix
    xy[(xy == 0.0)] = 1.0
    large_xyz = xy_to_XYZ(xy)
    rgb = XYZ_to_RGB(large_xyz, illuminant_XYZ, illuminant_RGB, large_xyz_to_rgb_matrix, chromatic_adaptation_transform)
    '\n    そのままだとビデオレベルが低かったりするので、\n    各ドット毎にRGB値を正規化＆最大化する。\n    '
    rgb[(rgb == 0)] = 1.0
    rgb = normalise_maximum(rgb, axis=(- 1))
    mask_rgb = np.dstack((mask, mask, mask))
    rgb *= mask_rgb
    bg_rgb = np.ones_like(rgb)
    bg_rgb *= ((1 - mask_rgb) * bg_color)
    rgb += bg_rgb
    rgb = (rgb ** (1 / 2.2))
    return rgb
xy色度図の馬蹄形の画像を生成する

Returns
-------
ndarray
    rgb image.
def get_chromaticity_image(samples=1024, antialiasing=True, bg_color=0.9, xmin=0.0, xmax=1.0, ymin=0.0, ymax=1.0):
    '\n    xy色度図の馬蹄形の画像を生成する\n\n    Returns\n    -------\n    ndarray\n        rgb image.\n    '
    '\n    色域設定。sRGBだと狭くて少し変だったのでBT.2020に設定。\n    若干色が薄くなるのが難点。暇があれば改良したい。\n    '
    color_space = models.ACES_CG_COLOURSPACE
    cmf_xy = _get_cmfs_xy()
    "\n    馬蹄の内外の判別をするために三角形で領域分割する(ドロネー図を作成)。\n    ドロネー図を作れば後は外積計算で領域の内外を判別できる（たぶん）。\n\n    なお、作成したドロネー図は以下のコードでプロット可能。\n    1点補足しておくと、```plt.triplot``` の第三引数は、\n    第一、第二引数から三角形を作成するための **インデックス** のリスト\n    になっている。[[0, 1, 2], [2, 4, 3], ...]的な。\n\n    ```python\n    plt.figure()\n    plt.triplot(xy[:, 0], xy[:, 1], triangulation.simplices.copy(), '-o')\n    plt.title('triplot of Delaunay triangulation')\n    plt.show()\n    ```\n    "
    triangulation = Delaunay(cmf_xy)
    '\n    ```triangulation.find_simplex()``` で xy がどのインデックスの領域か\n    調べることができる。戻り値が ```-1``` の場合は領域に含まれないため、\n    0以下のリストで領域判定の mask を作ることができる。\n    '
    (xx, yy) = np.meshgrid(np.linspace(xmin, xmax, samples), np.linspace(ymax, ymin, samples))
    xy = np.dstack((xx, yy))
    mask = (triangulation.find_simplex(xy) < 0).astype(np.float)
    if antialiasing:
        kernel = np.array([[0, 1, 0], [1, 2, 1], [0, 1, 0]]).astype(np.float)
        kernel /= np.sum(kernel)
        mask = convolve(mask, kernel)
    mask = (1 - mask[:, :, np.newaxis])
    illuminant_XYZ = D65_WHITE
    illuminant_RGB = color_space.whitepoint
    chromatic_adaptation_transform = 'XYZ Scaling'
    large_xyz_to_rgb_matrix = color_space.XYZ_to_RGB_matrix
    xy[(xy == 0.0)] = 1.0
    large_xyz = xy_to_XYZ(xy)
    rgb = XYZ_to_RGB(large_xyz, illuminant_XYZ, illuminant_RGB, large_xyz_to_rgb_matrix, chromatic_adaptation_transform)
    '\n    そのままだとビデオレベルが低かったりするので、\n    各ドット毎にRGB値を正規化＆最大化する。\n    '
    rgb[(rgb == 0)] = 1.0
    rgb = normalise_maximum(rgb, axis=(- 1))
    mask_rgb = np.dstack((mask, mask, mask))
    rgb *= mask_rgb
    bg_rgb = np.ones_like(rgb)
    bg_rgb *= ((1 - mask_rgb) * bg_color)
    rgb += bg_rgb
    rgb = (rgb ** (1 / 2.2))
    return rgb